在车站、机场等场景下，面对不便操控轮椅的肢体残障人员，其陪同人员除了协助其推动轮椅外，还需要运送所携带的繁杂行李，因此陪同人员不能够很好地照顾两边，甚至有可能发生延误和造成不必要的损失。在另外一些场景下，如比赛、会展场馆，一位工作人员或者陪同人员只能帮助一位不便操控轮椅的肢体残障人员，在面对多位不便操控轮椅的肢体残障人员的时候，需要增加陪同人员或者场馆工作人员的人数，这无疑增加了不必要的人员成本。电动轮椅的自主跟随与避障能够依靠自身传感器和控制算法实现跟随固定目标，并在行进中避开障碍物。由此可见，自主跟随与避障是解决此类问题的重要技术手段。

自主跟随与避障本质是确定机器与跟随目标相对位姿的控制。目前，室内场景下实现自主跟随主要有视觉、测距单元+无线通信和超宽带(ultra-wideband, UWB)等技术。其中视觉跟随技术主要通过相机对跟随目标准确识别，以判断不同图像帧中的目标是否为同一目标，算法相对复杂，并且需要高性能计算单元进行数据处理，造价昂贵[1,2,3];超声波技术主要通过时差法进行测距，并配备无线通信单元保证时间同步来确定跟随目标位置，多径效应明显，算法较复杂且功耗较大[4,5,6]。UWB采用一种无载波的窄脉冲信号进行通信。近几年，UWB技术凭借低功耗、高精度、大带宽、穿透力强、抗干扰效果好等优点在室内定位领域快速发展，是目前室内定位精度较高的技术之一[7,8,9]。通过定位实现自主跟随功能目前在国内外已有一定的研究进展。Typiak R等人[10]研究了在不同空间布局下确定最佳信标配置以保障丢失数据最少，并采用神经网路对所有输入量进行分析以确定对输出值的影响。Malon K等人[11]对UWB信标进行了精度分析。在车辆端布置了信标发射机，并在一条已知的路线上移动信标接收机。通过对测量值与真实值进行误差分析并提出使用校正矩阵校正系统误差，提高定位精度。黄梦雨等人[12]基于到达时间差原理实现确定跟随目标相对初始位置，在此基础上作Taylor展开计算，并在零转弯半径的圆形底盘上进行了移动跟随实验。

由于轮椅的特殊性，存在传感器安装困难、容易受到驾乘人员干扰、对成本比较敏感，采用视觉等高端传感器和高性能计算单元不太现实等问题。当前所研究的轮椅模型及传感器布局过于简单和理想化，存在实用性不强的问题。本文在自主设计开发的智能电动轮椅上，研究特定场景下使用频次很高的自主跟随和避障问题，开发智能电动轮椅控制器，提出低计算复杂度、高鲁棒性的跟随与避障策略，拟在采用较少传感器、较低成本的情况下，实现高安全性和可靠性要求的智能出行，对于提高老年和肢体残障人群的出行便利性和生活质量，具有重要的理论和现实意义。

1、带补偿机制的跟随避障系统

1.1跟随避障控制策略

电动轮椅使用超声波雷达作为障碍物检测传感器，红外探头作为闯入检测传感器。针对超声波传感器的检测频率高、难以确定障碍物的准确角度等特性，同时为了降低系统的计算复杂度和提高系统的鲁棒性，采用模糊控制算法融合多传感器信息可以很好地实现电动轮椅的自主跟随与避障。面对医院、养老院等人员流动性大所带来遮挡导致跟随信号丢失的情况，很大可能发生跟随中断造成人员堵塞。如果结合一个或多个补偿目标点，则能够一定程度缓解信号丢失导致的轮椅停止运动所带来的交通堵塞，并等待恢复与跟随信号的连接。因此，本文提出了一种带有补偿机制的自主跟随与避障双层结构控制系统。

如图1所示，外层通过PI控制器检测轮椅与跟随目标距离d(t)动态调整轮椅速度大小V(t)。内层通过模糊控制将V(t)、轮椅与跟随目标角度θ(t)和各雷达检测值o_di(t)融合计算当前轮椅转动角度CA(t)。当跟随信号突然消失后，补偿目标点位姿信息U(t)继续为外层和内层控制器提供d(t),θ(t)信息以保证持续跟随，直至恢复信号通信或跟随距离小于设定值。

