智能轮椅的AI避障与路径管理技术研究

本篇论文深入探讨了"人工智能-机器学习-智能轮椅自动避障方法研究与实现"这一主题，针对日益增长的肢体残障人士需求，着重研究如何提升智能轮椅的功能和安全性。作者元庆博在西安电子科技大学攻读计算机技术硕士学位期间，针对智能轮椅的设计和开发展开研究。 论文的核心内容包括四个关键模块：超声波探测模块、防翻车模块、自动避障模块和路径记忆与重现模块。超声波探测模块利用超声波回波原理，对轮椅周围的环境进行实时监测，为避障决策提供基础数据。防翻车模块则通过安装倾斜角传感器，监控轮椅的稳定状态，确保行驶过程中的安全。 自动避障模块是关键技术之一，它结合车轮码盘的数据处理、有限状态机理论以及自适应避障算法，使轮椅能够在遇到障碍时做出反应，避免碰撞。这个模块的实现不仅提升了轮椅的智能水平，还提高了用户在复杂环境中的移动能力。 路径记忆和重现模块通过码盘的反馈，记录轮椅的运动轨迹，遇到紧急情况时能按原路径返回，或者通过Dijkstra算法找到最短路径，优化路径规划，节省时间和能源。 论文的主体部分详细描述了这些模块的硬件设计、软件算法以及实际测试结果。测试结果显示，智能轮椅系统整合了这些模块后，成功实现了障碍物检测、自动避障、路径记忆和重现等功能，显著提高了轮椅的智能化程度，对于提升残障人士的生活质量和行动自由具有重要意义。 这篇论文不仅涵盖了人工智能和机器学习在智能轮椅领域的应用，也展示了实际的技术实施和效果验证，为改善残疾人士的生活环境提供了创新的解决方案。