CN115154080A - 一种电动轮椅防碰撞系统及方法 - Google Patents
一种电动轮椅防碰撞系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115154080A CN115154080A CN202210792818.6A CN202210792818A CN115154080A CN 115154080 A CN115154080 A CN 115154080A CN 202210792818 A CN202210792818 A CN 202210792818A CN 115154080 A CN115154080 A CN 115154080A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- electric wheelchair
- obstacle
- point cloud
- module
- cloud data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 25
- 230000003068 static effect Effects 0.000 claims abstract description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 40
- 238000013459 approach Methods 0.000 claims description 9
- 238000009432 framing Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 3
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 3
- 230000002265 prevention Effects 0.000 claims 1
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 3
- 208000012260 Accidental injury Diseases 0.000 description 1
- 208000017667 Chronic Disease Diseases 0.000 description 1
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61G—TRANSPORT, PERSONAL CONVEYANCES, OR ACCOMMODATION SPECIALLY ADAPTED FOR PATIENTS OR DISABLED PERSONS; OPERATING TABLES OR CHAIRS; CHAIRS FOR DENTISTRY; FUNERAL DEVICES
- A61G5/00—Chairs or personal conveyances specially adapted for patients or disabled persons, e.g. wheelchairs
- A61G5/10—Parts, details or accessories
- A61G5/1005—Wheelchairs having brakes
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61G—TRANSPORT, PERSONAL CONVEYANCES, OR ACCOMMODATION SPECIALLY ADAPTED FOR PATIENTS OR DISABLED PERSONS; OPERATING TABLES OR CHAIRS; CHAIRS FOR DENTISTRY; FUNERAL DEVICES
- A61G5/00—Chairs or personal conveyances specially adapted for patients or disabled persons, e.g. wheelchairs
- A61G5/06—Chairs or personal conveyances specially adapted for patients or disabled persons, e.g. wheelchairs with obstacle mounting facilities, e.g. for climbing stairs, kerbs or steps
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/60—Type of objects
- G06V20/64—Three-dimensional objects
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61G—TRANSPORT, PERSONAL CONVEYANCES, OR ACCOMMODATION SPECIALLY ADAPTED FOR PATIENTS OR DISABLED PERSONS; OPERATING TABLES OR CHAIRS; CHAIRS FOR DENTISTRY; FUNERAL DEVICES
- A61G2203/00—General characteristics of devices
