1、智能輪椅隸屬于服務機器人家族，其研究意義在于幫助行動有障礙的老人或殘障人士更好地融入社會，提高他們的生活質量。隨著機器人技術、嵌入式技術、人工智能等領域的發(fā)展，智能輪椅的研究借鑒、吸收了多種技術，如多傳感信息融合、模式識別等。其性能不斷提高，功能也愈加多樣與強大。本文綜合分析了國內外智能輪椅研究現(xiàn)狀與相關技術的發(fā)展，在此基礎上研究了基于使用者坐姿的智能輪椅控制，提出了一種用支持向量機處理壓力傳感器數(shù)據(jù)的坐姿檢測方法;并對多傳感信息融合進

2、行了研究，最后基于Android平臺設計了人機交互接口。
　　本文首先從功能性角度，對輪椅的硬件結構進行模塊化剖析，設計了障礙物測距、坐姿檢測等功能模塊。提出了一種基于高斯核支持向量機的坐姿識別方法。首先采用Tekscan分布式膜片壓力傳感器對輪椅座椅及靠背的壓力分布進行檢測，并用統(tǒng)計學方法得出壓力敏感點分布，為安裝低成本的壓力傳感器提供科學依據(jù)，使得壓力傳感器數(shù)據(jù)更加準確;提取坐姿特征后，用基于高斯徑向基核函數(shù)SVM算法學習壓力

3、數(shù)據(jù)，能有效識別使用者坐姿。
　　研究了用BP神經網絡對多傳感器信息進行融合，使用了方位分區(qū)算法對超聲波傳感器信息進行了預處理，并將距離信息模糊化。采用L-M優(yōu)化算法對神經網絡進行訓練提高了收斂速度。訓練完成的神經網絡能有效分辨障礙物類別。
　　在坐姿識別與基于多傳感信息的環(huán)境類別分類基礎上，設計了三維模糊控制器，輪椅能夠根據(jù)使用者坐姿及障礙物環(huán)境類別自主避障;最后開發(fā)了基于Android平臺的輪椅操作方式，使得人機交互接口