CN109270963A - 一种基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随***及方法 - Google Patents
一种基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随***及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109270963A CN109270963A CN201811151616.3A CN201811151616A CN109270963A CN 109270963 A CN109270963 A CN 109270963A CN 201811151616 A CN201811151616 A CN 201811151616A CN 109270963 A CN109270963 A CN 109270963A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- target
- wheelchair
- cos
- laser radar
- module
- 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
- 239000004744 fabric Substances 0.000 title claims abstract description 41
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 claims abstract description 8
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 57
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims description 10
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims description 10
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 10
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 7
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 5
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 5
- 241001269238 Data Species 0.000 claims description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 abstract description 3
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 abstract description 3
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 230000009102 absorption Effects 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000035800 maturation Effects 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000000474 nursing effect Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/12—Target-seeking control
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0223—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving speed control of the vehicle
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0238—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors
- G05D1/024—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using obstacle or wall sensors in combination with a laser
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0244—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using reflecting strips
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0257—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using a radar
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明提供一种基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随***及方法，包括：反光布，用于佩戴在伴行的看护人身上供识别；激光雷达，设置在待控制轮椅一侧的扶手上，用于识别周围障碍物和包括看护人在内的人群作为采样点；操纵杆模块，用于输入手动控制命令；目标识别模块，用于根据激光雷达识别的采样点，过滤障碍物和非目标人群，识别目标即佩戴有反光布的伴行看护人；自动跟随模块，用于根据目标的坐标和目标与轮椅的相对位置，计算轮椅的线速度和角速度；轮椅控制模块，用于控制轮椅跟随目标运动。本发明可实现轮椅的自动跟随，在近距离内准确性高，不易受环境因素干扰，且不需人工操控，使轮椅的使用更为便捷，为看护人员减轻了负担。
Description
技术领域
本发明属于智能轮椅领域，特别是涉及一种基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随***及方法。
背景技术
全球人口老龄化问题日趋严重。2017年，全世界60岁及以上人口占世界总人口的17.3％；我国也已经步入了老龄化社会，世界上老年人口最多，老年人口数量增长最快的国家均为中国。据统计，到2050年，我国60岁以上人口数量将达总人口的20％。另一方面，残疾人数量也在不断增长。2013年，据中国残联统计，中国现有残疾人数量在八千万以上；2015年《世界残疾问题报告》显示，全球约有10亿残疾人，而这一数据也在不断增长中。
为提高社会公平性，增加每个公民的社会参与度，用于关爱残疾人和行动不便的老年人的制度、医疗保障和设备应运而生，如电动轮椅等。但现有的电动轮椅大多只能让使用者通过操纵杆等执行机构来控制轮椅的运行。当有看护人员伴行时仍需使用者手动控制，人与轮椅间的交互方式太过单一，不具备智能性；并且相对于单个看护人员来说，需要看护的老年人与残疾人数量多，生活自理能力较差，看护人员往往需要承担大量繁重的看护工作。如果轮椅具有自主跟随的功能，就可以提高护理人员的工作效率，减轻看护工作的负担。
目前已经有一些自动跟随***，但是多为理论研究，极少应用在实际生活中，特别是智能轮椅这一场景中。现有跟随***一般利用超声波测距或者视觉识别来实现跟随。但在超声波跟随***中由于环境干扰、人体服装对超声波的吸收等因素，使得超声波测距的准确性较低，因此难以实现快速准确的跟随；而现有视觉算法在具体应用中实时性较差，物体检测算法的鲁棒性不足。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随***及方法，使轮椅在有看护人员的情况下不需要人工操控，可准确快速的跟随看护人员。
本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：
一种基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随***，包括：反光布，用于佩戴在伴行的看护人身上供识别；激光雷达，设置在待控制轮椅一侧的扶手上，用于识别周围障碍物和包括看护人在内的人群作为采样点；操纵杆模块，设置在待控制轮椅上，用于输入手动控制命令；目标识别模块，设置在待控制轮椅上，用于根据激光雷达识别的采样点，过滤障碍物和非目标人群，识别目标即佩戴有反光布的伴行看护人；自动跟随模块，设置在待控制轮椅上，用于根据目标的坐标和目标与轮椅的相对位置，计算轮椅的线速度和角速度；轮椅控制模块，设置在带控制轮椅上，用于控制轮椅跟随目标运动。
按上述方案，所述的反光布的外形为矩形条形状，并保持处于激光雷达的可视范围内。
按上述方案，所述的目标识别模块包括依次相连的信号质量过滤模块、方差过滤模块和曲率变化程度过滤模块；信号质量过滤模块用于过滤出符合信号质量要求的数据表示的物体为预目标；方差过滤模块用于将数据由极坐标转换为平面直角坐标，过滤出沿X方向方差较小的数据表示的物体为预目标；曲率变化程度过滤模块用于求出离散数据点的曲率变化值，过滤出曲率变化值最小的数据簇表示的物体为目标。
进一步的，所述的信号质量过滤模块具体用于在接收到激光雷达扫描目标后发来的数据应答报文中设置一位Q表示采样点的信号质量，Qi表示按时间顺序排列的第i簇数据的信号质量，QT表示目标的信号质量；对探测结果进行过滤,若满足|Qi-QT|≤Qthres则认为输出的第i簇数据表示的物体为预目标。
进一步的，所述的方差过滤模块具体用于将信号质量过滤模块输出的预目标从相对于激光雷达的极坐标Pi＝(ri,θi)T，i＝0,1,…，以激光雷达为原点转化为平面直角坐标，转换关系式为xi＝ricosθ，yi＝risinθ；预目标在以激光雷达为原点的平面直角坐标系上沿x轴伸展，将预目标的第i簇数据按x轴正方向依次排序为(xi1,yi1),(xi2,yi2),(xi3,yi3),…，用方差表示第i簇采样点在x轴方向的聚集程度，ST 2表示目标的聚集程度，对探测结果进行过滤，若满足|Ki-KT|≤Kthres则认为第i簇数据表示的物体为预目标。
进一步的，所述的曲率变化程度过滤模块具体用于定义方差过滤模块输出的预目标的第i簇采样点中的点Pi的两个K向量和曲率选择平滑因子m，对第i簇采样点的每一点Pi计算cosik(k＝1,2,…,m)，再根据cosim＜cosi,m-1＜…＜cosi,hi≥cosi,hi-1选出对点Pi的支撑区域hi,得出Pi的曲率值cosi,hi；比较cosi,hi,取cosimax≥cosi,hi,cosimin≤cosi,hi，则第i簇采样点的曲率变化值△i＝cosimax-cosimin；比较并选取每一簇预目标的曲率变化值△i最小的点为佩戴反光布的目标。
