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基于多传感器智能轮椅的硬件系统设计摘要：高性能低成本的智能轮椅能够大大改善现今的老年人和残疾人使用者生活的质量，能够安全、方便的将使用人送到目的地，在运行过程中，智能轮椅能够接受用户所发出的指令，并按指定的路线行驶，因此在设计中智能轮椅对于环境的感知是必不可少的组成部分，本文主要对智能轮椅环境感知部分的多传感器进行系统构架、组件设计进行分析和阐述。
关键词：智能轮椅；传感器；系统；定位中图分类号：tp273.5 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 (2011) 22-0000-01hardware system design based on multi-sensor intelligent wheelchairhao minchai(shijiazhuang vocational college,shijiazhuang 050081,china)abstract:high-performance low-cost intelligent wheelchair can greatly improve today’s elderly and disabled users of the quality of life,safe and convenient to use people to their destination,during operation,the smart wheelchair can accept user issued the directive,according to the designated routes,so the design of intelligent wheelchair in the perception of the environment is an integral part of thispaper,the context-aware intelligent wheelchair part of the multi-sensor system architecture,component design analysis and interpretation.keywords:intelligentwheelchair;sensor;system;positioning一、传感器系统总体结构设计能够实现智能轮椅的总功能主要有：定位系统，环境感知系统、控制系统、驱动系统和人机交互界面等功能。
《传感器与检测技术》跌倒检测器摘要：随着人口老龄化进程的加快，老年人监护和医疗问题正成为一个重大的社会问题。
老年人意外受伤害的首要原因就是跌倒，因此，研究助老产品——跌倒检测器，将大大改善老年人的健康品质，对构建和谐社会的意义重大。
本课题设计了一种基于多传感器的老年人跌倒检测报警系统，依托嵌入式单片机STM32F101R8T6，利用普通的加速度传感器，对人体的空间三个方向的加速度值进行采集，倾角传感器采集人体的前后和左右倾角值，并且脚底压力传感器感知脚部的压力值。
关键词：跌倒检测，多传感器，倾角传感器1 前言1.1 课题背景21世纪的来临，使全世界范围内人口老年化的进程加快，在这种全球趋势的情形下，中国也不例外，随着我国人口老年化进程的加剧，社会对这一群体的健康保障将承担越来越艰巨的责任。
年龄的增长，身体解剖组织结构和生理代谢发生变化，由于自身疾病或者外界的影响，老年人常会发生意外跌倒，有时候甚至是健康的老年人也会发生，据国外研究机构统计，约有的超过65岁的老人平均每年发生一次跌倒，且随着年纪的增加，概率也增加，而本身身体有病痛或者伤害的老人，就更容易发生意外的跌倒。
而跌倒次数巨大的背后，是由跌倒带来的辅助治疗所需消耗的高昂费用，以及照顾跌倒人群消耗的巨额社会资源，有研究表明，社会支付的医疗费用超过50万亿元，而付出的代价则为160-800万亿元人民币。
然而，跌倒造成的伤害不仅体现在身体的即时受伤，还体现在未得到及时的帮助而造成的所有后续恶劣影响。
所以，针对跌倒问题，除了做好事先防范工作之外，如安全教育等，还应该在发生跌倒时，最快的将受伤人员送往医院进行救治，所以发明一个能够实时监测到跌倒并通知医护人员救治的产品很重要。
1.2 国内外研究现状目前对老年人跌倒检测技术相关研究主要的研究成果是利用加速度传感器检测装置,监测在跌倒事件发生时人体各方向加速度值，利用阈值检测或者模式识别的方法，对老年人的身体姿势状态进行实时检测，算法判断到处于跌倒状态后，再利用远程无线报警系统进行报警，通知护理人员进行救治，实现老年人的远程监护。
《智能小车避障系统的设计与实现》篇一一、引言智能小车避障系统作为人工智能在车辆技术上的一个应用，其在当前及未来的技术发展趋势中，显得尤为关键和重要。
这一系统的核心目的是确保小车在未知的环境中可以自动、智能地避障，减少可能的碰撞危险。
本文主要对智能小车避障系统的设计与实现进行了深入的研究和探讨。
二、系统设计1. 硬件设计硬件部分主要包括小车底盘、电机驱动、传感器模块（如超声波传感器、红外传感器等）、微控制器（如Arduino或Raspberry Pi）等。
其中，传感器模块负责检测障碍物，微控制器负责处理传感器数据并控制电机驱动，使小车能够根据环境变化做出反应。
2. 软件设计软件部分主要分为传感器数据处理、路径规划和避障算法三个模块。
传感器数据处理模块负责收集并处理来自传感器模块的数据；路径规划模块根据环境信息和目标位置规划出最优路径；避障算法模块则根据实时数据调整小车的行驶方向和速度，以避免碰撞。