图1跟随避障控制框图  

1.2补偿机制

信号丢失时刻轮椅位置模型如图2所示。

图2补偿机制示意  

假设t1时刻信号丢失，此时信号丢失点坐标为ua(t1),轮椅坐标为uc(t1)

式中xe(t1),ye(t1)和xs(t1),ys(t1)分别为t1时刻信号丢失点和轮椅的横坐标和纵坐标。

经过一段时间后，到达t2时刻，轮椅坐标为uc(t2)

uc(t2)=(xs(t1)+Δx, ys(t1)+Δy) (2)

式中 Δx,Δy分别为(t2-t1)时间内轮椅沿x和y方向的移动距离。其中式中vx(t),vy(t)分别为轮椅沿x和y方向的速度大小。

t1时刻跟随信号丢失，将信号丢失点坐标ua(t1)作为补偿目标点坐标，计算ua(t1)和uc(t1)之间的角度和距离。下一时刻继续计算ua(t)和uc(t)之间的角度和距离。通过不断修正轮椅的坐标，实现在跟随信号丢失情况下的跟随，直到轮椅与补偿目标点的距离小于跟随值。

1.3定位系统建模

跟随系统建立在二维笛卡尔坐标系XOY中，如图3所示。

图3定位系统坐标示意 

假设t0时刻定位标签B0(x, y)距离定位基站A0,A1,A2,A3的距离分别为d0,d1,d2,d3。取任意有效的3组距离值如d0,d1,d2代入距离公式可得如下非线性方程组

整理后以矩阵CX=D形式表示，其中

在实际工程中测量值dn(n=0,1,2,3)存在误差，此时CX≠D,所以引入误差变量ΔX,使得CX+ΔX=D,为了使ΔX最小，根据最小二乘法求得

X=(CTC)-1CTD (6)

由此，求得定位标签B0的坐标(x,y),确定了定位标签和轮椅的相对位置。

1.4模糊控制器设计

模糊控制器采用多输入单输出结构。超声雷达探头分布在左(left ultrasonic, LU)、左前(left front ultrasonic, LFU)、右(right ultrasonic, RU)、右前(right front ultrasonic, RFU)。左、右方位论域均为0～2 m,模糊子集为{远、近}={L,S}。左前、右前方位论域均为0～3 m,模糊子集为{远、近}={L,S}。左、右方位的雷达探头的隶属度函数如图4(a)所示。左前、右前方位的雷达探头的隶属度函数，如图4(b)所示。轮椅速度(wheelchair speed, WS),论域为0～2 m/s,论域上模糊子集为{快，慢}={FA,LO},隶属度函数如图4(c)所示。轮椅定位标签信息用WT(wheelchair tag)表示，论域为0°～180°,论域上的模糊子集为{左，前，右}={L,F,R},隶属度函数如图4(d)所示。轮椅角速度(wheelchair angular velocity, WAV),论域为-60°～60°/s,论域上的模糊子集为{左转，微左转，不转、微右转，右转}={TL,STL,NT,STR,TR},隶属度函数如图4(e)所示。

图4各变量的隶属度函数

轮椅跟随避障过程中，当定位标签位于轮椅前方，同时左前超声雷达探头在近处检测到障碍物，那么轮椅就要向右转动。在左右障碍物相同的情况下，向左转动为最高优先级。根据上述逻辑建立模糊控制规则。部分控制规则如表1所示。

表1部分隶属度控制规则

重心法是目前所有解模糊化方法中最合理和引人关注的方法，所以采用重心法将模糊量转化为精确量进行控制。其表达式为

式中n为模糊控制规则数。

2、实验分析

为验证轮椅控制器、跟随避障控制策略，设计无障碍跟随、补偿机制、跟随避障和闯入检测实验完成对跟随与避障系统各项性能的测试。

2.1实验场地与设备

设置定位基站坐标A0(0,0)、A1(0,400)、A2(490,400)、A3(490,0),单位均为mm。实验中跟随距离均指轮椅正前方最外边缘与定位标签的距离。轮椅开启(停止)跟随距离为1.3 m。实验场地选在一处5 m×15 m的空旷水平地面，其中存在一条3m×15m的矩形通道，中线为预定移动轨迹。轮椅尺寸为955 mm×580 mm×890 mm,通道内满足轮椅完成前进，转弯等操作。整个测试过程在矩形通道内完成。

