【2026】国内外智能轮椅研究现状的文献综述5100字

1MotorDisabilities,VAHM)针对不同程度患病的残障人士采用不同的控制方式，的研发3,针对轮椅用户的残疾程度各不相同无法使用同一套系统的问题，设计图1-1所示。人机交互模块还实现了通过语音识别控制，超声以及激光传感器模1997年由美国麻省理工智能实验室牵头研发的新型智能轮椅项目图1-1SIAMO和Wheelesle2车站一天中客流量的高峰实际测试了36个小时，该轮椅可以自动检测前方行人窄区域导航)以及WAN(宽区域导航)两种模式中选择一个，这样有针对性地用者的位置，安全等重要信息。2017年Rehman⁸]等人成功的将增强现实技术应合周边环境信息，还曾在“863”计划十五周年展览上海交通大学设计了一款声控轮椅11,用户通过8个语音指令即可控制轮椅在“863”计划的支持下，西安交通大学发明了一台搭载超声测距模块和光信息结合起来，实现了绕行较短的路径进行避障并能够按照原来方向继续前2017年武汉大学设计了一套可以基于ROS框架利用Gmapping算法对地图进行构建的智能轮椅系统。该轮椅全局导航使用的是A*算法，局部导航以及避3大物流公司都开始投入研制了智能移动机器人(AGV),并取得了不错的研究成果。AGV小车也可以实现自动导航以及避障，它的基本原理是基于图像来对障使用的AGV小车都在室内，而且路径都是固定不变的，只需要在识别出自身在整个仓库里中的位置以及目标位置然后在由各个节点构成由于墙体的遮蔽作用，轮椅无法借助GPS信号进行室内位姿感知。现有的Wi-Fi通常在工业，科学和医学(ISM)频段中运行，主要用能以及到居家，公共商业化场所中不同设备的In信范围仅有100米121,如今已增加到约1公里[13,141。当前许多便携式移动电子设备都启用了Wi-Fi,Wi-Fi的广泛应用成为室内定位的首选，而无需其他基础架构。然而，现有的Wi-Fi网络部署还是用于互联网功能居多，即以使数位精度[15,因此需要重新设计有针对性的蓝牙是在一定范围内连接两个或多个物体的无线设备。低功耗蓝牙(BLE)大多数现有的基于BLE的定位方法都依赖于基于RSS的输入，限制了其定位精度。BLE的iBeacons17协议是针对接近检测和近邻服务而专门设计的。在iBeacons协议中，设备启用BLE后每隔一定用户设备上的瞬时RSS值的变化，只会将每秒钟平均RSSI值报告给用户设备。但是，这种RSS平均和报告延迟会给实时定位带来重大挑战。以实现低成本，低数据速率和高能效的个人局域网18。尽管ZigBee有利于无线传感网络中的传感器定位，但大多数用户的设备上没有ZigB45)超宽带超宽带(UWB)是一种无线载波通信技术，在3.1至10.6GHz频率范围内的大带宽(>500MHz)上传输，使用非常低的性低，定位精度理论上可以达到厘米级别。但是UWB设备价格相对较高，不利于UWB技术在消费产品中的大规模应用。6)可见光通信基于超声的定位技术主要依靠超声信号传播速度和传播时间来获得两点之间的距离信息，室内定位精度可以达到厘米级21,定位效率很高，可以同时定和视觉SLAM,激光SLAM相对于视觉SLAM来说，点云计算量小，且在光照5激光SLAM借助固态激光雷达采集环境信息获得分散的点，其中包含距离近年来，Gmapping算法已经逐步完善，成本低且易实现。Mao等23利用室内机等提出了基于粒子过滤器的矫正梯度细化算法，使得该算法更具普适性。Gmapping算法适用于室内场景小、特征低的环境，没有闭环检测计算量小，但有前端和后端两个模块，前端引入子图概念，子图更新等1251采用分支定界搜索实时进行闭环检测，将位姿优Cartographer算法对硬件要求不高，适合室内大场景建图。Hector算法也是基于图优化的SLAM,前端负责对运动进行估计，后端进行算法对硬件要求较高，但它可以估计6个自由度的位姿，可以在崎岖路面环境下计算节点多搜索时间长。近些年，针对A*算法存在的问题进行改进并得到初步6参考文献[1]国家统计局.第七次全国人口普查公报(第五号)[EB/OL].(2021-05-11)[5月17日].[3]MazoM,UrenaJ,GarciaJ,etal.Aninte[4]YancoHA.Wheelesley:aroboticwheelchairsystem:indoornavigationandinterface[M]/MITTALVO,YANCOHA,ARONISJ,etal.Assistivetechnolartificialintelligence.App[5]PrasslerE,ScholzJ,PFioriniEA.AroboticwheelchairforcrowdSecurityTechnologies(EST),Canterbury,ENGLAND,2017[7]GhorbelA,BouguerraS,BenAmorN,etal.Cloudbasedmobileappl[9]张晓玉.我国智能辅助器具科技创新的现状与发展[J].中国康复理论与实践，[12]LiuH,DarabiH,BanerjeeP,etal.Surveyofwirelessindoorpositioning7[16]ZafariF,PapapanagiotouI,ChristidisK.MicrolocationforInternet-of-Things-Equ[18]BarontiP,PillaiP,ChookVWC,etal.Wirelesssensornetworks:Aartandthe802.15.4andZigBeestandards[J].COMPUTER[19]HolmS.HybridUltrasound-RFIDIndoorPositioning:CombiningtheNetworking(MobiCom),Maui,HI,2014[C].[22]IjazF,YangHK,AhmadAW,etal.IndoorPositioning:AReviewofIndoorUltraso