为了实现智能轮椅爬楼中,最短路径原则和避障原则同时达到最优的目的,需对其涉及到姿态调节的多目标参数同时优化,结合NSGA-Ⅱ算法,提出爬楼轮椅运行复合参数多目标优化研究。改装传统的传感器设备和姿态调节控制器。按照智能轮椅操作者的使用要求生成对应的移动爬楼路线,并利用改装的硬件设备得出,智能轮椅实际的运行爬楼路线,通过引入NSGA-Ⅱ算法,遵循最短路径原则和避障原则实施多目标优化,计算爬楼路线的偏移量,以计算结果为基础,分别从运动角度、位置和速度三个参数实现对轮椅姿态的调节,实现复合参数多目标优化。通过测试实验得出结论爬楼轮椅适配度高7%,ZDT1的收敛性较好,加快了基于NSGA-Ⅱ的多目标优化速度,有效的解决了传统方法中存在的问题。

关于智能轮椅路径识别问题,如何采集外界障碍物信息,以及迅速的做出判断是智能轮椅进行室内避障导航的关键。针对轮椅受路面粗超度,轮胎变形,和结构变形等的影响,整个系统表现为高度的非线性和不确定性。为解决上述问题,提出在智能轮椅中安装超声、红外传感器,利用模糊逻辑算法处理障碍物信息进行室内避障导航。在Simulink中建立轮椅运动学模型和创建模糊控制理论的模糊控制器,进行智能轮椅避障导航仿真。仿真结果表明,智能轮椅能有效完成室内避障,到达目的地,获得良好的避障导航效果。将该方案应用到智能轮椅上,将提高轮椅的智能水平,扩大其应用空间。

针对需要特殊护理人群的市场需求,设计了一种基于人机工程学的多功能智能轮椅。通过市场调研和社会调查,确定智能轮椅应具有行走功能、对接功能、升降功能和其他辅助功能,并设计了对应的执行机构。基于CATIA软件建立了轮椅的三维模型,利用ADAMS软件对智能轮椅的对接功能模块进行运动分析,判断了机构的可行性。通过ANSYS软件对智能轮椅的关键零部件以及对接功能模块进行了静力学分析,满足刚度和强度条件。试制的实物样机测试表明,轮椅的各项功能均已实现,其最大行驶速度、前伸速度、爬坡角度、承载能力等指标均符合国家标准,并满足人机工程学。