- A61G2203/10—General characteristics of devices characterised by specific control means, e.g. for adjustment or steering
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61G—TRANSPORT, PERSONAL CONVEYANCES, OR ACCOMMODATION SPECIALLY ADAPTED FOR PATIENTS OR DISABLED PERSONS; OPERATING TABLES OR CHAIRS; CHAIRS FOR DENTISTRY; FUNERAL DEVICES
- A61G2203/00—General characteristics of devices
- A61G2203/10—General characteristics of devices characterised by specific control means, e.g. for adjustment or steering
- A61G2203/18—General characteristics of devices characterised by specific control means, e.g. for adjustment or steering by patient's head, eyes, facial muscles or voice
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61G—TRANSPORT, PERSONAL CONVEYANCES, OR ACCOMMODATION SPECIALLY ADAPTED FOR PATIENTS OR DISABLED PERSONS; OPERATING TABLES OR CHAIRS; CHAIRS FOR DENTISTRY; FUNERAL DEVICES
- A61G2203/00—General characteristics of devices
- A61G2203/70—General characteristics of devices with special adaptations, e.g. for safety or comfort
- A61G2203/72—General characteristics of devices with special adaptations, e.g. for safety or comfort for collision prevention
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种电动轮椅防碰撞系统及方法,系统包括深度相机、信息分析模块、转化模块、比较器、存储模块、通信模块、控制模块、电机、电磁刹车器、麦克风和语音识别模块;其中,所述深度相机与信息分析模块连接;所述转化模块连接于信息分析模块和比较器之间;所述存储模块与比较器连接;所述比较器通过通信模块与控制模块连接;所述电机和电磁刹车器均与控制模块连接;所述麦克风与语音识别模块连接,而语音识别模块与转化模块连接。本发明采用语音防碰撞控制和智能防碰撞控制两种方式避免电动轮椅在前进或静止过程中发生碰撞,既能保证电动轮椅最大限度地自主性控制,又能使得即使在电动轮椅用户没有注意周围环境的情况下也不会发生碰撞。
Description
技术领域
本发明涉及轮椅避障的技术领域,尤其涉及到一种电动轮椅防碰撞系统及方法。
背景技术
随着现代社会的高速发展和人们文明程度的快速提高,特别是残疾人越来越需要运用现代智能产品来改善他们的生活自由度和生活质量。同时随着人口老龄化、慢性疾病和意外伤害等社会因素的增长,行动不便的老年人以及残疾人数量逐年上升。电动轮椅作为我国康复工程的重点项目之一,受到我国各界人士的支持与重视。其中,如何避免电动轮椅在行进过程中发生碰撞显得尤为重要且亟待解决。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于,提供一种能避免行进过程中发生碰撞的电动轮椅防碰撞系统。
为了解决上述技术问题,本发明提供了一种电动轮椅防碰撞系统,包括深度相机、信息分析模块、转化模块、比较器、存储模块、通信模块、控制模块、电机、电磁刹车器、蜂鸣器;
其中,所述信息分析模块与深度相机连接;
所述转化模块连接于信息分析模块和比较器之间;
所述存储模块与比较器连接;
所述比较器通过通信模块与控制模块连接;
所述电机、电磁刹车器以及蜂鸣器均与控制模块连接;
所述深度相机安装在电动轮椅扶手上,与扶手转动连接。
进一步地,还包括麦克风和语音识别模块;
其中,所述麦克风与语音识别模块连接,而语音识别模块与转化模块连接。
为了解决上述技术问题,本发明另外提供一种电动轮椅防碰撞方法,包括语音防碰撞控制和智能防碰撞控制,语音防碰撞控制的控制权限高于智能防碰撞控制的控制权限;其中,智能防碰撞控制包括前方智能防碰撞控制和侧方智能防碰撞控制;
所述前方智能防碰撞控制用于防止电动轮椅向前移动时与静止或移动的障碍物发生碰撞,其包括以下步骤:
S1、电动轮椅向前移动时,深度相机开始工作,获取电动轮椅前方区域的深度图像;
S2、信息分析模块接收深度相机拍摄得到的深度图像,并依据该深度图像进行前方障碍物检测分析,得到障碍物检测分析结果;
S3、转化模块将障碍物检测分析结果对应的数字信号转化为电压信号;
S4、比较器将步骤S3得到的障碍物检测分析结果对应的电压信号和存储模块中存储的存在障碍物和不存在障碍物的电压信号作比较,并依据比较结果将对应的控制信号发送给控制模块;
