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基于多传感器信息融合的智能轮椅避障研究的中期报告
一、背景介绍
随着全球人口老龄化程度的不断加深，图书馆、医院、商场、机场等人群密集的公共场所对轮椅的需求越来越大，而轮椅避障技术的研究对于实现智能化、无障碍化的公共场所至关重要。
传统的轮椅避障技术主要依赖于人工控制，但是这种方法需要人为输入控制指令，且无法处理复杂的环境和情况。因此，基于多传感器信息融合的智能轮椅避障技术应运而生。
二、现有研究综述
1.传感器选择
智能轮椅避障技术涉及到多种传感器的选择和使用，比如激光距离传感器、超声波传感器、红外传感器、视觉传感器等。针对不同场景和需求，研究者们会根据精度、稳定性、响应速度等因素进行选择，并结合多个传感器进行信息融合。
2.数据融合
多传感器信息融合是实现智能轮椅避障的核心技术之一。目前，常用的融合算法包括加权平均、卡尔曼滤波、粒子滤波等。这些算法的目的是通过综合各个传感器的数据，提高轮椅的避障效果和精度。
3.控制算法
控制算法是智能轮椅避障技术的另一重要方面。目前，研究者们主要采用PID控制、模糊控制、神经网络控制等方法。这些控制算法能够根据传感器数据提供的信息，对轮椅进行自适应控制。
三、研究进展及计划
目前，我们已经完成了智能轮椅避障系统的硬件设计和传感器的选择，包括激光距离传感器、超声波传感器、红外传感器和视觉传感器。我们也已经对传感器的数据进行了采集和处理，进行了控制算法的初步尝试。
下一步，我们将通过数据融合算法，综合各个传感器的数据，提高轮椅的避障精度和效果。同时，我们也计划结合深度学习技术，进一步提高轮椅的自适应性和避障能力。
总的来说，目前智能轮椅避障技术还存在着很多挑战和问题，我们希望通过这个研究，为实现智能化、无障碍化的公共场所做出贡献。