Neural network control of wheelchairs using telemetric head movement

机译：遥测头部运动对轮椅的神经网络控制

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Powered wheelchairs are traditionally used by people with insufficient upper body strength and dexterity to operate a manual wheelchair. However, the operation of these wheelchairs can still be a difficult and stressful task. Head movement is a natural form of pointing and can be used to directly replace the joystick whilst still allowing for similar control. Through the use of artificial intelligence, a trainable wheelchair controller can be designed which provides an alternative control method with improved posture, ease of use and attractiveness. A computer simulation of this head controlled wheelchair has been successfully designed and tested. It consists of a motion detector for head motion measurement, a telemetry system for the elimination of wiring, and neural networks to provide the system with the ability to be trained for each individual operator irrespective of their disability.

机译：传统上，电动轮椅通常由上身强度和灵活性不足的人使用，以操作手动轮椅。然而，这些轮椅的操作仍然是困难且压力很大的任务。头部移动是一种自然的指向方式，可以用来直接替换操纵杆，同时仍然可以进行类似的控制。通过使用人工智能，可以设计出一种可训练的轮椅控制器，该控制器可提供一种替代的控制方法，该方法具有改善的姿势，易用性和吸引力。该头部控制轮椅的计算机仿真已成功设计和测试。它由一个用于头部运动测量的运动检测器，一个用于消除接线的遥测系统和一个神经网络组成，该神经网络使该系统能够针对每个单独的操作员进行培训，而无论他们是否有残疾。

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来源
《Engineering in Medicine and Biology Society, 1998. Proceedings of the 20th Annual International Conference of the IEEE》|1998年|P.2731-2733|共3页
会议地点
作者
Joseph; T.; Hung Nguyen;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类无线电电子学、电信技术;
关键词

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