三、系统实现1. 传感器数据处理传感器数据处理是避障系统的关键部分。
我们采用了超声波和红外传感器，这两种传感器都能有效地检测到一定范围内的障碍物。
通过读取传感器的原始数据，我们可以计算出障碍物与小车的距离，进而做出相应的反应。
2. 路径规划路径规划模块使用Dijkstra算法或者A算法进行路径规划。
这两种算法都可以根据已知的地图信息和目标位置，规划出最优的路径。
在小车行驶过程中，根据实时数据和新的环境信息，路径规划模块会实时调整规划出的路径。
3. 避障算法避障算法是智能小车避障系统的核心部分。
我们采用了基于PID（比例-积分-微分）控制的避障算法。
这种算法可以根据障碍物的位置和速度信息，实时调整小车的行驶方向和速度，以避免碰撞。
同时，我们还采用了模糊控制算法进行辅助控制，以提高系统的稳定性和鲁棒性。
四、系统测试与结果分析我们对智能小车避障系统进行了全面的测试，包括在不同环境下的避障测试、不同速度下的避障测试等。
智能导盲系统设计随着科技的快速发展，（）已经深入影响了我们生活的方方面面。
在这个大背景下，我们提出了一种全新的智能导盲系统设计，旨在帮助视力受损的人士更好地独立生活。
一、需求分析视力受损的人士在生活中面临着诸多困难，其中最大的挑战之一就是出行。
他们可能需要借助盲杖来探测周围的环境，但这种方式往往不能提供足够的方位信息，也无法识别物体或文字。
因此，我们的智能导盲系统需要提供一种更加高效、安全、便捷的导盲方式。
二、系统设计我们的智能导盲系统由以下几个主要部分组成：1、智能眼镜：这是我们的核心设备，它使用先进的计算机视觉技术和深度学习算法，能够实时识别周围的物体和文字，并通过声音和触觉反馈给用户。
2、智能手环：手环可以监测用户的步数、心率、血压等生理数据，同时也可以通过触觉反馈来提醒用户即将遇到的危险。
3、AI云平台：这个平台负责处理眼镜和手环收集的数据，通过机器学习和大数据分析，为每个用户提供个性化的导盲服务。
三、技术实现1、物体识别：我们的智能眼镜使用了一种基于深度学习的物体识别算法，可以实时识别出周围的物体，并通过声音和触觉反馈给用户。
2、文字识别：我们的智能眼镜还使用了OCR技术，可以实时识别出文字，包括路标、店铺招牌等，并通过声音和触觉反馈给用户。
3、生理数据监测：我们的智能手环使用传感器来监测用户的步数、心率、血压等生理数据，并通过触觉反馈来提醒用户。
4、AI云平台：我们的云平台使用了大数据和机器学习技术，可以根据用户的历史数据和行为习惯，为用户提供个性化的导盲服务。
四、应用前景我们的智能导盲系统具有广泛的应用前景。
它可以帮助视力受损的人士更好地独立生活，提高生活质量。
它也可以用于辅助教育、旅游等领域，为有视力障碍的人士提供更好的学习和旅游体验。
我们的系统也可以为企业和个人提供定制化的导盲服务，为残障人士提供更好的社会支持。
五、结论随着科技的不断发展，在辅助生活中的应用也越来越广泛。
我们的智能导盲系统设计旨在帮助视力受损的人士更好地独立生活，提高他们的生活质量。
摘要导盲机器人是为视觉障碍者行动提供导航帮助的一种服务机器人，它利用多种传感器对周围环境进行探测，将探测的信息进行处理然后做出相应的反馈提供给驱动装置和视障者，以帮助使用者有效地避开障碍。
世界上视觉障碍者数量众多，而他们只能用60%的感觉来获取经验。
因而设计一款实用的导盲机器人来帮助视觉障碍者是十分必要的。
本文在综述国内外现有导盲辅助工具特点的基础上，确定了导盲机器人的总体方案。
机器人行走机构采用1个万向轮和2个差动轮的轮式结构，在两个差动轮中，有一个是由驱动电机，从而控制车体行进方向，机器人前进的动力由使用者自身提供。
机器人采用西门子S7-200控制，配备射频传感器、红外传感器、超声波传感器等检测环境信息，并具有语音提示功能。
机器人的主体控制思想为BP神经网络算法，基于这种算法，机器人可以选择合适的转动角度，确定最优运动路径。
关键词: 导盲机器人；避障；传感器；BP神经网络算法AbstractAs one of serving robots, The blind guiding robot is a novel device designed to help blind or visually impaired users navigate safely. it detects the environment information by the many kinds of sensors. And it sends the information to the blind and robot, and helps him/her know the environment and avoid the obstacle efficiently.Throughout the world, the number of blind is numerous, and the blind have to use 60% abilities of sensory. Designing a sort of practical blind guiding robot to help thevisual impaired persons has great significance.According to the characters in the blind guiding robot at home and abroad, a portable and reasonable general scheme is designed. The walking mechanism of the robot is the wheel-structure. It