S5、控制模块依据收到的控制信号控制电机和电磁刹车器,使得电动轮椅移动的前方出现障碍物时,电动轮椅提前减速直至停止移动,同时蜂鸣器发出警报;
所述侧方智能防碰撞控制用于防止电动轮椅静止时被碰撞,其包括以下步骤:
s1、电动轮椅静止时,深度相机转动并获取电动轮椅前方和侧方区域的深度图像;
s2、信息分析模块接收深度相机拍摄得到的深度图像,并依据该深度图像进行前方和侧方物体检测分析,得到物体检测分析结果;
s3、转化模块将物体检测分析结果对应的数字信号转化为电压信号;
s4、比较器将步骤s3得到的物体检测分析结果对应的电压信号和存储模块中存储的有物体接近和没有物体接近的电压信号作比较,并依据比较结果将对应的控制信号发送给控制模块;
s5、控制模块依据收到的控制信号控制电机和电磁刹车器;当侧方有物体接近时,控制模块控制电机工作,使得电动轮椅向前移动,躲过碰撞,电磁刹车器不工作;当前方有物体接近时,蜂鸣器发出警报,电动轮椅用户进行语音防碰撞控制;当前方和侧方均没有物体接近时,维持电动轮椅静止时原有的状态。
进一步地,依据深度图像进行前方障碍物检测分析,包括:
S2-1、将电动轮椅前方区域的深度图像转换成对应的三维点云数据;三维点云数据中包括各点云对应的深度值;
S2-2、根据三维点云数据中的深度值进行初步检测,确定出疑似障碍物的三维点云数据;
S2-3、根据确定出的疑似障碍物的三维点云数据中的深度值和点云数量,确定所述疑似障碍物是否为障碍物。
进一步地,根据三维点云数据中的深度值进行初步检测,包括:
通过地面分割算法和各点云对应的深度值,在确定出三维点云数据中存在非地面的三维点云数据时,将非地面的三维点云数据定义为待检测物的三维点云数据,并根据目标检测算法,判断所述待检测物是否存在多个;若否,将该待检测物确定为疑似障碍物;若是,则根据各所述待检测物的三维点云数据中各深度值的平均值,确定出疑似障碍物的三维点云数据。
进一步地,根据各待检测物的三维点云数据中各深度值的平均值,确定出疑似障碍物的三维点云数据,具体包括:
确定出各待检测物的三维点云数据中深度值的平均值,并判断各待检测物对应的平均值是否大于预设的第一平均值阈值;若是,则确定该待检测物为非障碍物;若否,确定各待检测物的平均值的大小关系;将平均值的差值小于或等于预设差值的多个待检测物作为一个整体确定为一个疑似障碍物;将平均值的差值大于预设差值的多个待检测物分别确定为疑似障碍物。
进一步地,在根据确定出的疑似障碍物的三维点云数据中的深度值和点云数量,确定疑似障碍物是否为障碍物之前,还包括:
根据深度图像中与疑似障碍物相对应的图像,确定三维点云数据中所述疑似障碍物的边界;
根据确定出的疑似障碍物的边界,重新确定疑似障碍物的三维点云数据;
调节用于框选待检测三维点云数据的滑动窗口,使得所述滑动窗口与确定出的所述疑似障碍物的边界重合,且滑动窗口内的三维点云数据为重新确定出的疑似障碍物的三维点云数据;
根据确定出的疑似障碍物的三维点云数据中的深度值和点云数量,确定疑似障碍物是否为障碍物,具体包括:
根据所述滑动窗口内的三维点云数据中的深度值和点云数量,确定所述疑似障碍物是否为障碍物。
进一步地,根据所述滑动窗口内的三维点云数据中的深度值和点云数量,确定所述疑似障碍物是否为障碍物,包括:
筛选所述滑动窗口内的三维点云数据中未超过预设的深度阈值的深度值;
在判断出筛选出的深度值的个数超过预设的个数阈值时,继续判断筛选出的深度值的平均值是否超过预设的第二平均值阈值;若是,则确定所述疑似障碍物为非障碍物;若否,则确定所述疑似障碍物为障碍物。
进一步地,将电动轮椅前方区域的深度图像转换成对应的三维点云数据之前,还包括对通过深度相机获取得到的电动轮椅前方区域的深度图像进行降噪和特征增强处理。
进一步地,所述语音防碰撞控制包括:
A1、麦克风接收电动轮椅用户的控制语音,并控制语音发送语音识别模块;
A2、语音识别模块进行控制语音的识别,得到语音信号,并将语音信号发送给转化模块;
A3、转化模块将语音信号转化为对应的电压信号,并将该电压信号发送给比较器;
A4、比较器将步骤A3得到的电压信号和存储模块中存储的控制指令对应的电压信号作比较,若两者吻合,则将对应的控制信号发送给控制模块;
A5、控制模块依据收到的控制信号控制电机和电磁刹车器。
实施本发明的有益效果在于:
1、本发明在采集得到电动轮椅前方和侧方区域深度图像的情况下,通过智能分析以及控制,使得无需人工干预也能避免电动轮椅前进(主动碰撞)时或者静止时(被动碰撞)发生碰撞。
2、采用语音防碰撞控制和智能防碰撞控制两种方式,既能保证电动轮椅最大限度地自主性控制,又能使得即使在电动轮椅用户没有注意前方环境的情况下也不会发生碰撞。
3、深度相机安装在电动轮椅扶手上,与扶手转动连接,使得深度相机采集图像时拍摄的角度毫无遮挡,而且既能实现电动轮椅前进方向的拍摄,又能实现电动轮椅侧方区域的拍摄。
附图说明
图1为本发明一种电动轮椅防碰撞系统的连接框图;
图2为本发明一种电动轮椅防碰撞方法中前方智能防碰撞控制的原理流程图;
图3为本发明一种电动轮椅防碰撞方法中语音防碰撞控制的原理流程图;
图4为电动轮椅的结构示意图。
附图标记:
1-深度相机,2-信息分析模块,3-转化模块,4-比较器,5-存储模块,6-通信模块,7-控制模块,8-电机,9-电磁刹车器,10-麦克风,11-语音识别模块,12-蜂鸣器。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。仅此声明,本发明在文中出现或即将出现的上、下、左、右、前、后、内、外等方位用词,仅以本发明的附图为基准,其并不是对本发明的具体限定。
