智能轮椅的应用以及发展前景如何？

　　要想谈智能轮椅的发展前景，那要先从智能轮椅的智能机器人开始说起。智能电脑通过各种传感器收集周围环境的信息，来完成智能轮椅的一系列功能要求以及工作。

　　智能轮椅智能机器人路径规划是在环境信息模型的基础上，针对某个特定的问题状态出发，寻求一系列行为动作，并建立一个操作集合。该集合具有时间上的序列关系，直到目标状态为止，因此它侧重于问题的求解过程，而不是求解结果，路径规划是导航与控制的基础。一个功能完善的路径规划系统应该在多种约束条件下根据各种准则或判据进行规划并给出不同意义下的最优路径，对于单机器人运动规划的问题，通常有两种途径，一种是控制型技术，使用完全或接近完全的信息来寻找最佳路径，即“感知一建模一规划一执行”：

　　另一种是反应型技术，在未给出多少信息或无优先信息条件下，使用反作用的基于传感器的动作来寻找路径，前一方案有以下优点：掌握环境信息精确，在规划时可以很容易解决死锁问题。而且其规划的路径比采用后一种方案规划的路径要优。但是，该方法计算量大，速度慢，对于动态环境的适应能力较差，后者优点是不需要对环境预先建模，因此反应速庋快，对环境的适应能力强，但容易陷入局部最小点，在智能轮椅的路径规划中应该有阶段性、宏观性，在室内或是已有环境模型的空间主要使用控制型技术，而在室外未知环境中主要使用反应型技术。

　　智能轮椅路径规划可以分为两种类型，一种是基于环境先验信息的全局路径规划，另一种是基于传感器信息的局部路径规划，全局路径规划的任务是在具有障碍物的环境内，根据全局地图数据库信息，按照一定的评价标准，寻找一条从起始状态到达目标状态的无碰撞路径，其研究方法主要有以下几种：构形空间法、环境地图法、栅格法和自由空间法等．局部路径规划是根据移动中机器人传感器信息得出的周围局部环境信息和机器人自身状态信息为基础．实时规划出短程内一段无碰撞的理想局部路径，其研究方法主要有空间搜索法、基于融合数据的直接规划法、层次性感知一动作行为法、占据栅格图法、模糊逻辑法和神经网络法等。

　　智能轮椅在运动过程中对多传感器得来的信息进行融合，结合己知环境信息及与用户之间的通讯，利用控制算法进行路径规划。

　　智能轮椅作为一种帮助行动不便人群的服务机器人，其研究除了在大学和研究所进行外，得到丁越来越多的企业和商业界的重视，是一项有良好应用前景的高技术行业。如何提高智能轮椅的实用性能实现安全导航．是智能轮椅研究一项核心技术，也是机器人研究领域的重点和难点问题。