轮椅实验平台采用实验室自主设计制造的轮椅，整体结构及各传感器安装位置如图5所示。

图5轮椅与传感器安装位置示意  

自主跟随与避障系统主要由跟随信号和轮椅两部分组成，其硬件结构框架如图6(a)所示，轮椅控制器和驱动器如图6(b)所示。

图6硬件示意 

2.2无障碍跟随实验

使用遥控小车携带定位标签作为跟随目标。首先跟随目标和轮椅(空载)沿场地预定轨迹方向前后放置在起点处，随后跟随目标从起点出发按场地内预定轨迹行走。当轮椅与跟随目标之间的距离达到开启跟随距离时，跟随目标以预设的跟随速度匀速前进，轮椅开始跟随并与跟随目标之间的距离逐渐达到稳定。最后跟随目标到达终点后立即停止，轮椅在跟随距离小于等于1.3 m时停止运动。设置跟随速度1.3 m/s,稳定跟随距离2,2.5 m进行多次重复实验。实时速度曲线如图7所示。

图7不同跟随距离下轮椅实时速度曲线  

轮椅开始跟随后，根据初始预设不同的跟随距离，电动轮椅通过规划平缓地达到跟随速度并与跟随目标保持稳定。跟随目标到达终点后，轮椅与跟随目标的距离逐渐减小，电动轮椅平缓地将速度降为0 m/s,此时电动轮椅与跟随目标的距离为1.3 m左右。由于UWB模块测量距离存在一定误差，所以稳定跟随状态下电动轮椅的速度略有波动。

如表2所示，将轮椅与跟随目标的初始距离L设定为1.3 m≤L≤4.7 m, L=5 m, L≥5.3 m,进行多次重复无障碍跟随实验。观察轮椅运行状态，以轮椅随跟随目标移动并在跟随距离小于等于1.3 m时停止作为成功跟随依据。

表2不同初始距离下的跟随成功与丢失次数

无障碍跟随实验结果表明，在符合日常驾驶习惯的基础上，验证在2,2.5 m不同跟随距离下，轮椅均可实现与跟随目标5 m范围内的稳定跟随，轮椅运行过程平稳。

2.3补偿机制实验

通过无障碍匀速跟随实验已知跟随速度1.3 m/s,稳定跟随距离2.5 m时，0～1.9 s左右为轮椅加速阶段；1.85～10.4 s为轮椅匀速阶段；10.4～12.3 s为轮椅减速阶段。

在无障碍跟随实验的基础上，设置跟随速度1.3 m/s,稳定跟随距离2.5 m。在轮椅移动后1,6,11 s关闭跟随信号。以轮椅继续移动并且轮椅与关闭跟随信号位置的距离小于等于1.3 m时停止作为成功补偿依据，补偿成功与失败次数如表3所示。

表3不同速度阶段补偿成功与失败次数  

补偿机制实验表明，当发生信号丢失情况下，即使轮椅处在不同的速度阶段，均能够计算补偿目标点并成功抵达与目标点相距1.3 m处。

2.4跟随避障实验

选择纸箱作为障碍物依次摆放在障碍点处，遥控小车携带定位标签作为跟随目标。实验主要分为3种场景，如图8(a)～(c)所示，图中黑块为障碍物。测试流程如下：

1)跟随目标和轮椅均移动至起点处；

2)跟随目标从起点出发，沿场地布局示意图中黑色虚线进行移动；

3)跟随目标遇见不同场景下的障碍物分别沿避障场景示意图中箭头虚线移动；

4)观察轮椅是否安全、无碰撞通过；

5)重复步骤(1)～步骤(4),完成所有场景下的跟随避障测试实验。

图8不同场景下障碍物布局  

场景2测试中，分别在障碍物边缘距离中线30,70,110,150,190,270 cm处布置障碍物完成测试。

场景3测试中，分别在左(右)侧障碍物边缘与中间障碍物边缘沿车道竖直方向距离100 cm,障碍物边缘距离中线30,70,110,150,190,270 cm处布置障碍物完成测试。有障碍跟随避障实验部分过程如图9所示。