如图1所示,本发明提供了一种电动轮椅防碰撞系统,包括用于采集电动轮椅前进方向环境图像的深度相机1、用于分析电动轮椅前进方向是否存在障碍物的信息分析模块2、用于信号转化的转化模块3、用于信号比较的比较器4、存储有存在障碍物和不存在障碍物的电压信号、前进和后腿所对应的电压信号等信息的存储模块5、用于存储模块5和控制模块7之间通信的通信模块6、用于控制电机8和电磁刹车器9的控制模块7、用于控制电动轮椅移动的电机8、用于电动轮椅刹车的电磁刹车器9、用于接收电动轮椅用户语音的麦克风10、用于语音识别的语音识别模块11以及用于发出警报的蜂鸣器12;
其中,深度相机1与信息分析模块2连接;转化模块3连接于信息分析模块2和比较器4之间;存储模块5与比较器4连接;比较器4通过通信模块6与控制模块7连接;电机8、电磁刹车器9以及蜂鸣器12均与控制模块7连接;麦克风10与语音识别模块11连接,而语音识别模块11与转化模块3连接。
如图4所示,深度相机1安装在电动轮椅扶手上,与扶手转动连接。
上述中,控制模块7采用STM32系列的芯片。
本发明的工作原理如下:
电动轮椅防碰撞系统包括语音防碰撞控制和智能防碰撞控制,语音防碰撞控制的控制权限高于智能防碰撞控制的控制权限;
其中,智能防碰撞控制包括前方智能防碰撞控制和侧方智能防碰撞控制;前方智能防碰撞控制用于防止电动轮椅向前移动时与静止或移动的障碍物发生碰撞,如图2所示,其包括以下步骤:
S1、电动轮椅向前移动时,深度相机开始工作,深度相机1获取电动轮椅前方区域的深度图像,并对该深度图像进行降噪和特征增强处理;
S2、信息分析模块2接收步骤S1得到的深度图像,并依据该深度图像进行前方障碍物检测分析,得到障碍物检测分析结果;
本步骤中,依据深度图像进行前方障碍物检测分析,包括:
S2-1、将电动轮椅前方区域的深度图像转换成对应的三维点云数据;三维点云数据中包括各点云对应的深度值;
S2-2、根据三维点云数据中的深度值进行初步检测,确定出疑似障碍物的三维点云数据;
其中,根据三维点云数据中的深度值进行初步检测,包括:
通过地面分割算法和各点云对应的深度值,在确定出三维点云数据中存在非地面的三维点云数据时,将非地面的三维点云数据定义为待检测物的三维点云数据,并根据目标检测算法,判断所述待检测物是否存在多个;若否,将该待检测物确定为疑似障碍物;若是,则根据各所述待检测物的三维点云数据中各深度值的平均值,确定出疑似障碍物的三维点云数据。
上述中,根据各待检测物的三维点云数据中各深度值的平均值,确定出疑似障碍物的三维点云数据,具体包括:
确定出各待检测物的三维点云数据中深度值的平均值,并判断各待检测物对应的平均值是否大于预设的第一平均值阈值;若是,则确定该待检测物为非障碍物;若否,确定各待检测物的平均值的大小关系;将平均值的差值小于或等于预设差值的多个待检测物作为一个整体确定为一个疑似障碍物;将平均值的差值大于预设差值的多个待检测物分别确定为疑似障碍物。
S2-3、根据确定出的疑似障碍物的三维点云数据中的深度值和点云数量,确定所述疑似障碍物是否为障碍物,而在此之前,还包括:
根据深度图像中与疑似障碍物相对应的图像,确定三维点云数据中所述疑似障碍物的边界;
根据确定出的疑似障碍物的边界,重新确定疑似障碍物的三维点云数据;
调节用于框选待检测三维点云数据的滑动窗口,使得所述滑动窗口与确定出的所述疑似障碍物的边界重合,且滑动窗口内的三维点云数据为重新确定出的疑似障碍物的三维点云数据;
根据确定出的疑似障碍物的三维点云数据中的深度值和点云数量,确定疑似障碍物是否为障碍物,具体包括:
筛选所述滑动窗口内的三维点云数据中未超过预设的深度阈值的深度值;
在判断出筛选出的深度值的个数超过预设的个数阈值时,继续判断筛选出的深度值的平均值是否超过预设的第二平均值阈值;若是,则确定所述疑似障碍物为非障碍物;若否,则确定所述疑似障碍物为障碍物。
S3、转化模块3将障碍物检测分析结果对应的数字信号转化为电压信号;
S4、比较器4将步骤S3得到的障碍物检测分析结果对应的电压信号和存储模块5中存储的存在障碍物和不存在障碍物的电压信号作比较,并依据比较结果将对应的控制信号发送给控制模块7;
本步骤中,当障碍物检测分析结果对应的电压信号为存在障碍物电压信号,并与存储模块5中存储的存在障碍物电压信号吻合,则发送高位信号给控制模块7;当障碍物检测分析结果对应的电压信号为不存在障碍物电压信号,并与存储模块5中存储的不存在障碍物电压信号吻合,则发送低位信号给控制模块7;
S5、通过控制模块7依据收到的信号控制电机8和电磁刹车器9;
本步骤中,当控制模块7接收到的信号为高位信号,则控制模块7控制电机8停止工作,电磁刹车器9进行刹车操作,使得电动轮椅提前减速直至停止移动,同时蜂鸣器12发出警报;当控制模块7接收到的信号为低位信号,则控制模块7控制电机8继续工作,电磁刹车器9不作刹车操作。
侧方智能防碰撞控制用于防止电动轮椅静止时被碰撞,其包括以下步骤:
s1、电动轮椅静止时,深度相机1转动并获取电动轮椅前方和侧方区域的深度图像;
s2、通过信息分析模块接收深度相机拍摄得到的深度图像,并依据该深度图像进行前方和侧方物体检测分析,得到物体检测分析结果;
本步骤中,进行前方和侧方物体检测分析时,将电动轮椅前方和侧方区域的深度图像转换成对应的三维点云数据,然后分析多张深度图像中对应的三维点云数据的位置关系,从而得出前方和侧方物体检测分析结果,即是否有物体正在靠近电动轮椅;
s3、通过转化模块3将侧方物体检测分析结果对应的数字信号转化为电压信号;
s4、通过比较器4将步骤s3得到的侧方物体检测分析结果对应的电压信号和存储模块5中存储的有物体接近和没有物体接近的电压信号作比较,并依据比较结果将对应的控制信号发送给控制模块7;