进一步的，所述的自动跟随模块的信号输入口与曲率变化程度过滤模块的信号输出口相连，用于目标移动时将激光雷达扫描目标得到的采样点的数据从以激光雷达为原点的极坐标Pi＝(ri,θi)T，i＝0,1,…，转换到以轮椅为原点的平面直角坐标，转换关系式为xi＝xL+ricosθ，yi＝yL+risinθ，并计算出轮椅对目标的跟随线速度va；将目标与轮椅间的相对位置(dT,θT)与期望的目标和轮椅间的相对位置(dSET,θSET)进行比较，得到偏差(ed,eθ)，计算出轮椅对目标的跟随角速度ωa。
一种基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随方法，包括以下步骤：
步骤S1：伴行的看护人佩戴反光布后，保持反光布处于激光雷达的可视范围内，激光雷达将扫描目标得到的多簇数据发送至目标识别模块；
步骤S2：目标识别模块判断操纵杆模块是否有信号输入：若有，则解析操纵杆控制指令并输出控制命令到轮椅控制模块；若无，则进入下一步骤；
步骤S3：目标识别模块区分目标与障碍物；
步骤S4：目标识别模块区分目标与其他人群，并将数据发送至自动跟随模块；
步骤S5：自动跟随模块根据目标的坐标和目标相对于轮椅的位置计算轮椅的线速度v和角速度ω，并将数据发送到轮椅控制模块，轮椅控制模块控制轮椅运动实现轮椅对目标的快速准确跟随。
按上述方案，在所述步骤S4中，目标识别模块区分目标与其他人群，并将数据发送至自动跟随模块，具体步骤为：
步骤S41：目标识别模块中的信号质量过滤模块在接收到激光雷达扫描目标后发来的数据应答报文中设置一位Q表示采样点的信号质量，Qi表示按时间顺序排列的第i簇数据的信号质量，QT表示目标的信号质量，对探测结果进行过滤,若满足|Qi-QT|≤Qthres则认为输出的第i簇数据表示的物体为预目标；判断数据数量是否唯一：若唯一，则判断该簇数据为目标；若不唯一，则将数据发送至方差过滤模块；
步骤S42：方差过滤模块将信号质量过滤模块输出的预目标从相对于激光雷达的极坐标Pi＝(ri,θi)T，i＝0,1,…，以激光雷达为原点转化为平面直角坐标，转换关系式为xi＝ricosθ，yi＝risinθ，预目标在以激光雷达为原点的平面直角坐标系上沿x轴伸展，将预目标的第i簇数据按x轴正方向依次排序为(xi1,yi1),(xi2,yi2),(xi3,yi3),…，用方差表示第i簇采样点在x轴方向的聚集程度，ST 2表示目标的聚集程度，对探测结果进行过滤，若满足|Ki-KT|≤Kthres则认为第i簇数据表示的物体为预目标；并判断数据数量是否唯一：若唯一，则判断该簇数据为目标；若不唯一，则将数据发送至曲率变化程度过滤模块；
步骤S43：曲率变化程度过滤模块定义方差过滤模块输出的预目标的第i簇采样点中的点Pi的两个K向量和曲率选择平滑因子m，对第i簇采样点的每一点Pi计算cosik(k＝1,2,…,m)，再根据cosim＜cosi,m-1＜…＜cosi,hi≥cosi,hi-1选出对点Pi的支撑区域hi,得出Pi的曲率值cosi,hi；比较cosi,hi,取cosimax≥cosi,hi,cosimin≤cosi,hi，则第i簇采样点的曲率变化值△i＝cosimax-cosimin；比较并选取方差过滤模块输出的每一簇预目标的曲率变化值△i最小的点为佩戴反光布的目标；
步骤S44：将表示目标的数据发送至自动跟随模块。
本发明的有益效果为：
1.本发明的一种基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随***在有看护人员的情况下不需人工操控，使轮椅的使用更为便捷，减轻了看护人员的负担。
2.本发明的一种基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随方法在近距离内目标识别准确性高，不易受环境因素干扰，***跟随准确，响应速度快。
3.本发明的***体积较小，安装在普通电动轮椅上时不会影响使用者的正常活动。
附图说明
图1为本发明实施例的原理框图。
图2为本发明实施例的将目标从人群中识别出来的流程图。
图3为本发明实施例的轮椅***跟随模式的工作流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
参见图1，本发明实施例包括反光布、激光雷达、操纵杆模块、目标识别模块、自动跟随模块、轮椅控制模块和电源***。其中反光布的外形可设置成矩形条形状且佩戴在伴行的看护人身上，并保持处于激光雷达的可视范围内供识别；激光雷达设置在待控制轮椅一侧的扶手上，用于识别周围障碍物和包括看护人在内的人群作为采样点，并将数据发送至目标识别模块；操纵杆模块便于使用者与轮椅进行交互；目标识别模块包括依次相连的信号质量过滤模块、方差过滤模块和曲率变化程度过滤模块，用于根据激光雷达识别的采样点，过滤障碍物和非目标人群，识别目标即佩戴有反光布的伴行看护人；自动跟随模块用于根据目标的坐标和目标与轮椅的相对位置，计算轮椅的线速度和角速度；轮椅控制模块包括信号接口、控制模块、左电机和右电机，可选用技术成熟的电动轮椅配件搭建，用于控制轮椅跟随目标运动；电源***包括电池模块与电源管理模块，用于分别为轮椅上各类模块供电。
