智能轮椅研究现状及发展趋势

２００８年３月３０日　《机器人技术与应用》 １０　引言 随着社会老龄化进程的加快以及由于各种疾病、工伤、交通事故等原因造成下肢损伤的人数的增加，为老年人和残疾人提供性能优越的代步工具已成为整个社会重点关注的问题之一。

智能轮椅作为一种服务机器人，具有自主导航、避障、人机对话以及提供特种服务等多种功能，可以大大提高老年人和残疾人的日常生活和工作质量，使他们重新获得生活自理能力和融入社会成为可能。

目前，世界各国的研究者都在广泛开展智能轮椅相关技术的研究。

作为机器人技术的一种应用平台，智能轮椅上融合了机器人研究领域的多种技术，包括运动控制、机器视觉、模式识别、多传感器信息融合以及人机交互等等。

经过２０多年的研究和开发，智能轮椅的交互性、自主性以及安全性都得到了很大的发展。

本文旨在对目前智能轮椅的国内外研究现状、关键技术及其发展趋势进行介绍。

１　智能轮椅的国内外研究现状 智能轮椅通常是在一台标准电动轮椅的基础上增加一台电脑和一些传感器或者在一个移动机器人的基础上增加一个座椅进行构建。

最早的相关研究开始于１９８６年，轮椅通过视觉进行导航协助。

之后ＩＢＭ　Ｔ．Ｊ．Ｗａｔｓｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｃｅｎｔｅｒ的Ｃｏｎｎｅｌｌ　和Ｖｉｏｌａ将座椅放在一个移动机器人平台上，利用操纵杆、超声和红外传感器实现了机器人的行走和避障等导航功能。

Ｊａｆｆｅ等负责的ｓｍａｒｔ　ｗｈｅｅｌｃｈａｉｒ项目利用两个超声波传感器测定人的头部运动位置，并以此实现了利用头部姿势控制轮椅的运动。

经过２０多年的开发，世界各国的研究者相继开发了多种智能轮椅平台，包括美国麻省理工大学的Ｗｈｅｅｌｅｓｌｅｙ，　密西根大学的ＮａｖＣｈａｉｒ，匹兹堡大学的Ｈａｐｈａｅｓｔｕｓ，ＳＷＣＳ（Ｓｍａｒｔ　Ｗｈｅｅｌｃｈａｉｒ　ＣｏｍｐｏｎｅｎｔＳｙｓｔｅｍ），　加拿大的ＴＡＯ项目，西班牙的ＳＩＡＭＯ，　法国的ＶＡＨＭ，　德国乌尔姆大学的ＭＡｉｄ，不莱梅大学的Ｒｏｌｌａｎｄ，　ＦＲＩＥＤＮＳ　Ｉ，ＩＩ系列，希腊的ＳＥＮＡＲＩＯ等。

我国开展智能轮椅的研究较晚，但是也根据自己的技术优势和特点，开发出了有特色的智能轮椅平台，包括中科智能轮椅研究现状及发展趋势o 鲁 涛 原 魁 朱海兵 中国科学院自动化研究所［摘 要］　本文对智能轮椅近年来国内外研究工作进行了分析和总结，并讨论了智能轮椅研究中的关键技术，最后简要分析了未来的研究发展趋势。

［关键词］智能轮椅，导航，人机接口［Ａｂｓｔｒａｃｔ］　Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｉｓ　ａ　ｓｕｒｖｅｙ　ｏｆ　ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ　ｏｎ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　ｗｈｅｅｌｃｈａｉｒｓ　ａｂｒｏａｄ　ａｎｄ　ｈｏｍｅ．Ｋｅｙ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ｉｓ　ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ　ａｎｄ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｔｒｅｎｄ　ｏｆ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｆｕｔｕｒｅ　ｉｓ　ａｎａｌｙｚｅｄ．［Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ］　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　ｗｈｅｅｌｃｈａｉｒ，　Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ，　Ｈｕｍａｎ－Ｍａｃｈｉｎｅ　ＩｎｔｅｒｆａｃｅｓＷｈｅｅｌｅｓｌｅｙＮａｖＣｈａｉｒ院自动化所的多模态交互智能轮椅、嵌入式智能轮椅，上海交通大学的多功能智能轮椅，中科院深圳先进技术研究院基于头部动作的智能轮椅等等。