s5、控制模块7依据收到的控制信号控制电机8和电磁刹车器9;当侧方有物体接近时,控制模块7控制电机8工作,使得电动轮椅向前移动,躲过碰撞,电磁刹车器9不工作;当前方有物体接近时,蜂鸣器12发出警报,电动轮椅用户进行语音防碰撞控制;当前方和侧方均没有物体接近时,维持电动轮椅静止时原有的状态。
如图3所示,语音防碰撞控制包括:
A1、麦克风10接收电动轮椅用户的控制语音,并控制语音发送语音识别模块11;
A2、语音识别模块11进行控制语音的识别,得到语音信号,并将语音信号发送给转化模块3;
A3、转化模块3将语音信号转化为对应的电压信号,并将该电压信号发送给比较器4;
A4、比较器4将步骤A3得到的电压信号和存储模块5中存储的控制指令对应的电压信号作比较,若两者吻合,则将高位信号或低位信号发送给控制模块7;
本步骤中,若比较器4将步骤A3得到刹车的电压信号(语音为刹车)和存储模块5中存储的刹车的电压信号作比较,当两者吻合,则将高位信号发送给控制模块7;若比较器4将步骤A3得到前进的电压信号和存储模块5中存储的前进的电压信号作比较,当两者吻合,则将低位信号发送给控制模块7;
A5、控制模块7依据收到的信号控制电机8和电磁刹车器9。
本步骤中,当控制模块7接收到的信号为高位信号,则控制模块7控制电机8停止工作,电磁刹车器9进行刹车操作,使得电动轮椅提前减速直至停止移动;当控制模块7接收到的信号为低位信号,则控制模块7控制电机8继续工作,电磁刹车器9不作刹车操作。
尽管本公开的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述,但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例,而是应当将其视作是通过参考所附权利要求考虑到现有技术为这些权利要求提供广义的可能性解释,从而有效地涵盖本公开的预定范围。此外,上文以发明人可预见的实施例对本公开进行描述,其目的是为了提供有用的描述,而那些目前尚未预见的对本公开的非实质性改动仍可代表本公开的等效改动。
Claims (10)
1.一种电动轮椅防碰撞系统,其特征在于,包括深度相机、信息分析模块、转化模块、比较器、存储模块、通信模块、控制模块、电机、电磁刹车器、蜂鸣器;
其中,所述信息分析模块与深度相机连接;
所述转化模块连接于信息分析模块和比较器之间;
所述存储模块与比较器连接;
所述比较器通过通信模块与控制模块连接;
所述电机、电磁刹车器以及蜂鸣器均与控制模块连接;
所述深度相机安装在电动轮椅扶手上,与扶手转动连接。
2.根据权利要求1所述的一种电动轮椅防碰撞系统,其特征在于,还包括麦克风和语音识别模块;
其中,所述麦克风与语音识别模块连接,而语音识别模块与转化模块连接。
3.一种电动轮椅防碰撞方法,其特征在于,包括语音防碰撞控制和智能防碰撞控制,语音防碰撞控制的控制权限高于智能防碰撞控制的控制权限;其中,智能防碰撞控制包括前方智能防碰撞控制和侧方智能防碰撞控制;
所述前方智能防碰撞控制用于防止电动轮椅向前移动时与静止或移动的障碍物发生碰撞,其包括以下步骤:
S1、电动轮椅向前移动时,深度相机开始工作,获取电动轮椅前方区域的深度图像;
S2、信息分析模块接收深度相机拍摄得到的深度图像,并依据该深度图像进行前方障碍物检测分析,得到障碍物检测分析结果;
S3、转化模块将障碍物检测分析结果对应的数字信号转化为电压信号;
S4、比较器将步骤S3得到的障碍物检测分析结果对应的电压信号和存储模块中存储的存在障碍物和不存在障碍物的电压信号作比较,并依据比较结果将对应的控制信号发送给控制模块;
S5、控制模块依据收到的控制信号控制电机和电磁刹车器,使得电动轮椅移动的前方出现障碍物时,电动轮椅提前减速直至停止移动,同时蜂鸣器发出警报;
所述侧方智能防碰撞控制用于防止电动轮椅静止时被碰撞,其包括以下步骤:
s1、电动轮椅静止时,深度相机转动并获取电动轮椅前方和侧方区域的深度图像;
s2、信息分析模块接收深度相机拍摄得到的深度图像,并依据该深度图像进行前方和侧方物体检测分析,得到物体检测分析结果;
s3、转化模块将物体检测分析结果对应的数字信号转化为电压信号;
s4、比较器将步骤s3得到的物体检测分析结果对应的电压信号和存储模块中存储的有物体接近和没有物体接近的电压信号作比较,并依据比较结果将对应的控制信号发送给控制模块;
s5、控制模块依据收到的控制信号控制电机和电磁刹车器;当侧方有物体接近时,控制模块控制电机工作,使得电动轮椅向前移动,躲过碰撞,电磁刹车器不工作;当前方有物体接近时,蜂鸣器发出警报,电动轮椅用户进行语音防碰撞控制;当前方和侧方均没有物体接近时,维持电动轮椅静止时原有的状态。
4.根据权利要求3所述的一种电动轮椅防碰撞方法,其特征在于,依据深度图像进行前方障碍物检测分析,包括:
S2-1、将电动轮椅前方区域的深度图像转换成对应的三维点云数据;三维点云数据中包括各点云对应的深度值;
S2-2、根据三维点云数据中的深度值进行初步检测,确定出疑似障碍物的三维点云数据;
S2-3、根据确定出的疑似障碍物的三维点云数据中的深度值和点云数量,确定所述疑似障碍物是否为障碍物。
5.根据权利要求4所述的一种电动轮椅防碰撞方法,其特征在于,根据三维点云数据中的深度值进行初步检测,包括:
通过地面分割算法和各点云对应的深度值,在确定出三维点云数据中存在非地面的三维点云数据时,将非地面的三维点云数据定义为待检测物的三维点云数据,并根据目标检测算法,判断所述待检测物是否存在多个;若否,将该待检测物确定为疑似障碍物;若是,则根据各所述待检测物的三维点云数据中各深度值的平均值,确定出疑似障碍物的三维点云数据。