参见图2和图3，本发明实施例的工作流程为：***初始化，目标佩戴反光布，启动激光雷达，判断操纵杆是否有信号输入，若是，则解析操纵的杆控制指令，轮椅控制模块接收模拟信号控制轮椅的速度，然后继续判断操纵杆是否有信号输入，如此循环；若否，则目标识别模块先区分目标与障碍物，再区分目标与其他人群。其中，目标识别模块包括依次相连的信号质量过滤模块、方差过滤模块和曲率变化程度过滤模块。
信号质量过滤模块用于过滤出符合信号质量要求的数据表示的物体为预目标：信号质量过滤模块在接收到激光雷达扫描目标后发来的数据应答报文中设置一位Q表示采样点的信号质量，Qi表示按时间顺序排列的第i簇数据的信号质量，QT表示目标的信号质量；对探测结果进行过滤,若满足|Qi-QT|≤Qthres则认为输出的第i簇数据表示的物体为预目标。判断该簇数据是否为唯一一簇数据：若是，则认为该簇数据表示的物体为佩戴反光布的目标；若否，则对上述结果进行下一步识别。
方差过滤模块用于将数据由极坐标转换为平面直角坐标，过滤出沿X方向方差较小的数据表示的物体为预目标：方差过滤模块将信号质量过滤模块输出的预目标从相对于激光雷达的极坐标Pi＝(ri,θi)T，i＝0,1,…，以激光雷达为原点转化为平面直角坐标，转换关系式为xi＝ricosθ，yi＝risinθ；预目标在以激光雷达为原点的平面直角坐标系上沿x轴伸展，将预目标的第i簇数据按x轴正方向依次排序为(xi1,yi1),(xi2,yi2),(xi3,yi3),…，用方差表示第i簇采样点在x轴方向的聚集程度，ST 2表示目标的聚集程度，对探测结果进行过滤，若满足|Ki-KT|≤Kthres则认为第i簇数据表示的物体为预目标。判断该簇数据是否为唯一一簇数据：若是，则认为该簇数据表示的物体为佩戴反光布的目标；若否，则对上述结果进行下一步识别。
曲率变化程度过滤模块用于求出离散数据点的曲率变化值，过滤出曲率变化值最小的数据簇表示的物体为目标：曲率变化程度过滤模块定义方差过滤模块输出的预目标的第i簇采样点中的点Pi的两个K向量和曲率选择平滑因子m，对第i簇采样点的每一点Pi计算cosik(k＝1,2,…,m)，再根据cosim＜cosi,m-1＜…＜cosi,hi≥cosi,hi-1选出对点Pi的支撑区域hi,得出Pi的曲率值cosi,hi；比较cosi,hi,取cosimax≥cosi,hi,cosimin≤cosi,hi，则第i簇采样点的曲率变化值△i＝cosimax-cosimin；比较并选取方差过滤模块输出的每一簇预目标的曲率变化值△i最小的点为佩戴反光布的目标。
目标识别模块识别出目标后获取目标位置并发送给自动跟随模块，自动跟随模块以此计算出目标与轮椅的相对位置，通过相对位置计算轮椅下一步的跟随速度：自动跟随模块在目标移动时将激光雷达扫描目标得到的采样点的数据从以激光雷达为原点的极坐标Pi＝(ri,θi)T，i＝0,1,…，转换到以轮椅为原点的平面直角坐标，转换关系式为xi＝xL+ricosθ，yi＝yL+risinθ，并计算出轮椅对目标的跟随线速度va；将目标与轮椅间的相对位置(dT,θT)与期望的目标和轮椅间的相对位置(dSET,θSET)进行比较，得到偏差(ed,eθ)，计算出轮椅对目标的跟随角速度ωa。自动跟随模块将模拟信号发送至轮椅控制模块控制轮椅速度，实现实时准确跟随。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随***，其特征在于：包括：反光布，用于佩戴在伴行的看护人身上供识别；激光雷达，设置在待控制轮椅一侧的扶手上，用于识别周围障碍物和包括看护人在内的人群作为采样点；操纵杆模块，设置在待控制轮椅上，用于输入手动控制命令；目标识别模块，设置在待控制轮椅上，用于根据激光雷达识别的采样点，过滤障碍物和非目标人群，识别目标即佩戴有反光布的伴行看护人；自动跟随模块，设置在待控制轮椅上，用于根据目标的坐标和目标与轮椅的相对位置，计算轮椅的线速度和角速度；轮椅控制模块，设置在带控制轮椅上，用于控制轮椅跟随目标运动。
2.根据权利要求1所述的基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随***，其特征在于：所述的反光布的外形为矩形条形状，并保持处于激光雷达的可视范围内。
3.根据权利要求1所述的基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随***，其特征在于：所述的目标识别模块包括依次相连的信号质量过滤模块、方差过滤模块和曲率变化程度过滤模块；信号质量过滤模块用于过滤出符合信号质量要求的数据表示的物体为预目标；方差过滤模块用于将数据由极坐标转换为平面直角坐标，过滤出沿X方向方差较小的数据表示的物体为预目标；曲率变化程度过滤模块用于求出离散数据点的曲率变化值，过滤出曲率变化值最小的数据簇表示的物体为目标。
4.根据权利要求3所述的基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随***，其特征在于：所述的信号质量过滤模块具体用于在接收到激光雷达扫描目标后发来的数据应答报文中设置一位Q表示采样点的信号质量，Qi表示按时间顺序排列的第i簇数据的信号质量，QT表示目标的信号质量；对探测结果进行过滤，若满足|Qi-QT|≤Qthres则认为输出的第i簇数据表示的物体为预目标。
