複雜環境下智慧型輪椅的感知與控制

《複雜環境下智慧型輪椅的感知與控制》是依託上海交通大學，由陳衛東擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：複雜環境下智慧型輪椅的感知與控制
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：陳衛東
• 依託單位：上海交通大學

項目摘要

區別於一般的移動機器人，智慧型輪椅的服務環境具有更突出的非結構化和動態特點，其環境、感測器以及人在環中的殘疾人用戶指令均具有高度的不確定性，對其感知與控制理論和技術提出了嚴峻挑戰。本研究將圍繞上述問題，探究能夠貫穿感知和控制全迴路的機率不確定性處理手段，並在此基礎上，給出大規模環境的混合地圖創建、動態環境中的魯棒自定位、擁擠受限環境中的導航規劃與控制、人機和諧的自適應共享控制的相關機制與方法，進而分析系統中不確定性的傳播特性並據此設計更有效的系統結構，最終建立起具有高自主性、人機協調性和安全性的智慧型輪椅實驗樣機，在實際套用環境開展批量用戶的測試實驗和有效性評估。本研究將為設計和分析智慧型輪椅以及一般輔助機器人系統提供系統化的感知與控制理論和方法。

結題摘要

圍繞智慧型輪椅在複雜環境下的自定位、地圖創建和導航控制關鍵技術，對移動機器人定位能力進行了詳盡的分析和估計，並據此提出了改進方法，進而提高了定位精度和魯棒性以及導航路徑的定位最優性。主要研究成果包括： 1、基於已知地圖（機率柵格地圖）模型和觀測（雷射測距）模型，提出了一種對機器人定位能力進行評估和量化的方法。 2、針對移動機器人全局定位，提出了一種基於定位能力的主動全局定位算法，用以在缺少明確幾何特徵的不同地圖場景、並含有地圖噪聲的情況下，提高全局定位的收斂速度和魯棒性。基於交龍智慧型輪椅的實驗（辦公室、走廊環境）結果表明，本算法在面對感測器誤差，以及缺少明確幾何特徵的不同地圖場景、地圖噪聲時，對於提高全局定位的收斂速度和魯棒性是有效的。 3、針對移動機器人位姿跟蹤，提出了一種基於定位能力的自適應位姿跟蹤算法，用以在不同動態、高遮擋環境中，保證位姿跟蹤的定位精度和魯棒性。在真實、擁擠的環境下（辦公室、走廊、食堂、捷運站）的智慧型輪椅實驗結果表明，本算法在同時面對感測器誤差，不同地圖場景、地圖噪聲，以及環境中障礙物的動態、高遮擋時，可以保證位姿跟蹤的定位精度和魯棒性。 4、在大範圍、空曠的環境中，保持穩定的數據關聯並且降低算法的複雜度是SLAM問題的關鍵。針對這一問題，提出了基於分層匹配的增量式SLAM算法；針對智慧型輪椅導航的室內環境特點，提出了基於全景視覺的擴展信息濾波SLAM算法。通過在真實室內外環境的SLAM實驗表明，本算法在實時性、精確性等方面可以滿足智慧型輪椅在室內外環境中的使用。 5、基於之前建立的機率柵格地圖，提出了基於定位能力估計的移動機器人路徑規划算法。 本研究及成果為智慧型輪椅以及移動機器人將來在日常生活中的實際套用奠定了堅實的基礎。