6.根据权利要求5所述的一种电动轮椅防碰撞方法,其特征在于,根据各待检测物的三维点云数据中各深度值的平均值,确定出疑似障碍物的三维点云数据,具体包括:
确定出各待检测物的三维点云数据中深度值的平均值,并判断各待检测物对应的平均值是否大于预设的第一平均值阈值;若是,则确定该待检测物为非障碍物;若否,确定各待检测物的平均值的大小关系;将平均值的差值小于或等于预设差值的多个待检测物作为一个整体确定为一个疑似障碍物;将平均值的差值大于预设差值的多个待检测物分别确定为疑似障碍物。
7.根据权利要求4所述的一种电动轮椅防碰撞方法,其特征在于,在根据确定出的疑似障碍物的三维点云数据中的深度值和点云数量,确定疑似障碍物是否为障碍物之前,还包括:
根据深度图像中与疑似障碍物相对应的图像,确定三维点云数据中所述疑似障碍物的边界;
根据确定出的疑似障碍物的边界,重新确定疑似障碍物的三维点云数据;
调节用于框选待检测三维点云数据的滑动窗口,使得所述滑动窗口与确定出的所述疑似障碍物的边界重合,且滑动窗口内的三维点云数据为重新确定出的疑似障碍物的三维点云数据;
根据确定出的疑似障碍物的三维点云数据中的深度值和点云数量,确定疑似障碍物是否为障碍物,具体包括:
根据所述滑动窗口内的三维点云数据中的深度值和点云数量,确定所述疑似障碍物是否为障碍物。
8.根据权利要求7所述的一种电动轮椅防碰撞方法,其特征在于,根据所述滑动窗口内的三维点云数据中的深度值和点云数量,确定所述疑似障碍物是否为障碍物,包括:
筛选所述滑动窗口内的三维点云数据中未超过预设的深度阈值的深度值;
在判断出筛选出的深度值的个数超过预设的个数阈值时,继续判断筛选出的深度值的平均值是否超过预设的第二平均值阈值;若是,则确定所述疑似障碍物为非障碍物;若否,则确定所述疑似障碍物为障碍物。
9.根据权利要求4-8任一所述的一种电动轮椅防碰撞方法,其特征在于,将电动轮椅前方区域的深度图像转换成对应的三维点云数据之前,还包括对通过深度相机获取得到的电动轮椅前方区域的深度图像进行降噪和特征增强处理。
10.根据权利要求3所述的一种电动轮椅防碰撞方法,其特征在于,所述语音防碰撞控制包括:
A1、麦克风接收电动轮椅用户的控制语音,并将控制语音发送语音识别模块;
A2、语音识别模块进行控制语音的识别,得到语音信号,并将语音信号发送给转化模块;
A3、转化模块将语音信号转化为对应的电压信号,并将该电压信号发送给比较器;
A4、比较器将步骤A3得到的电压信号和存储模块中存储的控制指令对应的电压信号作比较,若两者吻合,则将对应的控制信号发送给控制模块;
A5、控制模块依据收到的控制信号控制电机和电磁刹车器。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210792818.6A CN115154080A (zh) | 2022-07-07 | 2022-07-07 | 一种电动轮椅防碰撞系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210792818.6A CN115154080A (zh) | 2022-07-07 | 2022-07-07 | 一种电动轮椅防碰撞系统及方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115154080A true CN115154080A (zh) | 2022-10-11 |
Family
ID=83491364
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210792818.6A Pending CN115154080A (zh) | 2022-07-07 | 2022-07-07 | 一种电动轮椅防碰撞系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115154080A (zh) |
Citations (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN202136503U (zh) * | 2011-07-01 | 2012-02-08 | 山东科技大学 | 一种语音控制避障轮椅 |
CN102551969A (zh) * | 2010-12-31 | 2012-07-11 | 昆山市工业技术研究院有限责任公司 | 一种轮椅控制装置 |
CN102631265A (zh) * | 2012-05-11 | 2012-08-15 | 重庆大学 | 一种智能轮椅的嵌入式控制系统 |
CN103350672A (zh) * | 2013-07-25 | 2013-10-16 | 戴姆勒股份公司 | 用于运行车辆的方法 |
CN105078484A (zh) * | 2014-05-14 | 2015-11-25 | 瑞亚生医股份有限公司 | 移动式诊疗设备的环境辨识辅助导引系统及方法 |
CN109223346A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-01-18 | 彭子桂 | 一种语音控制导航的盲人轮椅及其控制方法 |
CN109754785A (zh) * | 2019-02-15 | 2019-05-14 | 临沂大学 | 一种智能学习轮椅及其语音学习方法 |
CN110025437A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-07-19 | 房歆哲 | 一种智能轮椅 |
CN110584898A (zh) * | 2019-10-08 | 2019-12-20 | 南京邮电大学 | 一种基于多传感器的脑控轮椅自动避障方法 |