5.根据权利要求3所述的基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随***，其特征在于：所述的方差过滤模块具体用于将信号质量过滤模块输出的预目标从相对于激光雷达的极坐标Pi＝(ri，θi)T，i＝0，1，…，以激光雷达为原点转化为平面直角坐标，转换关系式为xi＝ricosθ，yi＝risinθ；预目标在以激光雷达为原点的平面直角坐标系上沿x轴伸展，将预目标的第i簇数据按x轴正方向依次排序为(xi1，yi1)，(xi2，yi2)，(xi3，yi3)，…，用方差表示第i簇采样点在x轴方向的聚集程度，ST 2表示目标的聚集程度，对探测结果进行过滤，若满足|Ki-KT|≤Kthres则认为第i簇数据表示的物体为预目标。
6.根据权利要求3所述的基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随***，其特征在于：所述的曲率变化程度过滤模块具体用于定义方差过滤模块输出的预目标的第i簇采样点中的点Pi的两个K向量和曲率选择平滑因子m，对第i簇采样点的每一点Pi计算cosik(k＝1，2，…，m)，再根据cosim＜cosi，m-1＜…＜cosi，hi≥cosi，hi-1选出对点Pi的支撑区域hi，得出Pi的曲率值cosi，hi；比较cosi，hi，取cosimax≥cosi，hi，cosimin≤cosi，hi，则第i簇采样点的曲率变化值Δi＝cosimax-cosimin；比较并选取每一簇预目标的曲率变化值Δi最小的点为佩戴反光布的目标。
7.根据权利要求5所述的基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随***，其特征在于：所述的自动跟随模块的信号输入口与曲率变化程度过滤模块的信号输出口相连，用于目标移动时将激光雷达扫描目标得到的采样点的数据从以激光雷达为原点的极坐标Pi＝(ri，θi)T，i＝0，1，…，转换到以轮椅为原点的平面直角坐标，转换关系式为xi＝xL+ricosθ，yi＝yL+risinθ，并计算出轮椅对目标的跟随线速度va；将目标与轮椅间的相对位置(dT，θT)与期望的目标和轮椅间的相对位置(dSET，θSET)进行比较，得到偏差(ed，eθ)，计算出轮椅对目标的跟随角速度ωa。
8.一种基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：伴行的看护人佩戴反光布后，保持反光布处于激光雷达的可视范围内，激光雷达将扫描目标得到的多簇数据发送至目标识别模块；
步骤S2：目标识别模块判断操纵杆模块是否有信号输入：若有，则解析操纵杆控制指令并输出控制命令到轮椅控制模块；若无，则进入下一步骤；
步骤S3：目标识别模块区分目标与障碍物；
步骤S4：目标识别模块区分目标与其他人群，并将数据发送至自动跟随模块；
步骤S5：自动跟随模块根据目标的坐标和目标相对于轮椅的位置计算轮椅的线速度v和角速度ω，并将数据发送到轮椅控制模块，轮椅控制模块控制轮椅运动实现轮椅对目标的快速准确跟随。
9.根据权利要求8所述的基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随方法，其特征在于：在所述步骤S4中，目标识别模块区分目标与其他人群，并将数据发送至自动跟随模块，具体步骤为：
步骤S41：目标识别模块中的信号质量过滤模块在接收到激光雷达扫描目标后发来的数据应答报文中设置一位Q表示采样点的信号质量，Qi表示按时间顺序排列的第i簇数据的信号质量，QT表示目标的信号质量，对探测结果进行过滤，若满足|Qi-QT|≤Qthres则认为输出的第i簇数据表示的物体为预目标；判断数据数量是否唯一：若唯一，则判断该簇数据为目标；若不唯一，则将数据发送至方差过滤模块；
步骤S42：方差过滤模块将信号质量过滤模块输出的预目标从相对于激光雷达的极坐标Pi＝(ri，θi)T，i＝0，1，…，以激光雷达为原点转化为平面直角坐标，转换关系式为xi＝ricosθ，yi＝risinθ，预目标在以激光雷达为原点的平面直角坐标系上沿x轴伸展，将预目标的第i簇数据按x轴正方向依次排序为(xi1，yi1)，(xi2，yi2)，(xi3，yi3)，…，用方差表示第i簇采样点在x轴方向的聚集程度，ST 2表示目标的聚集程度，对探测结果进行过滤，若满足|Ki-KT|≤Kthres则认为第i簇数据表示的物体为预目标；并判断数据数量是否唯一：若唯一，则判断该簇数据为目标；若不唯一，则将数据发送至曲率变化程度过滤模块；
步骤S43：曲率变化程度过滤模块定义方差过滤模块输出的预目标的第i簇采样点中的点Pi的两个K向量和曲率选择平滑因子m，对第i簇采样点的每一点Pi计算cosik(k＝1，2，…，m)，再根据cosim＜cosi，m-1＜…＜cosi，hi≥cosi，hi-1选出对点Pi的支撑区域hi，得出Pi的曲率值cosi，hi；比较cosi，hi，取cosimax≥cosi，hi，cosimin≤cosi，hi，则第i簇采样点的曲率变化值Δi＝cosimax-cosimin；比较并选取方差过滤模块输出的每一簇预目标的曲率变化值Δi最小的点为佩戴反光布的目标；
步骤S44：将表示目标的数据发送至自动跟随模块。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811151616.3A CN109270963A (zh) | 2018-09-29 | 2018-09-29 | 一种基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随***及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201811151616.3A CN109270963A (zh) | 2018-09-29 | 2018-09-29 | 一种基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随***及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109270963A true CN109270963A (zh) | 2019-01-25 |