在控制系统结构方面，目前多数智能轮椅平台上采用的是主从式控制方式。

上位机负责系统的整体控制，包括各功能子模块的协调，任务规划，系统管理以及人机交互等，同时完成运动控制量的计算、送到下位机，以完成对轮椅的运动控制。

该种控制模式对硬件的要求较为简单，系统较容易构建，是系统验证期所采用的典型结构。

目前上位机多采用普通ＰＣ机，由于信息的集中处理使得上位机的信息处理量大，负担很重，实时性较差，无法满足实际使用的需要。

随着嵌入式技术的飞速发展，采用嵌入式控制系统构建智能轮椅平台逐渐引起研究者们的注意，中科院自动化所研制的嵌入式智能轮椅系统在该方面进行了尝试，系统采用ＡＲＭ＋ＤＳＰ＋ＦＰＧＡ的方式来分别构建智能轮椅的中央控制系统、传感器系统、视觉系统和运动控制系统，整个控制系统运行稳定，具有实时性高、功耗低，续航时间长的特点，向智能轮椅的产业化方向研究迈进了一大步。

在控制模式方面，智能轮椅上普遍采用的是三种模式：自动模式、半自动模式、手动模式。

在自动模式下，由使用者通过人机交互界面设定目标，智能轮椅通过自身获得的环境信息自主完成到目标点的路径规划和跟踪，比如到卧室，客厅等。

该模式主要针对控制轮椅能力较弱的老年人和残疾人；在半自动模式下，则是通过使用者和轮椅之间的协作控制来达到安全导航的目的。

该模式下以使用者控制为主，轮椅控制系统主要负责控制过程中的局部规划和安全检测。

比如轮椅行进过程中的自主避障；在门、走廊等狭窄区域，根据使用者的操纵指令进行局部路径规划，帮助使用者完成操纵意图，同时避免危险发生等等。

在手动模式下，则是由使用者通过操纵杆实现对轮椅的完全控制，相当于一台普通的电动轮椅。

在人机接口方面，针对不同残疾人群，研究者们开发了多种智能轮椅人机接口。

根据控制方式的不同，可以分为设定型人机接口和自然型人机接口两种，其中设定型人机接口适用于那些残疾程度较轻，肢体能动性较高而且意识较好的人群，包括操纵杆控制、按键控制、方向盘控制、触摸屏控制、菜单控制等。

而自然型人机接口的使用人群是那些残疾程度较高，肢体能动性较低的人群，包括语音控制、呼吸控制、头部控制、手势控制、生物信号控制等方式。

自然型人机接口由于交互中存在的无意识性使得控制动作与非控制动作难以区分，因此需要采用合理的方式将两者加以区分，以免引起误操作而导致轮椅失控。

通常智能轮椅上会根据使用者残障程度的不同，安装有多种人机接口，从而能够与使用者实现多种途径的交互，提供更加安全的运动控制。

ＲｏｌｌａｎｄＦＲＩＥＤＮＳ　ＩＩＳＥＮＡＲＩＯＦＲＩＥＤＮＳ　Ｉ　２　《机器人技术与应用》双月刊第２期 ２００８年３月３０日　《机器人技术与应用》３ｉＢｏｔ加腿轮椅针对残疾程度较重的使用者，也有部分轮椅上采用了轻型机械臂，帮助使用者完成捡拾物品、开门、倒水等活动。

