一种基于模糊神经网络的智能轮椅避障方法

摘要

一种基于模糊神经网络的智能轮椅避障方法，它包括有位于轮椅前端的两个声纳传感器和一个摄像头，摄像头多次采集障碍物信息，两个声纳传感器好采集障碍物的位置信息,通过处理，用模糊神经网络的方法融合两个声纳传感器和摄像头采集到的实时信息，时刻计算轮椅与障碍物的实时位置，根据设计的模糊神经网络控制规则，从而规划轮椅的轮速和转角信息，完成轮椅的动态避障。以一定的方法将这些互补或冗余的传感器信息进行融合，获得最佳的、可靠的信息，为导航决策和定位提供依据，使移智能轮椅具有完成避障过程中所需的有效完整的信息，从而达到避障策略的正确性和控制的鲁棒性的目的。

主权项

一种基于模糊神经网络的智能轮椅避障方法，它包括有位于轮椅前端的两个声纳传感器和一个摄像头，其步骤如下：1）摄像头多次采集障碍物信息，选用Haar‑like矩形特征表述障碍物，同时两个声纳传感器好采集障碍物的位置信息；2）用Adaboost算法对摄像头多次采集到的信息进行训练，得到障碍物的分类器和障碍物在摄像头坐标里的坐标位置；3）将摄像头坐标系与轮椅所在的空间坐标系进行统一，将摄像头获取的图像坐标和轮椅的坐标在同一坐标系内表述；4）判断轮椅与障碍物的相对位置关系；5）用模糊神经网络的方法融合两个声纳传感器和摄像头采集到的实时信息，时刻计算轮椅与障碍物的实时位置，根据设计的模糊神经网络控制规则，从而规划轮椅的轮速和转角信息，完成轮椅的动态避障。