Family
ID=65196117
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201811151616.3A Pending CN109270963A (zh) | 2018-09-29 | 2018-09-29 | 一种基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随***及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109270963A (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110109450A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-08-09 | 深圳市女娲机器人科技有限公司 | 一种机器人自动回充方法、装置及终端设备 |
| CN112472432A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-03-12 | 武汉理工大学 | 一种手杖-轮椅自动跟随***及方法 |
| CN114918915A (zh) * | 2022-05-09 | 2022-08-19 | 高辰曦 | 一种自动扶梯激光识别防跌装置及其算法 |
| US11656388B1 (en) | 2022-06-08 | 2023-05-23 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | LiDAR reflective fabric |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101559512A (zh) * | 2009-05-21 | 2009-10-21 | 山东大学 | 基于激光测距的平板对接焊缝焊接轨迹检测与控制方法 |
| CN203915264U (zh) * | 2014-05-29 | 2014-11-05 | 东北大学 | 一种自动跟随轮椅 |
| CN106680802A (zh) * | 2017-03-16 | 2017-05-17 | 武汉理工大学 | 基于无线电信号强度的轮椅自动跟随方法及*** |
| CN107248174A (zh) * | 2017-05-15 | 2017-10-13 | 西安电子科技大学 | 一种基于tld算法的目标跟踪方法 |
| CN108198244A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-06-22 | 中国农业大学 | 一种苹果叶片点云精简方法及装置 |
| CN108272565A (zh) * | 2018-02-02 | 2018-07-13 | 南京邮电大学 | 智能安全轮椅及其智能安全控制方法 |
| CN108466668A (zh) * | 2018-02-11 | 2018-08-31 | 坎德拉（深圳）科技创新有限公司 | 自动滚动行走装置及其运动控制方法 |
-
2018
- 2018-09-29 CN CN201811151616.3A patent/CN109270963A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101559512A (zh) * | 2009-05-21 | 2009-10-21 | 山东大学 | 基于激光测距的平板对接焊缝焊接轨迹检测与控制方法 |
| CN203915264U (zh) * | 2014-05-29 | 2014-11-05 | 东北大学 | 一种自动跟随轮椅 |
| CN106680802A (zh) * | 2017-03-16 | 2017-05-17 | 武汉理工大学 | 基于无线电信号强度的轮椅自动跟随方法及*** |
| CN107248174A (zh) * | 2017-05-15 | 2017-10-13 | 西安电子科技大学 | 一种基于tld算法的目标跟踪方法 |
| CN108198244A (zh) * | 2017-12-20 | 2018-06-22 | 中国农业大学 | 一种苹果叶片点云精简方法及装置 |
| CN108272565A (zh) * | 2018-02-02 | 2018-07-13 | 南京邮电大学 | 智能安全轮椅及其智能安全控制方法 |
| CN108466668A (zh) * | 2018-02-11 | 2018-08-31 | 坎德拉（深圳）科技创新有限公司 | 自动滚动行走装置及其运动控制方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| K. KUBO, T等: "On Recognition of Three-Dimensional Objects Using Curvature Information", 《2015 7TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON EMERGING TRENDS IN ENGINEERING & TECHNOLOGY (ICETET)》 * |
