傳感器在智能輪椅中的應用研究

朱麒融

（吉林大學 汽車工程學院，吉林 長春 130000）

傳感器在智能輪椅中的應用研究

朱麒融

（吉林大學 汽車工程學院，吉林 長春 130000）

21世紀以來，在世界人口老齡化趨勢加快、自然與人為災難頻發、老人和殘障人士的數量逐年增加的全球大環境下，老年健康產業和特殊人士群體的需求日趨多元化[1].普通手動輪椅可以解決很大一部分的出行問題，但仍有許多問題未能企及.與此同時，被稱為現代信息技術三大支柱之一的傳感器技術正得到蓬勃的發展，應用傳感器設計智能輪椅成了許多學者和企業的研究對象.傳感器在智能輪椅中的應用主要體現在搜集人體信號和探測環境信息兩方面，以給予使用者最大的方便和安全，此技術發展空間及前景相當可觀.

傳感器；智能輪椅；信號收集；環境探測

智能輪椅是智能機器人的一種，其智能性主要體現在能夠根據接收到的人類傳遞的信息在規定的路徑上自動避障進行安全行駛.在智能輪椅應用中，傳感器主要用于收集人類傳遞給輪椅的信息和在自動避障過程中對周圍環境的感知過程.

圖1 傳感器在智能輪椅中的結構

1 傳感器在收集人類信息方面的應用

對于一些無法手動操作控制輪椅的特殊人士，獲知他們的運動意圖是非常困難的.傳感器作為測量系統中的一種前置部件,能夠將輸入變量轉換成可供測量的信號.因此，應用傳感器收集特殊人士發出的信息是解決問題的關鍵.隨著傳感器的發展，大到手勢小到瞳孔運動，外顯如語音要求[2]隱秘如腦電波變化，都能成為傳感器收集的信號.

1.1 Kinect傳感器

Kinect指游戲主機XBOX360的體感周邊外設，由微軟于2010年6月推出，本質上是一臺3D體感攝像機.由于3D體感攝像機具有瞬間捕捉、圖像識別、語音識別和外界信息交換的性能，將其設計為3D深度傳感器.該傳感器工作原理是紅外線發射器對整個待測區域發射出紅外線，紅外線攝影機接受反射光線生成深度圖像.光編碼技術工作原理是激光照射到粗糙物體形成隨即衍射斑點，由于斑點的唯一性，近紅外光對衍射斑點進行編碼，從而形成三維縱深的體型編碼.紅外線攝像頭獲取反射光線后將信息傳送給芯片，制作成圖像即可通過算法獲得障礙物信息.

2012年羅元等人利用Kinect傳感器技術設計出了利用手勢識別的人體信息收集系統，[3]驗證了該方案的魯棒性（robustness），證明了基于Kinect傳感器技術的避障系統可以有效避免光照和背景對檢測手勢的干擾，而其缺陷在于有相似模板識別障礙的困擾.

1.2 腦電波傳感器

人類每時每刻都在產生腦電波，腦電波(神經信號)的頻率并不是雜亂無章的.在不同的精神狀態下，人類會發出不同頻率的腦電波.大腦的神經元活動可通過離子傳導到達大腦皮層，導電電極感應到這種微弱的電壓變化，通過差分放大，濾波，A/D轉化等一系列過程最終將電信號變成腦電波的原始數據[4].感應電極通常有三種，濕電極、干電極以及植入電極.濕電極法指濕電極上涂抹導電膠，導電膠中離子與電極之間產生化學反應構成原電池，此時腦電波信號被放大，較容易收集.濕電極法的優點是接觸電阻小，干擾小，誤差小，數據精確.干電極法將電極直接貼近頭皮感測到腦電波，清潔快捷但電阻大，數據有相對較大誤差.植入電極指將電極植入頭皮內以捕捉神經信號，干擾最少，精度最高.腦電波傳感器收集到信號后可通過藍牙等方式發送用戶眨眼、放松度等數據.

美國NeuroSky科技公司的Emotiv傳感器受到許多院校實驗室及開發者的青睞并為之所采用.產品Emotiv Insight裝有一套腦電波編譯系統，傳感器接收到腦電波活動后，編譯為指令傳輸到電腦.

