摘要：将人机交互与智能轮椅结合,设计了一种智能轮椅人机交互系统.自行开发了一种腕部控制器,采用模糊推理方法实时检测腕部的弯曲变化,通过腕部的弯曲变化对智能轮椅的运动状态(前进、后退、左转、右转、停止)进行控制,实现了基于腕势控制的智能轮椅无障碍人机交互,实验结果表明基于腕势控制的智能轮椅运动更稳定.

摘要：提出一种基于人体骨骼信息的机械臂体感交互方式。首先利用Kinect传感器获取图像景深数据,并通过骨骼追踪技术处理景深数据,以匹配人体的各个部分,进而建立人体各个关节的3D坐标。然后利用3D坐标值计算出人体腰、肩、肘和腕4个关节的转动角度,人体的这4个关节与四自由度机械臂的4个关节一一对应。最后将计算结果转换成控制指令通过串口发送给机械臂的控制器,实现体感交互。实验表明,该方法能够有效地控制机械臂的转动以及抓取物件。

摘要：采用Emotiv传感器设计了一种基于运动想象的智能轮椅控制系统。该系统利用独立分量分析算法对脑电信号进行去噪与特征提取,并用反向传播(back propagation,BP)神经网络将提取的特征分类为想象左右手、迈腿动作与平静状态。最终,设计出4个控制指令(左转、右转、前进和停止)实现对智能轮椅的实时控制。实验结果表明,该控制系统有较好的可行性和稳定性,为脑电信号控制在智能轮椅中的实际应用奠定了基础。