has one steering wheel and two universal wheels. and one of universal wheels is driven by the motor. The steering wheel controls the marching direction of the robot. The progressive power of robot is provided by the user. A PLC is used to control the behaviors of the robot. And the robot detects the environment with three types of sensors including Ultrasonic Sensor, Infrared Sensor, and a RFID sensor. The main program of robot is based on BP neural network algorithm, And the robot can select the appropriate rotation angle, to determine the optimal motion path.Key words:The blind guiding robot；Avoiding Obstruction；Sensor；BP neural network algorithm第一章绪论1.1 引言世界卫生组织估计全世界有盲人4000万到4500万，低视力人数是盲人的3倍，约1.4亿人，我国曾在上世纪80年代进行过视力残疾状况调查。
《智能小车避障系统的设计与实现》篇一一、引言智能小车避障系统是一项将先进科技与现实生活相结合的创新性项目，通过采用精确的传感器、有效的算法和可靠的控制系统，小车能够实现自动避障，提高行驶的安全性和效率。
本文将详细介绍智能小车避障系统的设计与实现过程，包括系统架构、硬件设计、软件设计以及实验结果等。
二、系统架构设计智能小车避障系统主要由传感器模块、控制模块和执行模块三部分组成。
传感器模块负责检测周围环境中的障碍物，控制模块根据传感器数据做出决策并控制执行模块的动作。
系统采用模块化设计，便于后期维护和升级。
三、硬件设计1. 传感器模块：传感器模块包括超声波测距传感器和红外线避障传感器。
超声波测距传感器用于测量小车与障碍物之间的距离，红外线避障传感器用于检测障碍物的位置和大小。
这些传感器通过I/O接口与控制模块相连，实时传输数据。
2. 控制模块：控制模块采用高性能的微控制器，负责接收传感器数据、处理数据并做出决策。
此外，控制模块还负责与执行模块进行通信，控制其动作。
3. 执行模块：执行模块包括小车的电机驱动系统和转向系统。
电机驱动系统根据控制模块的指令驱动小车前进、后退、左转或右转；转向系统则根据电机驱动系统的输出进行相应调整，保证小车的稳定行驶。
四、软件设计1. 数据采集与处理：软件首先通过传感器模块采集周围环境中的障碍物数据，然后对数据进行预处理和滤波，以提高数据的准确性和可靠性。
2. 路径规划与决策：根据处理后的数据，软件采用适当的算法进行路径规划和决策。
例如，可以采用基于规则的决策方法或基于机器学习的决策方法。
3. 控制输出：根据决策结果，软件通过控制模块向执行模块发出指令，控制小车的动作。
五、实现过程1. 硬件组装：将传感器模块、控制模块和执行模块进行组装，完成小车的搭建。
2. 软件编程：编写软件程序，实现数据采集、处理、路径规划和决策等功能。
3. 系统调试：对小车进行调试，确保各部分正常工作且能够协同完成避障任务。
《基于Arduino的智能小车自动避障系统设计与研究》篇一一、引言随着科技的发展，自动化和智能化已经成为了许多领域的发展趋势。
在机器人技术中，自动避障系统是一个重要的研究方向。
本文将介绍一种基于Arduino的智能小车自动避障系统的设计与研究。
该系统通过传感器检测障碍物，并利用Arduino的编程能力实现小车的自动避障。
二、系统设计1. 硬件设计本系统主要由以下几部分组成：Arduino控制器、电机驱动模块、超声波测距传感器、红外线避障传感器、电源模块等。
其中，Arduino控制器作为整个系统的核心，负责接收传感器数据并控制电机的运动。
电机驱动模块用于驱动小车的运动。
超声波测距传感器和红外线避障传感器分别用于检测前方障碍物的距离和方向。
2. 软件设计本系统的软件设计主要包括传感器数据的读取、电机控制、避障算法等部分。
首先，通过Arduino的引脚读取超声波测距传感器和红外线避障传感器的数据。
然后，根据读取的数据，通过编程实现电机的正反转，以控制小车的运动方向。
避障算法是本系统的核心部分，通过分析传感器数据，判断障碍物的位置和距离，并据此控制小车的运动轨迹，实现自动避障。
三、系统实现1. 传感器数据读取本系统采用超声波测距传感器和红外线避障传感器分别检测前方障碍物的距离和方向。
通过Arduino的引脚读取传感器的数据，并将数据传输到Arduino的处理器中。
2. 电机控制电机控制是本系统的另一个重要部分。
通过Arduino的PWM 输出功能，控制电机驱动模块的电压和电流，从而实现电机的正反转和调速。
根据避障算法的输出结果，控制电机的运动方向和速度，以实现小车的自动避障。
3. 避障算法避障算法是本系统的核心部分。
根据传感器数据，判断障碍物的位置和距离，并据此制定小车的运动轨迹。
本系统采用了一种基于模糊控制的避障算法。
该算法通过分析传感器数据，判断障碍物的类型和大小，然后根据小车的当前状态和目标状态，制定出最优的运动轨迹。