比如ＦＲＩＥＮＤ　Ｉ上采用的ＭＡＮＵＳ手臂可以通过示教的方式实现抓取物体、倒水等功能。

ＦＲＩＥＮＤ　ＩＩ上则配备了一个更加灵活，重量更轻的７关节手臂，手臂末端是５手指的人工灵巧手，可以帮助使用者完成更加复杂的动作。

此外，部分研究者对智能轮椅的攀爬楼梯功能进行了研究。

目前较为典型的是由Ｄｅａｎ　Ｋａｍａｎ发明的ｉＢｏｔ，该轮椅能够利用两对驱动轮的交替旋转实现攀爬楼梯的目的。

Ｐｒｒｒｉｓ　Ｗｅｌｌｍａｎ等人则采用在轮椅两侧加装机械腿的方式，通过机械腿的支撑作用实现轮椅攀爬楼梯的目的。

该方式对机械腿的机械结构要求较高，同时存在在攀爬过程中机械腿协调一致的问题。

２　智能轮椅的关键技术研究智能轮椅作为服务机器人的一种，涉及到了机器人技术，信息技术等多个领域的技术，其关键技术主要包括导航技术、人机接口技术两部分。

２．１　导航智能轮椅的导航技术主要来源于机器人技术，但由于智能轮椅是以人为中心的控制系统，其导航又具有特殊性。

除了需要解决导航过程中轮椅运行空间的环境模型建立，轮椅的定位以及路径规划等问题，还更应关注导航中的安全性以及与使用者的交互性。

２．１．１　环境感知传感器是智能轮椅进行环境感知的主要手段。

因此，为了尽可能准确地获取环境信息，智能轮椅上都配备了多种传感器。

包括内部或外部编码器，超声波传感器（ＳＥＮＡＲＩＯ，Ｒｏｌｌａｎｄ，ＮａｖＣｈａｉｒ），红外传感器（ＲｏｂＣｈａｉｒ，Ｗｈｅｅｌｅｓｌｅｙ，ＳＩＡＭＯ），激光测距仪（ＭＡｉｄ），碰撞传感器（Ｗｈｅｅｌｅｓｌｅｙ），摄像头（ＳＩＡＭＯ，ＦＲＩＥＮＤ，ＳＥＮＡＲＩＯ）等等。

智能轮椅通过多种传感器收集数据，利用信息融合算法将能够较准确的获得环境特征，为精确的导航提供可靠的依据。

目前研究者们已经提出了多种信息融合算法，包括有加权平均法、贝叶斯估计、多贝叶斯方法、卡尔曼滤波、Ｄ－Ｓ证据推理、模糊逻辑、人工神经网络等。

２．１．２　全自主导航智能轮椅的全自主导航主要是解决“ｇｏ－ｔｏ－ｇｏａｌ”的问题。

使用者通过人机界面给出目标点，由轮椅完成路径规划和路径跟踪。

其导航技术主要采用自主移动机器人的相关技术。

导航的方法很多，包括基于路标导航、基于地图导航、基于传感器导航和基于视觉导航等。

导航系统通常是由其中一种或几种方式结合起来构成。

导航系统通过各种传感器检测环境信息，建立环境模型，确定轮椅的位置和方向，然后规划出安全有效的运动路径，并自主实现路径跟踪。

在运动过程中，系统需要与使用者进行实时交互，根据目标点的变更实时调整运动路径。

２．１．３　半自主导航半自主导航，也称为分享导航（ｓｈａｒｅｄｎａｖｉｇａ－ｔｉｏｎ），主要是解决“ｗｈｅｒｅ　ｈｅ／ｓｈｅ　ｗａｎｔｓ　ｔｏ　ｇｏ”的问题，是智能轮椅导航研究中的重点。

目前智能轮椅半自主导航主要关注于解决意图理解（Ｉｍｐ－ｌｉｃｉｔ　ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）和安全避障（ｓａｆｅｏｂｓｔａｃｌｅ－ａｖｏｉｄａｎｃｅ）的问题。

意图理解是指当轮椅处于环境较为复杂的情况下，根据自身的环境探测以及使用者的操纵指令给出合理的行动规划，或者通过人机交互的方式来给出几种选择以供使用者参考。

不莱梅大学的Ｒｏｌｌａｎｄ系统采用了“暗示”的方法自动地从一种模式转换到另一种模式，而不需要使用者的干预。

当使用者的指向不是障碍物时，轮椅会试图绕过它。

但是该方法过于灵活，当稍微有些偏差时，轮椅都将试图躲避障碍物，而不是按照使用者的想法来接近它。

ＮａｖＣｈａｉｒ上也采用了类似的方法，但是对使用者的想法和意图考虑得较少。

ＳＥＮＡＲＩＯ上给出的解决方案是当使用者操纵轮椅趋近于障碍物时，系统给出警报，并以最小的速度趋向目标；当达到警戒距离时，系统将强行停止轮椅运动，并通过人机界面提示使用者改变控制命令。

安全避障则是指在保证使用者操纵指令正确执行的情况下使轮椅避开障碍物，防止碰撞的发生。

较为成功的避障技术是应用在ＮａｖＣｈａｉｒ上的ＭＶＦＨ（Ｍｉｎｉｍｕｍ　Ｖｅｃｔｏｒ　Ｆｉｅｌｄ　Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ）方法，它是ＶＦＨ（Ｖｅｃｔｏｒ　Ｆｉｅｌｄ　Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ，　应用在机器人上的快速避障方法）方法的一种变形。

该方法不是简单地选取障碍物密度低于阈值的最近方向，而是考虑了控制手柄的当前位置，通过权值均衡选择一条折中路线。

ＳＥＮＡＲＩＯ上采用了一种ＡＫＨ（Ａｃｔｉｖｅ　ＫｉｎｅｍａｔｉｃＨｉｓｔｏｇｒａｍ）方法，也是对ＶＦＨ方法的一种改进。

该方法考虑了非点移动机器人的特性，通过动态运动窗（ＡＫＷ）来处理不可预测的机器人运动行为。

在选择运动方向时，动态窗将给出接近于当前轮椅运动方向上一个范围内的建议方向，以使对当前运动作较小的修正。