CN210542119U (zh) * | 2019-05-07 | 2020-05-19 | 广东理工学院 | 一种具有避障和人脸识别的智能轮椅 |
CN111368607A (zh) * | 2018-12-26 | 2020-07-03 | 北京欣奕华科技有限公司 | 一种机器人、障碍物的检测方法及检测装置 |
CN111542295A (zh) * | 2017-12-28 | 2020-08-14 | 四川金瑞麒智能科学技术有限公司 | 一种智能轮椅自动驾驶方法、系统及计算机可读介质 |
CN111580515A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-08-25 | 苏州品坤智能科技有限公司 | 一种无人驾驶扫地机用避障系统及其避障方法 |
CN111595328A (zh) * | 2020-06-01 | 2020-08-28 | 四川阿泰因机器人智能装备有限公司 | 基于深度相机的真实障碍物地图构建和导航方法及系统 |
CN111708368A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-09-25 | 上海工程技术大学 | 一种基于激光与视觉slam融合的智能轮椅 |
CN112445215A (zh) * | 2019-08-29 | 2021-03-05 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 自动导引车行驶控制方法、装置及计算机系统 |
CN212699365U (zh) * | 2020-03-19 | 2021-03-16 | 广东职业技术学院 | 一种智能轮椅 |
CN112789019A (zh) * | 2018-10-08 | 2021-05-11 | 苏州金瑞麒智能科技有限公司 | 一种轮椅控制方法及系统 |
CN113081525A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-07-09 | 南京工程学院 | 一种智能助行设备及智能助行设备的控制方法 |
CN113589292A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-11-02 | 珠海上富电技股份有限公司 | 超声波传感器近距离障碍物识别方法、芯片、系统及车辆 |
CN215416385U (zh) * | 2021-09-06 | 2022-01-04 | 莱陆科技(天津)有限公司 | 一种机器人3d感知避障系统 |
CN114073625A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-02-22 | 曲阜师范大学 | 一种可自主导航的脑电控制电动轮椅 |
CN114489082A (zh) * | 2022-02-08 | 2022-05-13 | 乐聚(深圳)机器人技术有限公司 | 机器人的移动控制方法、装置、设备及存储介质 |
-
2022
- 2022-07-07 CN CN202210792818.6A patent/CN115154080A/zh active Pending
Patent Citations (23)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102551969A (zh) * | 2010-12-31 | 2012-07-11 | 昆山市工业技术研究院有限责任公司 | 一种轮椅控制装置 |
CN202136503U (zh) * | 2011-07-01 | 2012-02-08 | 山东科技大学 | 一种语音控制避障轮椅 |
CN102631265A (zh) * | 2012-05-11 | 2012-08-15 | 重庆大学 | 一种智能轮椅的嵌入式控制系统 |
CN103350672A (zh) * | 2013-07-25 | 2013-10-16 | 戴姆勒股份公司 | 用于运行车辆的方法 |
CN105078484A (zh) * | 2014-05-14 | 2015-11-25 | 瑞亚生医股份有限公司 | 移动式诊疗设备的环境辨识辅助导引系统及方法 |
CN111542295A (zh) * | 2017-12-28 | 2020-08-14 | 四川金瑞麒智能科学技术有限公司 | 一种智能轮椅自动驾驶方法、系统及计算机可读介质 |
CN112789019A (zh) * | 2018-10-08 | 2021-05-11 | 苏州金瑞麒智能科技有限公司 | 一种轮椅控制方法及系统 |
CN109223346A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-01-18 | 彭子桂 | 一种语音控制导航的盲人轮椅及其控制方法 |
CN111368607A (zh) * | 2018-12-26 | 2020-07-03 | 北京欣奕华科技有限公司 | 一种机器人、障碍物的检测方法及检测装置 |
CN109754785A (zh) * | 2019-02-15 | 2019-05-14 | 临沂大学 | 一种智能学习轮椅及其语音学习方法 |
CN110025437A (zh) * | 2019-03-28 | 2019-07-19 | 房歆哲 | 一种智能轮椅 |
CN210542119U (zh) * | 2019-05-07 | 2020-05-19 | 广东理工学院 | 一种具有避障和人脸识别的智能轮椅 |