| 张坤: "基于三维激光扫描的点云数据逆向重建算法研究", 《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
| 张慧: "四足机器人环境感知、识别与领航员跟随算法研究", 《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
| 方莉娜: "车载激光点云中道路环境几何特征提取", 《中国博士学位论文全文数据库 基础科学辑》 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110109450A (zh) * | 2019-04-01 | 2019-08-09 | 深圳市女娲机器人科技有限公司 | 一种机器人自动回充方法、装置及终端设备 |
| CN112472432A (zh) * | 2020-11-25 | 2021-03-12 | 武汉理工大学 | 一种手杖-轮椅自动跟随***及方法 |
| CN114918915A (zh) * | 2022-05-09 | 2022-08-19 | 高辰曦 | 一种自动扶梯激光识别防跌装置及其算法 |
| CN114918915B (zh) * | 2022-05-09 | 2023-12-12 | 高辰曦 | 一种自动扶梯激光识别防跌装置及其算法 |
| US11656388B1 (en) | 2022-06-08 | 2023-05-23 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | LiDAR reflective fabric |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109270963A (zh) | 一种基于反光布和激光雷达的轮椅自动跟随***及方法 | |
| CN102749991B (zh) | 一种适用于人机交互的非接触式自由空间视线跟踪方法 | |
| US20150020658A1 (en) | Facial hair shaver with built-in facial hair pattern guides | |
| CN101889928B (zh) | 一种基于头势识别技术的轮椅控制方法 | |
| CN204909404U (zh) | 一种医疗服务机器人 | |
| CN108185624B (zh) | 一种人体发型智能修剪的方法及装置 | |
| CN106022213A (zh) | 一种基于三维骨骼信息的人体动作识别方法 | |
| CN106726209A (zh) | 一种基于脑机接口与人工智能的智能轮椅控制方法 | |
| CN109717830A (zh) | 基于眼动及头动参数监测的疲劳检测及促醒*** | |
| CN106681494B (zh) | 一种基于脑机接口的环境控制方法 | |
| CN204863717U (zh) | 一种利用眼球追踪控制的轮椅 | |
| CN103336581A (zh) | 基于人体眼动特征设计的人机交互方法及*** | |
| CN106974795A (zh) | 一种欠驱动上肢康复机器人控制*** | |
| Jafar et al. | Eye controlled wheelchair using transfer learning | |
| CN114848315B (zh) | 一种基于表面肌电信号的智能轮椅人机协同控制*** | |
| CN110472605A (zh) | 一种基于深度学习人脸分区的皮肤问题诊断方法 | |
| CN106214163A (zh) | 一种下肢畸形矫正术后康复的人工心理辅导装置 | |
| Shinde et al. | A review: eye tracking interface with embedded system & IOT | |
| CN116945156A (zh) | 一种基于计算机视觉技术的老年人智能陪护*** | |
| CN103285480A (zh) | 一种自适应吸氧机智能控制***及控制方法 | |
| CN110115796A (zh) | 基于N-range图像处理算法的眼动参数监测的疲劳检测及促醒*** | |
| CN107536311B (zh) | 智能多功能座椅*** | |
| CN112621487B (zh) | 一种基于脑机控制的爬壁打磨装置及其控制方法 | |
| CN108743086A (zh) | 用于跟踪前方陪护人员目标的智能轮椅控制方法 | |
| CN109451279A (zh) | 一种基于arm9的温室大棚移动智能监控*** |
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 | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190125 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |