一种基于人体重心变化的自学习轮椅控制方法

摘要

一种基于人体重心变化的自学习轮椅控制方法属于模式识别与智能系统领域。本发明.在轮椅座椅与架构间安装压力传感器，采集人体坐姿下的受力分布，计算二维重心坐标，并将实时重心数据保存到嵌入式计算机中；依据常规的SOFM算法的基本学习过程，对包括输出层神经元数目、网络初始权值以及网络邻域半径调整规则等进行了算法优化，降低运算复杂度，提高算法在应用中的计算实时性，实现控制算法因人而异的目的。利用改进后的SOFM算法，在驾驶习惯学习过程中，SOFM聚类算法收敛速度和学习效率得到大幅度提高，提升了算法的实时性和聚类正确率，满足轮椅实时学习控制的要求，消除了因用户驾驶习惯不同带来的手动调整参数过于繁琐的问题。