智能轮椅作为医疗护理范畴的服务机器人，其运用许多运用了移动机器人技能。在智能轮椅的研讨中触及到的要害技能有导航体系、操控和动力体系、人机接口，但因为整个轮椅体系以人为中心，所以在研讨中要处理的中心是轮椅的安全导航问题。所谓导航便是指移动机器人依照预先给定的使命指令，依据已知的地图信息作出大局途径规划，并在跋涉进程中，不断感知周围的部分环境信息，自主地作出各种决议计划，并随时调整本身位姿，引导本身安全行进抵达方针方位。
本文对智能轮椅导航中的中心问题进行了剖析，指出了现行研讨中触及的各项技能开展状况及呈现的缺乏，并对其开展趋势进行了扼要描绘。
1 体系定位
智能轮椅定位也便是环境信息获取，是指在运动进程中运用本身传感器，实时确认其在工作环境中参阅坐标系下相关于大局坐标的方位和姿势。
定位技能能够分为2大类：依据机器视觉的定位技能和依据非核算机传感器的定位技能。常用定位办法有光码盘、惯性陀螺、磁罗盘、路标匹配等。每一种办法各有长处及局限性，在实践运用中智能轮椅实践归纳选用了几种办法进步定位体系的精度和牢靠性，但精确度离用户正常运用有必定间隔，所以怎么进步定位的精度和效能是将来要侧重研讨的问题之一。
传感器的挑选在定位中很重要。依据定位技能的不同，传感器又可分为视觉和非视觉传感器。现在常用的传感器有超声测距传感器、CCD摄像机、红外传感器、激光传感器、GPS等。因为超声避障完成便利、技能老练、成本低，成为智能轮椅常用的定位办法，运用中选用多个超声测距传感器，用超声测距传感器勘探妨碍物的间隔，然后断定机器人当时地点的方位。
2 信息交融技能
从传感器得到的信息不能确保彻底牢靠和正确，可能会造成对什物存在的误判或对其间隔的检测发生差错，这时咱们能够选用概率法、归纳屡次观测法、多传感器信息交融法等进行处理，其间多传感器信息交融法的研讨成为近几年的热门。
所谓信息交融能够广义地概述为这样的一种进程，即把来自多传感器的数据和信息，依据既定的规矩剖析、结合为一个全面的情报陈述，并在此基础上为体系用户供给需求信息，比方：决议计划、使命、航迹等。在传感器信息交融中，选用多品种的传感器是很有必要的。多传感器信息交融技能现已表现出单一传感器无法比拟的优越性，经过组成，能够得到比从任何单个输入数据中取得更多更牢靠的信息。
怎么交融这些互补或冗余的传感器信息并得到更全面反映环境特征的信息办法尤为重要。在研讨中最为要害的部分是信息交融算法的研讨，人们现已提出了多种运用于不同体系的多传感器信息交融算法，这些算法能够分为2类：随机类办法和人工智能办法。
(1)随机类办法
这类办法研讨对象是随机的，在多传感器信息交融中常选用随机类办法包含许多，如：加权均匀法、统计决议计划理论、聚类剖析法、小波变换法、Bayes推理办法、Dempster-Sharer的依据理论、Kalman滤波交融算法等。
(2)人工智能办法
近年来用于多传感器数据交融的核算智能办法有：含糊调集理论、专家体系、神经网络、粗集理论和支撑向量机等。其间依据神经网络的多种传感器信息交融是近几年来开展的热门。 神经网络具有杰出的容错性、层次性、可塑性、自适应性、联想回忆和并行处理才能，将神经网络与其他办法相结合进行信息交融技能的研讨，效果显著，己构成一种研讨趋势。比方小波与神经网络，Kalman滤波与神经网络，Dempster-Shafer的依据理论与神经网络，含糊聚类与神经网络，遗传算法与神经网络等。
往后的多传感器信息交融技能首要会集在算法的改善和新算法的呈现、微型传感器的研发以及多层次的信息交融3个方面。
3 途径规划问题
途径规划是指在妨碍物环境中，为智能轮椅从起点到结尾寻觅一条无碰途径，并依照必定的原则进行优化，找出一条最优途径。途径规划问题包含2个方面的内容：首先是环境模型的树立；其次是途径规划算法的规划。
(1)环境模型的树立
环境建模是途径规划的条件，关于静态已知环境，已有不少成功的研讨成果，其建模技能也较为老练。关于部分已知或彻底不知道环境下的途径规划问题一向没有得到完善的处理，其根本原因在于对环境的分辨率与环境信息存储量的对立。
环境建模大致有3类：网络墩图模型、栅格模型和层次结构模型。网络燉模型包含自由空间法、极点图画法、广义锥法等，是对环境的高层次的描绘，核算量很大，对传感器精度要求较高；栅格模型是将空间划分为巨细相同的栅格，模型树立简略，但查找空间很大；层次结构模型是依照数据区域的一致性判别原则和空间递规分化原理对环境进行建模，选用此种模型紧缩了查找空间，且很容易用传感器的信息对模型进行更新。
(2)途径规划算法
依据智能轮椅对环境信息了解状况的不同，途径规划能够分为2品种型：大局途径规划和部分途径规划。其间，大局途径规划需求知道关于环境的一切音讯，并发生一系列要害点作为子方针点下达给部分途径规划体系。而部分途径规划则只需求间隔机器人较近的妨碍物信息，在运动进程中依据传感器的信息来不断地更新其内部的环境信息，规划出一条从起点或某一子方针点到下一子方针点的优选途径。 比较一些途径查找算法，寻求更优解；进一步研讨对活动妨碍的势态剖析，给出避障战略这2个方面是机器人途径规划所要处理的首要问题。依据对环境信息了解的完好程度，途径规划可选用不同的算法。关于大局途径规划常选用的算法有：可视图法、自由空间法和栅格法等。部分途径规划常选用的办法有：人工势场法、遗传算法和含糊逻辑算法等。
近年来在这些传统办法的基础上，对这些办法有了进一步的交融与扩展，如：依据遗传算法途径规划–二维途径编码问题简化为一维途径编码问题，含糊神经网络避障办法–依据实践差错函数和从属函数法，依据激光雷达的途径规划办法–视点势场法，虚拟力场法–动态栅格法与势场法结合。
