基于行动意图识别的智能轮椅基于态度的调整方法的研究

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 人工智能的人工智能
• 人与计算机的交互

背景情况:

• 智能轮椅研究往往忽略了姿势调整,现有的方法缺乏协作控制.
• 目前的轮椅姿势调整技术在人机协作方面存在局限性.

研究的目的:

• 提出基于识别用户行动意图的智能轮椅姿势调整方法.
• 通过直观的姿势控制,改善智能轮椅中的人机协作.

主要方法:

• 使用多部件可调节的电动轮椅,配备力传感器,以捕获身体压力数据.
• 开发了一个将压力数据转换为分布图的系统,并使用VIT深度学习模型进行特征提取和意图分类.
• 可控电动执行器根据已知的动作意图调整轮椅姿势.

主要成果:

• 成功收集了乘客的身体压力数据.
• 在识别常见用户意图 (躺下,坐起来,站起来) 方面取得了超过95%的准确性.
• 证明轮椅能够根据已知的意图调整姿势.

结论:

• 拟议的方法有效地收集身体压力数据,并准确地识别用户对姿势调整的意图.
• 这种方法提高了轮椅的可用性,允许在没有外部设备的情况下进行自然的姿势变化,提高了用户的独立性和协作.