1.3 差動空氣流動傳感器

差動空氣流動傳感器的工作原理是收集用戶的呼吸信號將輸出信號經過控制單元處理后送入系統導航模塊作為用戶指令.空氣流動傳感器的信號輸出被分成五個等級水平：強吹、弱吹、無動作、弱吸、強吸等，控制輪椅線速度和角速度，達到在危險時刻急停[5].

西班牙的SIAMO系統應用了差動空氣流動傳感器，設計出根據人呼吸強度不同而控制輪椅方向的的智能輪椅系統.

2 傳感器在收集環境感知信號的應用

智能輪椅作為服務型機器人，關鍵用途在于自主導航避障.導航是指智能輪椅根據傳感器所獲得的環境信息做出路徑規劃，并在路徑規劃時不斷感知周圍環境變化，自主調整避障從而達到安全行駛的目的.導航分為基于路標的導航、基于傳感器的導航和基于地圖的導航.智能輪椅為了實現自主避障必須實時感知周圍環境信息，隨時調整，自主決策.而智能輪椅所處的環境障礙是動態不確定的，所以采用基于傳感器的導航避障有較大的優勢[6].只有通過傳感器收集動態數據、獲得智能輪椅的即時環境信息，才能為后續利用算法進行路徑規劃、自主決策與避障等步驟提供基礎.

2.1 外界環境感知部分所應用的傳感器

目前，在障礙物距離測量時常用的傳感器主要是:超聲波、雷達、激光燈主動型傳感器和以機器視覺為代表的被動型傳感器.主動型傳感器測量直接，對數據的處理能力要求低，對氣候的依賴性小，在障礙物識別和距離測量方面應用廣泛.但是主動傳感器在機器類型、尺寸信息的獲取以及道路檢測方面較為欠缺，信息量較為匱乏.視覺被動型傳感器可以提供最大的信息量，硬件結構簡單，軟件算法柔性大，適應性強[7].

2.2 紅外傳感器

紅外測距傳感器有一對紅外信號發射與接收二極管，紅外測據傳感器發射一束紅光，經物體反射接收，利用CCD圖像處理發送與接收的時間差.信號處理器處理后獲得物體的距離.測量距離遠，頻率響應高.按照工作方式可以分為光子探測器和熱探測器[8].

近年來，紅外傳感器正向著著微型化、高精度、低能耗、智能化方向發展.傳感器內置微處理器，能夠實現傳感器和控制單元的雙向通信，從而形成獨立的智能紅外傳感器.

2.3 激光傳感器

激光傳感器工作時先由激光傳感器對準障礙物發射激光脈沖，經障礙物反射后向各個方向散射，部分散射光返回到接收傳感器，接收其微弱的光信號，記錄并處理光脈沖發射到返回所經歷的時間即可測定距離，即用往返時間的一半乘以光速就能得到距離[9].

激光掃描測距定位傳感器是最近研究使用較多的自主移動機器人全局定位方法，與一般光源相比，激光測距有許多優點如良好的單色性、方向性、相干性和功率集中性.

2.4 超聲波傳感器

超聲波傳感器由超聲波發生器與超聲波接收器組成.超聲波發生器通過電氣方式或者機械方式放出超聲波，傳感器不僅可以用來測量距離也可以測量方向[10].測量方向一般是采用時間差和相位差法；測量距離為主動測距法和被動測距法.主動測距法指發射聲波遇到障礙物經反射后被超聲波傳感器接收.將發射與接受聲波的時間間隔與聲波在空氣中的傳播速度通過各種算法計算出智能輪椅當前位置和障礙物之間的相對距離.具體方法有TOF法，脈沖回波法，FM-CM法，通常為民用.被動測距法主要應用于軍事.

在環境條件相對理想的情況下，超聲波傳感器的測量精度和測量速度比較完善.但是在實際情況中，由于受到空氣溫度和濕度、超聲波散射角、聲波在物體表面漫反射等因素的影響，超聲波傳感器的測距信息還存在著很強的不確定性.超聲波測距存在誤差，如果要提高其精度，可以考慮加入溫度補償修正聲速或者對測量數據進行最小二乘法擬合處理[11].

2.5 視覺傳感器

視覺傳感器可分為單目視覺和雙目視覺，指模仿人類利用單目或雙目獲知周圍環境距離信息的方法.單目為一臺攝像機對物體成像，通過算法得出信息.雙目視覺為立體視覺.所以在現實中，需利用兩臺或多臺攝像機對同一事物在不同位置成像，根據視差原理通過計算得出信息.

概念基礎提出后，許多學者根據概念提出了不同的設計.如閆麗[12]等設計了一臺攝像機和兩組反射鏡組合的單目立體視覺傳感器，避免了雙目或者多目視覺傳感器中攝像機之間非嚴格同步造成測量誤差的同時利用反射鏡實現了光路折疊，提高了精度.

2.6 多傳感器混合

多傳感器信息融合是指對不同傳感器采集的環境信息進行融合實現對觀測環境的更好理解，具有以下優點[13]：

（1）提高了系統的容錯能力，減少某一傳感器系統故障對智能輪椅整體系統的影響.

如激光傳感器與紅外傳感器融合系統中，激光傳感器輸出功率小，較易受到溫度的影響，而紅外傳感器受到環境溫度的影響小.因此在環境溫度變化較大的情況下，紅外傳感器可以保障環境信息的可靠性.

（2）增加了信息的準確度，對同一觀測目標進行多傳感器的多次多方位測量，增加了目標信息的準確度.

（3）增加了觀測視野，多傳感器從不同角度的測量可以增加觀測范圍.

如激光傳感器能夠有效檢測到輪椅兩邊和前方的障礙物，但是探測較低高度的障礙物的能力較弱.單目視覺傳感器能夠有效檢測到前方低矮障礙物，但是檢測兩旁的障礙物經常有漏洞.融合兩種傳感器收集信息就可以使智能輪椅對周圍環境有更好的認知，為下一步避障策略提供可靠的條件.

3 傳感器在輪椅自身調整上的應用

為了讓用戶坐在輪椅上更加舒是的，角度傳感器通過計算得出使用者的坐姿從而調整輪椅的傾斜角.角度傳感器測量智能輪椅在行駛過程中顛簸如上下坡路段中姿態的傾斜角，通過控制電機的輸出與制動裝置，應用壓力傳感器為不同的路徑情況提供力并對輪椅行走中的過度傾斜進行報警，從而保證自動行駛過程的穩定和安全.

4 結論

目前傳感器在收集信號和探測周圍環境兩方面已經有了長足的進步，人類可以通過眨眼、手勢、腦電波以及呼吸等許多細微的方面給出指令，智能輪椅系統也可以通過多種傳感器組合來探測周圍環境，越來越多的學者正在研究不同傳感器融合的算法問題.傳感器應用的未來有無限的可能性.下面關于傳感器的幾點是未來一段時間研究者們必須關注的重點：

（1）利用腦電波收集信息的方式尚不完善，具有相當的不確定性；

（2）使傳感器更為智能化，如有自我調節、自我修復的功能；

（3）在節約能源的大環境下，減少傳感器使用時的能源消耗.

〔1〕廖曉輝，沈大中，王東署，等.智能輪椅的研究現狀的關鍵技術分析 [J].制造業自動化，2008，30（4）：1-6.

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〔3〕羅元，謝彧，張毅，等.基于kinect傳感器的智能輪椅手勢控制系統的設計與實現 [J].機器人，2012,34(1):110—119.

〔4〕譚筠梅，蔡子瑩，等.基于腦電波傳感器的智能輪椅設計[J].自動化與儀器儀表,2015（11）:238—240.

〔5〕G.Bourhis,O.Hom,O.Habert,A.Prushi.An autonomous vehicle for people with motor disabilities[J].IEEE Robotics and Automation.2001,8:20-28.

〔6〕劉釗，等.基于多傳感器信息融合的智能輪椅避障及運動控制研究[D].北京：北京工業大學，2015.5—6.

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〔12〕YAN Li,DUAN Fa-jie.Optimum Design and Accuracy Analysis of Monocular Stereoscopic Vision Sensor System [J].2006,19(2): 349—352.

〔13〕王耀南，李樹濤，等.多傳感器信息融合及其應用綜述[J].控制與決策，2001,16(05):518-522.

TP273.5

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2016-09-11