1 课题意义联合国发表报告指出：当二十一世纪上半叶到来时，全球人口将增加0．6倍，而老年人口将增加2．3倍，老年人【1】口占总人口的比例将上升到20％。

也就是说，全世界人口老龄化进程正在加快，今后50年内，60岁以上的人口比例预计将会翻一番。

而我国是人口最多的国家，老龄化和残疾是我们不得不面对的重大问题，据老龄委统计结果显示，目前我国60岁以上的老年人已达到1．43亿，超过总人口的10％。

而我国有残疾人6000多万，平均每5个家庭就有一个残疾人12J。

另一项调查显示，2000年，我国60岁以上老年人中有腿脚不便情况的人已接近2800万。

此外，根据中残联统计数据，目前我国肢体残疾人接近900万，其下肢残疾人为200万左右。

随着老年人和残疾人的日益增多，服务需求将会日益增加。

助老／助残服务机器人系列产品的研发有助于形成未来老年人和残疾人生活的新模式和新概念，并解决人口老龄化带来的重大社会服务问题，以及2015年实现我国“人人享有康复服务”的国家战略目标和社会协调发展提供技术支撑。

智能轮椅是助老／助残服务机器人系列产品中的一个重要研究领域。

轮椅作为广大老弱病残人员使用的辅助运动工具，随着人工智能和机器人技术的发展，智能轮椅【3J的研发也必将成为一种趋势。

研究并开发实用的智能轮椅具有非常重要的现实意义。

1．1多模态智能轮椅江西省焊接与自动化机器人重点实验室研究的多模态智能轮椅包括手柄控制，语音控制中可避障控制，自主避障控制三种模态。

各模态之间即可相互独立，又可根据实际应用场合进行多模态融合。

(1)手动控制常规模态，智能轮椅相当于普通的电动轮椅。

此模态有两种控制方式，手柄控制和键盘控制。

使用者即可通过手柄，也可通过小键盘操作输出四路模拟电压，轮椅本身配有电机控制器，四路模拟电压通过电机控制器产生直流电机信号来控制直流电机，通过对直流电机的开环控制控制轮椅的前进、后退、加第1章绪论速、减速、左转、右转、停止等运动控制。

(2)自主避障控制本课题智能轮椅是基于超声波传感器技术基础上的避障控制。

由分布在轮椅各个方向上的七组超声波传感器获得障碍物信息，由单片机根据获得的障碍物信息做出相应的避障决策，使智能轮椅灵活避障。

(3)语音控制模态可避障系统智能轮椅语音控制系统是属于一个拥有数个或十余个词的小词汇量的语音识别控制系统，使用者先进行自身的语音训练，训练好的语音模型保存在存储器中，当用户选择语音控制模态后，语音命令与存储器中的语音模型进行相似度对比，从而实现语音识别。

进而实现语音控制。

如果语音控制过程中出现障碍物，播放“前方有障碍物，重新识别"。

同时可以输入其它语音控制命令。

二国内外智能轮椅研究现状2.1 国外智能轮椅研究现状自1986年英国开始研制第一辆智能轮椅来，许多国家投入大量资金研究智能轮椅，如美国麻省理工学院wheelesley项目，法国VAHM项目，德国乌尔姆大学MAID项目，西班牙SIAMO项目，加拿大AAI公司TAO项目，欧盟TIDE项目等。

1989年法国开始研究VAHM项目，第一阶段的智能轮椅由轮椅、PC486、超声波传感器、人机界面和一个可匹配用户身体能力转换的图形屏幕组成，设置为手动、自动、半自动三种模式，手动时轮椅执行用户具体指令和行动任务：自动状态时用户只需选定目标，轮椅控制整个系统，此模式需要高度的可靠性：半自动模式下用户与轮椅分享控制。