图9场景3跟随避障过程  

跟随避障实验结果表明，在场景1和场景2中，轮椅均可完成安全绕行通过障碍物。场景3中，在障碍物边缘距离中线30,70 cm时，跟随目标沿预定轨迹移动时，轮椅无法绕行障碍物。在障碍物边缘距离中线110,150,190,270 cm时，跟随目标沿预定轨迹移动时，轮椅能够安全绕行障碍物并继续移动，与跟随目标的距离小于等于1.3 m时停止跟随。

2.5闯入检测实验

遥控小车携带定位标签作为跟随目标，跟随距离为3 m,跟随目标以1.3,1.6 m/s移动，待轮椅与跟随目标稳定跟随后距离轮椅0.5 m时一人快速移动至第二条虚线中心处，轮椅停下后测量此时轮椅前端距离第二条虚线的水平距离。重复测试10组(每组6次，以均值代表每组的测试数据),实验数据如图10所示。

图10不同速度下有效安全距离  

闯入检测实验结果表明，在1.3 m/s和1.6 m/s速度区间内，面对可能与轮椅发生碰撞的移动障碍物，电动轮椅能够实现急停避免碰撞，安全距离大于等于20 cm。

3、结 论

本文开发了一种具有补偿机制的电动轮椅自主跟随与避障双层结构控制系统。在合理布局安装基础上，实现了多传感器信息有效融合。针对不同工况提出了具有良好稳定性和精度性能的控制策略，在设计的电动轮椅控制器上，完成了多种跟随、避障算法测试和轮椅整车实验，实验结果表明，在考虑日常通行速度的基础上，设计跟随速度1.3 m/s,跟随距离2～2.5 m,电动轮椅能够实现平滑地速度控制并跟随目标；能够在较少传感器的基础上实现跟随过程中准确避开障碍物；当信号丢失后，能够在补偿目标点的引导下继续移动降低发生拥堵的可能性；在跟随速度小于等于1.6 m/s时，对突然出现影响轮椅安全移动的障碍物，电动轮椅能够实现急停，安全距离大于0.2 m。电动轮椅能够在保障安全性的前提下最大程度地为用户带来低成本、高舒适性，降低了陪护人员工作负担，提升服务品质，工程应用价值巨大。

参考文献:

[3]王殿君.双目视觉在移动机器人定位中的应用[J].中国机械工程,2013,24(9):1155-1158.

[4]韩霜,罗海勇,陈颖,等.基于TDOA的超声波室内定位系统的设计与实现[J].传感技术学报,2010,23(3):347-353.

[5]王毅,王恺,张艺谭,等.基于超声波传感器的智能跟随系统设计[J].传感器与微系统,2021,40(8):92-95.

[6]王正家,李明,夏正乔,等.复杂环境下的自由空间中自主跟随移动目标的多信息融合方法与应用[J].传感器与微系统,2019,38(4):157-160.

[7]李劼人,徐莉,徐青山,等.无线定位技术在移动式起重机中的应用[J].中国机械工程,2019,30(6):716-721.

[8]赵亮,金梁,季中恒,等.超宽带拓展距离应用的研究综述[J].计算机应用研究,2011,28(6):2030-2034.

[9]罗朋,胡振峰,田世伟,等.UWB雷达芯片的研究现状与发展[J].电子与信息学报,2022,44(4):1176-1192.

[12]黄梦雨,秦建军,高磊,等.基于UWB的零转径跟随机器人控制系统设计[J].重庆理工大学学报(自然科学版)2019,33(9):142-150.

基金资助:国家重点研发计划资助项目(2020YFF0304905);

文章来源:张健如,张从鹏,曾顺,等.特定场景下的电动轮椅自主跟随与避障系统[J].传感器与微系统,2024,43(05):62-66.