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World File Search System轮椅
使用 ARDUINO UNO 的智能轮椅 - IJSRMS
对于肢体残疾的人，我们开发了语音和手势控制轮椅。残疾人或老年人可以使用这项技术。该系统使用语音和手势。在语音系统中，我们使用前进、后退、左转、右转、停止等命令。我们识别了语音，成功识别率为 99.03% 到 98.3%，我们还使用手势控制轮椅的移动，为此我们使用加速度计传感器。加速度计直接连接到微控制器，微控制器连接到编码器 IC（HT12E），该 IC 连接到 RF 发射器模块，以无线方式传输数据。电机收到信号后将相应地运行。该系统的目的是通过语音和手势实现轮椅的方向控制。
利用脑电波控制眼球的家用轮椅
尽其所能。在这种情况下，患者无法在工作场所或家中行走，甚至在最坏的情况下，手或腿可能会部分或完全瘫痪。因此，我们努力开发一种原型轮椅来克服所有这些问题。因为有各种技术可以控制电动轮椅，例如语音识别技术、EMG 信号技术。每种技术至少有一个缺点，即在语音识别和引导技术的情况下，它不适用于哑巴，也不适用于嘈杂的区域。在这项提议的工作中，我们使用大脑感觉和操纵杆来控制轮椅。该控制系统将根据用户的眨眼运动来驱动。在这种控制模式下，用户可以在导航到目标点的过程中自由地环顾周围环境。我们还结合了家庭自动化和警报系统来帮助患者。2.相关工作已经进行了多项研究，以分析轮椅上的人数以及将他们放在传统轮椅上的后果。通过促进独立行动，它通过减少对任何助手的依赖来培养自力更生的感觉。任何功能性行动困难的人都会遭受孤独感，因为他们减少参与各种社交活动，这会导致压力、孤立和对被忽视的恐惧。手动轮椅的设计方式为那些有身体障碍的人提供行动能力[2]。基本上，为了旋转轮椅，应该施加最少的能量来实现目标。为了减轻体弱患者的体力，许多
基于语音识别的轮椅神经模糊控制和跟踪系统
摘要：自动轮椅是提高残疾人行动能力的重要工具。计算机和无线通信技术的进步促进了智能轮椅的提供，以满足残疾人的需求。本研究论文介绍了语音控制电动轮椅的设计和实现。该设计基于语音识别算法，对驱动轮椅所需的命令进行分类。自适应神经模糊控制器已用于生成启动轮椅电机所需的实时控制信号。该控制器依赖于从避障传感器和语音识别分类器接收到的真实数据。轮椅被视为无线传感器网络中的节点，以便跟踪轮椅的位置并进行监督控制。模拟和运行实验表明，通过结合软计算和机电一体化的概念，实现的轮椅变得更加复杂，并为人们提供了更大的移动性。
使用...对轮椅控制进行神经人体工程学评估
摘要 — 两个多世纪以来，轮椅一直是无需太多改造的运动障碍人士最常见的辅助设备之一。轮椅控制是一项复杂的运动任务，会增加身体和认知工作量。新的轮椅界面，包括动力辅助设备，可以通过减少所需的体力来进一步增强用户的功能，但人们对其对心理努力的影响知之甚少。在本研究中，我们采用了一种神经人体工程学方法，利用基于移动和无线功能性近红外光谱 (fNIRS) 的大脑监测身体活跃的参与者。48 名志愿者（30 名新手和 18 名有经验的志愿者）在简单和复杂的现实环境中使用和不使用 PowerAssist 界面的轮椅自行推进。结果表明，正如预期的那样，与简单环境相比，复杂、更困难的环境会导致任务绩效降低，同时前额叶皮质活动增加。与仅限新手的传统手动控制相比，使用 PowerAssist 功能的大脑激活度明显降低。专业知识导致中额叶脑部激活模式较低，并辅以涉及较低认知工作量的表现指标。结果证实了神经人体工程学方法的潜力，并且直接神经活动测量可以补充和增强任务绩效指标。我们得出结论，认知工作量是
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
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