为了更好适应用户需求，研究者在康复中心进行了一系列调查，得出结论：系统必须是多功能的，不仅应适应残障人士的生理和认知能力，也应适应环境的结构和形态。

在此基础上，经改进研制出第二代产品，相对于第一代产品，其功能更丰富，面向用户范围更广，性价比更好，改良了大量控制。

德国乌尔姆大学在一个商业轮椅基础上研制了轮椅机器人MAID，在乌尔姆市中心车站的客流高峰期及1998年汉诺威工业商品博览会的展览大厅环境中进行了实地现场表演。

该轮椅机器人在公共场所有大量乘客的拥挤环境中，通过了超过36小时的考验，能够自动口!别和判断出行驶的前方是否有行人挡路，或是否可能出现行驶不通的情况，自动采取绕行动作，它甚至还能够提醒挡路的行人让开道路。

根据航行的环境不同，机器运行模式分为：NAN(狭窄区域航行)和WAN(宽区域航行)，大大增加了航行准确率。

此项目得到德国科学技术部的财政支持，据计划，这种智能轮椅将于两年后『F式面世，价格会比普通电动轮椅高出约50％。

同本北海道工业设计学院的研究人员研制出一种不爿j人工操作的声控轮椅。

研究人员将uT感应语占声响的晶片，装置在轮椅的控制机关内，在使用者对着麦克风讲出要求后，感应系统便会依照要求启动运作，除了可向前后左右和快慢行走外，椅背还可向后倾，方便使用者休息。

2.2 国内智能轮椅研究现状我国智能轮椅研究起步较晚，在机构的复杂性和灵活性上和国外相比有一定差距，但也根据自身特色研制出技术指标接近国外先进水平的智能轮椅。

研究单位有中科院自动化所、台湾中正大学电机系、上海交通大学和第三军医大学等。

中国科学院自动化研究所承担了“863”智能机器人智能轮椅项目，研制了一种具有视觉和口令导航功能并能与人进行语音交互的机器人轮椅NLPR，中科院研制的智能轮椅曾在“863”。

计划十五周年成就展展馆的人群中穿棱自如。

此项研究成果于2000年11月通过“863”智能机器人主题专家组的鉴定，并研制出我囡第一台多模态交瓦式智能轮椅样机。

此项研究高度重视了智能轮椅人机控制界面的设计，在轮椅的设计中综合运用模式识别实验室有关图像处理、计算机视觉和语音识别等最新成果，使人能通过语音控制轮椅自出行走，轮椅可以实现简单的人机对话功能。

上海交通大学开发成功一种声控轮椅．主要是为四肢全部雀失功能的残疾者设计，使用者只需发出“开”、“前”、“后”、“左”、“右”、“快”、“慢”、“停”等指令，轮椅可在1．2秒内按指令执行。

上海交通大学研制的智能轮椅具有自辛避障，目标跟踪和防跌功能。

同时还设计可抓取日常用品的机械手臂。

台湾中正大学电机系以一台工业级Pc为控制中心，通过马达控制卡驱动放大器，利用操作杆执行基本的电动轮椅操作功能，采取平行化设计，配备了麦克风、CCD，LCD、传感器、无线网络通讯界面等，并搭配了自行开发的软件以达到系统配置最佳效果。

天津大学研制的智能轮椅可用脑电信号控制智能轮椅，采用的控制器是计算机。

2.3 智能轮椅关键技术研究2.3.1移动机器人路径规划理论路径规划[41技术是移动机器人技术研究领域中的一个重要分支，是机器人智能化的重要标志。

总的控制目标是使移动机器人运动到目标点，总的约束是在整个过程中，机器人不碰到任何一个障碍物。

该问题根据对环境信息的掌握程度可以分为两类：一类是环境信息已知的全局规划，另一类是环境信息未知的局部规划。

全局规划方法依照己获取的环境信息，给机器人规划出一条路径【5J，规划路径的精确程度取决于获取环境信息的准确程度。

全局方法通常可以寻找最优解，但是需要预先知道环境的准确信息，并且计算量很大。

局部规划方法侧重于考虑机器人当前的局部环境信息，让机器人具有良好的避碰能力。

很多机器人规划方法通常是局部的方法，因为它的信息获取仅仅依靠传感器系统获取的信息，并且随着环境的变化实时地发生变化。

和全局规划方法相比较，局部规划方法更具有实时性和实用性。

缺陷是仅仅依靠局部信息，有时会产生局部极点，无法保证机器人能顺利到达目的地。

上述两种方法各有利弊，故将两种方法互相结合，取长补短的综合研究方法渐渐成为研究的趋势。

(1)环境信息的获得，即研究机器人获得周围工作环境信息的途径的问题，其中最普遍的方式就是通过自身的各类传感器来获取，除此之外还有示教等。

这里面涉及到机器人的导航与定位的问题以及传感器信息融合等问题。

(2)环境信息的理解问题，也可以称之为将环境建模或建立地图模型，即’运一些算法将所获得的环境信息变成机器人能够识别和运用的数据信息，以备下一进行可行路径的搜索，主要是一些算法理论的研究。

(3)可行路径搜索问题，即研究如何将第二步所得的数据信息按照一定的标准或要求组织生成一条(段)可行的路径，主要是一些优化算法和理论的研究。

按运动类型的不同，移动机器人的路径规划可分为三种：最优路径规划、局部路径规划和自适应路径规划。

本课题着重研究局部路径规划。

2.3.2 局部路径规划局部路径规划[71是指在未知或者部分已知的环境中进行的路径规划，它根据有无最终目标位置可以分成两种情况：探索和漫游。

后者仅要求移动机器人能避开障碍物，对运动的朝向没有约束。

而对前者，则还有个最终目标位置作指引，机器人必须努力向这个位置靠近，在机器人前进的过程中，由于缺乏先验的全局环境信息，有时一条明显的路径要花费很大努力才能找到，而且由于信息的不完整性，不存在全局意义上的最优指标，但它可以达到某种次优性。

这种情况下，移动机器人一般配有能感知周围局部环境的距离传感器，其路径规划则常按照“Hypothesize．and．test假设一测试，HT"的思想来实现，顾名思义，它先假设一条从起点到终点的直线路径，行进过程中，发现正前方有障碍物时，一般采用沿着障碍物边缘行走的方法避障，直到它发现前方目标方向上不再有障碍物时，又转回到这条直线路径上来：为了让工作在漫游状态下的移动机器人能避开动态障碍物，一类基于行为的路径规划方法被大量采用。

它把路径规划问题分解成许多相对独立的小系统，在运行状态下通过竞争机制取得控制机器人运动的主导权，并在环境交互作用中最终达到目标。

对室外移动机器人，它的移动范围大，由于环境是不可预知的，在它的行驶过程中，必须以局部环境信息和机器人自身状态信息为基础，规划出一段短行程内与障碍物无碰撞的理想路径。

局部路径规划【8】[91[101算法包括：C空间法、人工势场法、模糊逻辑算法遗传算法和神经网络法等、基于滚动窗口的路径规划算法。

(1)C空间法C空间又称位姿空间，是由Lozano—Perez和Wesley于1978年提出的。

目前的很多规划方法都是基于位姿空间的规划方法。

其实质是根据运动物体的大小和姿态，把周围的障碍物向外扩展一定的距离，即相应的“膨胀"，变成扩展障碍。

与此同时，运动物体缩为一个点(运动物体位姿的描述简化为位姿空问中的一个点)，于是得到一个新的空间，称为位姿空间。

这实际上构造了一个虚拟的空间：把运动物体、障碍物及其几何约束关系做了等效变换，将物体的规划问题转变为点的规划问题，将复杂问题简单化，同时又具有实际意义，因此得到了广泛的运用。

这种方法本质上属于环境建模的方法。

(2)人工势场法人工势场法最初是由Khatib提出的一种虚拟办法。

势场法的基本思想是在移动机器人的工作环境中构造一个人工势场，使得在该势场中移动的机器人受到其目标位置引力场和障碍物周围斥力场的共同作用。