XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System轮椅
智能全向控制轮椅
摘要。轮椅是由发现挑战行走的个人使用的。在开发轮椅上采用了各种方法，以适应使用可用技术的物理残疾的需求。与已经存在的轮椅相关的问题很难在限制和约束的空间以及可以实现的运动程度上进行操作。该项目的目的是开发一个智能的全向控制轮椅。该系统不仅适用于家庭用途，还可以用于体育和医院。轮椅的移动是通过Web应用程序通过无线保真性通信控制的。所采用的方法包括使用超文本标记语言和JavaScript编程语言设计Web应用程序接口，硬件部分由Raspberry Pi 3模型B组成，该模型B，使用Python编程语言编程。然后，将软件和硬件部分集成在一起以形成一个完整的系统。系统的主要优点是，它允许轮椅的用户通过限制和约束的空间操纵，并远程控制轮椅。所考虑的性能度量是障碍物检测单元在检测砖墙，金属和木材方面的准确性，以及轮椅对Web应用程序移动命令的响应时间。砖墙，金属和木材的平均检测精度分别为87.37％，94.43％和83.57％。轮椅对移动命令的平均响应时间为1.04秒。
基于 ADAMS 的电动轮椅人机交互
人机交互 (HMI) 允许人们控制和与设备交互。从获取输入生物信号的基本设备开始，到控制各种应用程序。医疗应用是 HMI 非常重要的应用之一。这些医疗应用之一是帮助完全/部分瘫痪的患者恢复运动或使用外骨骼或电动轮椅自由移动。帮助脊髓损伤或严重神经系统疾病患者恢复运动是该领域大多数研究人员的关键角色目标。在本文中，提出了一种基于 EEG 的 HMI 系统，以帮助四肢瘫痪患者在精神上控制电动轮椅，使他们能够自由独立地移动。记录、过滤来自大脑额叶的 EEG 功率谱 (α、β、δ、θ 和 γ) 并将其无线发送到轮椅以控制方向和发动机状态。使用所提出的系统进行了四个不同的实验以验证性能。实验中使用了两种不同的 GUI 场景（十字形和水平条）。结果表明，横杆方案更方便用户使用，而十字形更适合导航。实施的系统可以配备 GPS、超声波和加速度计等模块和传感器，以提高系统性能和可靠性。
智能轮椅的多模式界面
随着世界人口的增长，轮椅的使用也随之增加。然而，从手动轮椅到电动轮椅的转变只标志着所用技术的差异，而对于许多有特殊需求的人来说，仍然无法使用。智能轮椅的重要性通过轮椅范式的变化得到了认可，因为它们集成了智能系统和自主行为，例如沿墙行走、障碍物检测和避让、按预先计算的轨迹自动移动或控制外部设备，因此可以接触到更多的用户。然而，功能数量越多，系统的复杂程度就越高，这对于有特殊需求的人来说是一个重要因素。在这方面，自适应多模式界面显得至关重要，因为它们可以适应每个用户的特定需求，并且由于多模式性，它们可以通过输入设备冗余以更直接的命令控制多个系统。本论文重点研究和分析与主题相关的主题的最新进展，涉及交互、界面、智能轮椅和 Intellweels 项目的分析等主题，并描述了新多模式界面的创建和开发。可以看到对技术选择的解释以及系统架构的详细概述。还可以看到实施的设备，如操纵杆或传感器，用于检测头部的运动并将其转换为输入命令以及在 30 个用户实验中使用的模拟器。在分析了用户实验的响应后，概述了系统的整体性能以及后续开发中要采取的未来改进措施。这项工作基于 Intellweels 等雄心勃勃的项目，同时也是自 2007 年以来不断发展并经过多次技术迭代的项目，旨在为智能轮椅的控制和交互模块做出贡献，力争成为该项目的众多成功案例之一。创建的多模式界面比以前的界面有所改进，因为它更具可扩展性、可配置性，并且允许输入和输出操作并行和连续。30 名志愿者对实施的解决方案的评估是实施解决方案质量有效性和完整性的良好指标。他们的反馈也有助于了解该解决方案做得不好的关键点是什么，以及应该改进哪些关键点。关键词：适应性、智能轮椅、交互、多模式界面
实施心灵控制的轮椅
这项研究的目的是开发带有免提控制技术的全自动脑控制的智能轮椅，以协助严重的身体残疾人。这项研究很重要，因为这与大型脆弱人群直接相关。根据世界卫生组织的说法，世界上有15％的人口生活着某种形式的身体残疾[1]。CDC估计在2020年，美国人口的26％，即每四个成年人中的一个人有残疾。中，有13.7％的人被认为具有流动性残疾[2]。这种肌肉变性可能会导致抑郁症，动机大幅下降以及许多患者的独立性丧失。市场上有一些可提供移动性辅助设备，例如电动轮椅。但是，这些设备的控制系统需要用户的高度技能，注意力和判断。如果没有足够的控制轮椅的控制，事故和碰撞的风险会增加，从而造成损害和伤害。因此，主要的研究动机是使这些人的自主权恢复，使他们能够何时何地移动，而无需他人的帮助。该项目的最初要求是利用Emotiv Epoc X耳机开发一个心灵控制的轮椅。Emotiv Epoc X耳机是一种具有成本效益的14通道移动EEG Brainware设备，其主要目的是提供可用于上下文研究的专业级脑数据[3]。主范围耳机提供了可用于分类的额叶，前额叶，颞叶，顶叶和枕叶的覆盖范围。修改了一个定制的驱动轮椅，以使情感耳机从坐在轮椅上的人那里捕获脑电波（EEG信号），以指导导航。
轮椅由人脑电波控制
使用脑电波控制的综合轮椅使用脑部计算机界面（BCI）系统旨在帮助残疾人。本发明旨在使用BCI系统改善综合轮椅的开发，具体取决于单个大脑注意水平的能力。已使用称为Mindwave Mobile Plus（MW+）的脑电图（EEG）设备来获得轮椅运动的注意值，眼睛眨眼以更改轮椅的模式以向前（F）向前（F）向前（R），向后（B）和左侧（L）。当产生26或51的信号质量值时，选择了停止模式（S）。使用BCI系统来帮助瘫痪的患者，由人脑脑控制的轮椅的发展显示了脑电波综合轮椅的效率，并使用人类注意力价值，眼睛眨眼检测和眉毛运动改善了脑海的效率。此外，还进行了对不同性别和年龄类别中人类注意力价值的分析，以提高脑电波综合轮椅的准确性。男孩的阈值是60岁，男性少年（70），男性成年人（40），而女子女为50岁，女性少年（50）和女性成年人（30）。
语音控制残疾人轮椅
摘要 大多数残疾人在日常生活中通常依赖他人，尤其是在从一个地方移动到另一个地方时。对于轮椅使用者来说，他们不断需要有人帮助他们移动轮椅。通过使用轮椅控制系统，他们变得更加独立。本研究项目的目的是为身体残疾人士设计和制造语音控制轮椅。轮椅控制系统部署语音识别系统来触发和控制其所有动作。它集成了微控制器、通过谷歌助手的语音识别、电机控制接口板来移动轮椅。通过使用该系统，用户只需通过谷歌助手说话和命令即可操作轮椅。基本功能过程包括前进和后退、左转和右转以及停止。它使用由 Microchip Technology 制造的 PIC 控制器来控制系统操作。它通过谷歌助手与语音识别进行通信，并使用从 Ada-fruit 云中保存为数字系统的命令。给出语音，然后确定相应的输出命令来驱动左右电机。为了完成这项任务，编写了一个汇编语言程序并将其存储在控制器的内存中。关键词：语音控制轮椅，肢体残疾人士 1. 引言
通过头部运动控制的轮椅
1,2,3 BE, 4 教授电气和电子通信工程系，Paavai 工程学院，Paavai Nagar，NH-7，Namakkal，泰米尔纳德邦 637018，印度。摘要：在这个项目中，我们利用头部运动为身体有障碍的人设计了一款智能轮椅。该项目的主要目标是为身体有障碍的人设计一款用户友好的轮椅，它基于头部运动和基于距离来检测障碍物或物体。这个项目包括超声波传感器和加速度计。超声波传感器用于确定轮椅与其对面障碍物之间的距离。轮椅的运动是根据身体有障碍者的头部运动来编程的。在移动期间，超声波传感器计算距离，如果轮椅靠近任何其他物体，轮椅就会发出警报并停止。这是控制轮椅的有效方法，左转和右转运动可以通过基于用户的头部运动轻松控制，当轮椅靠近任何障碍物时，它会自动停止。这种控制轮椅的方法让身体有障碍的人也可以轻松操作。关键词：MEMS 传感器、直流电机驱动器、Arduino 微控制器、超声波传感器、振动传感器、心跳传感器简介
语音控制轮椅-IJRPR
HC-05蓝牙模块是一种低成本设备，可在Arduino Uno和启用蓝牙设备（如智能手机或平板电脑）之间进行无线通信。它使用串行通信协议轻松交换数据。在此项目中，HC-05从智能手机应用程序接收语音命令，并将其发送到Arduino。当用户提供语音命令，例如“向前移动”或“向左移动”时，该应用将其转换为文本并通过蓝牙将其发送到HC-05。然后将命令转发到Arduino，该命令相应地控制电机。此设置使轮椅无权，使用户可以通过简单的语音命令控制其运动。