CN112445215A (zh) * | 2019-08-29 | 2021-03-05 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 自动导引车行驶控制方法、装置及计算机系统 |
CN110584898A (zh) * | 2019-10-08 | 2019-12-20 | 南京邮电大学 | 一种基于多传感器的脑控轮椅自动避障方法 |
CN212699365U (zh) * | 2020-03-19 | 2021-03-16 | 广东职业技术学院 | 一种智能轮椅 |
CN111580515A (zh) * | 2020-05-07 | 2020-08-25 | 苏州品坤智能科技有限公司 | 一种无人驾驶扫地机用避障系统及其避障方法 |
CN111595328A (zh) * | 2020-06-01 | 2020-08-28 | 四川阿泰因机器人智能装备有限公司 | 基于深度相机的真实障碍物地图构建和导航方法及系统 |
CN111708368A (zh) * | 2020-07-07 | 2020-09-25 | 上海工程技术大学 | 一种基于激光与视觉slam融合的智能轮椅 |
CN113081525A (zh) * | 2021-03-30 | 2021-07-09 | 南京工程学院 | 一种智能助行设备及智能助行设备的控制方法 |
CN113589292A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-11-02 | 珠海上富电技股份有限公司 | 超声波传感器近距离障碍物识别方法、芯片、系统及车辆 |
CN215416385U (zh) * | 2021-09-06 | 2022-01-04 | 莱陆科技(天津)有限公司 | 一种机器人3d感知避障系统 |
CN114073625A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-02-22 | 曲阜师范大学 | 一种可自主导航的脑电控制电动轮椅 |
CN114489082A (zh) * | 2022-02-08 | 2022-05-13 | 乐聚(深圳)机器人技术有限公司 | 机器人的移动控制方法、装置、设备及存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11091949B2 (en) | Liftgate opening height control | |
CN107662874B (zh) | 乘客运输机的扶手入口监测系统及其监测方法 | |
KR101724658B1 (ko) | 사람 검출 장치 및 방법 | |
CN111368607B (zh) | 一种机器人、障碍物的检测方法及检测装置 | |
EP1884421B1 (en) | Method and system for processing voice commands in a vehicle enviroment | |
CN108764373B (zh) | 一种用于自动驾驶中的传感器数据过滤及融合方法 | |
CN105894702A (zh) | 一种基于多摄像机数据融合的入侵检测报警系统及其检测方法 | |
CN109344687B (zh) | 基于视觉的障碍物检测方法、装置、移动设备 | |
JP2015120573A (ja) | 画像認識機能を備えたエレベータ | |
CN101105096A (zh) | 站台屏蔽门智能控制系统 | |
CN105818745A (zh) | 车门安全开启的处理方法及装置 | |
KR20200085436A (ko) | 배경추정기술을 활용한 라이다 객체 인식 시스템 | |
CN110688896A (zh) | 一种行人徘徊检测方法 | |
CN115154080A (zh) | 一种电动轮椅防碰撞系统及方法 | |
CN115223594A (zh) | 用于车辆外部语音助手的情景感知信号调节 | |
WO2017150136A1 (ja) | 外乱除去装置 | |
CN113589829A (zh) | 一种移动机器人的多传感器区域避障方法 | |
CN110745675B (zh) | 一种基于tof相机的电梯保护方法 | |
Nishida et al. | Development of intelligent automatic door system | |
KR101744196B1 (ko) | 후방 감지 방법 및 그 장치 | |
CN111646349B (zh) | 一种基于tof图像的电梯保护方法及装置 | |
CN114394495A (zh) | 一种召梯方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113311443A (zh) | 一种公交屏蔽门防夹检测方法及系统 | |
Hapsani et al. | Onward movement detection and distance estimation of object using disparity map on stereo vision | |
Bin et al. | Face detection and tracking utilizing enhanced CAMSHIFT model |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |