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| DC 欄位 | 值 | 語言 |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | 張璞曾 | |
| dc.contributor.author | Jen-Chien Chien | en |
| dc.contributor.author | 簡仁建 | zh_TW |
| dc.date.accessioned | 2021-06-15T03:54:37Z | - |
| dc.date.available | 2014-07-06 | |
| dc.date.copyright | 2010-07-06 | |
| dc.date.issued | 2010 | |
| dc.date.submitted | 2010-06-28 | |
| dc.identifier.citation | [1] Federal Interagency Forum on Aging-Related Statistics, Older Americans 2000: Key Indicators of Well-Being (2000): Table 12A; A.M. Minino et al., 'Deaths: Final Data for 2000,' National Vital Statistics Reports 50, no. 15 (2002).
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| dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/44773 | - |
| dc.description.abstract | 電動輪椅是老年人與身心殘障人士重要的行動輔具之一，然而對於不善於使用電動輪椅上的搖桿裝置之使用者，會因為不善於操作而造成意外的發生，因此能夠發展出一套自動導航系統，不論室外或室內皆可以降低人為操作的不當及看護等人力資源的浪費。此外，現行的文獻中針對輪椅導航系統皆以資訊產品的衛星導航系統來做輔助，然而這種資訊產品內建的導航功能並不是以電動輪椅來設計，且導航功能僅限於室外，一旦使用者進入到室內此導航系統便無法使用。
本研究的目標是以多主多從系統(M3S)規範的可適性輪椅系統中，針對室內與室外提出一個新的自動導航的演算架構，以符合電動輪椅能夠實際在室內與室外使用，我們稱作此演算架構為智慧型路由法。智慧型路由法是一種啟發式演算法(Heuristic Algorithm)，採取「貪婪法則」和「動態繞路」的方向選擇判斷，當輪椅路由方向選擇時，先用Dijkstra演算法(貪婪法則)來計算最短路徑的推薦方向，若輪椅進行中發生前方無法前進時，則推測此推薦方向已有障礙物或道路施工的情況發生，此時輪椅的導航系統在避免重新計算最短路徑時發生路徑再次將已無法行駛的路徑中納入進來，因此會啟動回溯修正路由流程(Backtrack Reroute Process)來實行「動態繞路」之替代路由，來達到提高輪椅運輸機動性的效果。此外為了減輕電腦上記憶體的空間，在貪婪法則加上動態(Dynamic partition programming)地圖階層式的演算架構，將複雜的地圖切成數個小塊地圖。 從模擬實驗與實際試驗的結果，這智慧型路由法會自動地驅駛輪椅開往該地，因此相信藉由此方法的應用，將可替身心障礙者帶來許多便利，尤其是在特定的場所中(如機場、學校)，更能發揮此套系統的效果。 | zh_TW |
| dc.description.abstract | Powered wheelchair is an important mobility aid for the elder and the disabled persons. However, accident may happen due to inappropriate usage. If the wheelchair has an auto-navigating system, mistaken manipulation and the waste of nursing will be decreased. However, GPS is not suitable for indoor.
This study presents an adaptive navigated powered wheelchair system. The wheelchair is build to meet the multiple-master multiple-slave (M3S) specification. An automatic navigated framework is also build into the wheelchair to facilitate indoor and outdoor use. This framework is installed with an intelligent routing heuristic algorithm derived from 'greedy method' and 'dynamic routing'. Dijkstra algorithm (greedy method) is first used to show the shortest path. However, if the recommended path has obstacles, the path is marked and initiate backtracking reroute process using 'dynamic routing' to select alternative route. In addition, in order to reduce computer memory space, dynamic partition programming is used to cut complex map into several simple pieces. Simulation results with practical tests showed that this adaptive navigation system can automatically drive the wheelchair to its destination. This system will surely benefit the impaired. Thus, this system will be very helpful in airport, schools and hospitals. | en |
| dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-15T03:54:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-99-D90921013-1.pdf: 2189402 bytes, checksum: 6ce67f9fdee53e77aa1a52d9380b9bb4 (MD5) Previous issue date: 2010 | en |
| dc.description.tableofcontents | 目錄
第1章 序論 1 1.1 簡介與背景 1 1.2 電動輪椅文獻回顧 3 1.3 動機與目的 5 1.4 研究方法 5 1.5 論文架構 6 第2章 系統架構 7 2.1 系統簡介 7 2.2 輪椅控制子系統 7 2.2.1 M3S 系統 7 2.2.2 M3S BUS 10 2.2.3 硬體開發平台 15 2.2.4 數位訊號處理器 16 2.2.5 軟體開發平台 18 第3章 定位導航子系統 20 3.1 室外定位子系統 20 3.2 室內定位子系統 21 3.3 定位演算法 22 第4章 智慧型路由法 26 4.1 最短路徑演算法 27 4.2 回溯修正路由法 32 第5章 結果與討論 35 5.1 模擬導航 35 5.1.1 實驗結果 35 5.1.2 討論 39 5.2 室外導航 41 5.2.1 實驗結果 41 5.2.2 討論 46 5.3 室內導航 47 5.3.1 定位測試 47 5.3.2 導航測試 50 5.3.3 討論 52 第6章 結論 53 第7章 未來工作 54 Reference 56 圖目錄 圖 1.1 美國國人的平均年齡(統計時間為西元1850-2004) 2 圖1.2 失能者在加拿大年齡之分布(統計時間2009年) 2 圖1.3 多探頭室內輪椅導航系統 3 圖1.4 超音波模組與室內標定系統 4 圖2.1 系統架構示意圖 7 圖2.2 OSI REFERENCE MODEL與M3S REFERENCE MODEL 8 圖2.3 M3S REFERENCE MODEL 功能示意圖 8 圖2.4 M3S系統架構示意圖 9 圖2.5 定位系統之M3S系統架構示意圖 10 圖2.6 M3S BUS示意圖 11 圖2.7 CAN BUS示意圖 12 圖2.8CAN標準傳送格式 12 圖2.9 KEY LINE FUNCTION 示意圖 14 圖2.10 DMS FUNCTION示意圖 14 圖2.11 電動輪椅外觀圖 15 圖2.12 VP2407A EVM與PC示意圖 16 圖2.13 VP2407A EVM 套件 17 圖2.14 TMS320LF2407A功能方塊圖 17 圖2.15 CODE COMPOSER STUDIO 介面外觀 19 圖2.16 CCS編譯流程圖 19 圖3.1 室外自動導航子系統架構圖 20 圖3.2 RFID READER實體圖 21 圖3.3 RFID TAG 實體圖 21 圖3.4 台大電機二館3樓TAG所在位置示意圖 22 圖3.5 TAG所在位置與測試點示意圖 22 圖3.6 K-MEANS選取三點當作種子點 24 圖3.7 K-MEANS計算群組當作新的種子點 24 圖3.8 K-MEANS利用三角定位法定位物體位置 24 圖4.1 智慧型路由法整體流程 26 圖4.2 各點間距離 28 圖4.3 比較DIJKSTRA演算法與A* 演算法 (圖片取自 AMIT'S THOUGHTS ON PATH-FINDING AND A-STAR) 29 圖4.4 回溯修正路由流程圖 33 圖4.5 路由模式切換圖 34 圖5.1 台大虛擬地圖 35 圖5.2 模擬一之路線規劃 36 圖5.3 模擬一之路線重新規劃一 37 圖5.4 模擬一之路線重新規劃二(右圖紅色路徑定義A路徑黃色定義B路徑) 37 圖5.5 不加入DYNAMIC PARTITION PROGRAMMING與BACKTRACK REROUTE PROCESS之路線重新規劃結果 38 圖5.6 模擬二之路線規劃 38 圖5.7 模擬二之路線重新規劃(左圖定義A路徑右圖定義B路徑) 39 圖5.8 修正貪婪法後重新規劃路徑圖 41 圖5.9直線速度測試設計 42 圖5.10 速度測試結果 42 圖5.11旋轉角度測試設計 43 圖5.12 連續旋轉測試結果 43 圖5.13多次旋轉測試結果 44 圖5.14 GPS導航測試實驗：X軸為經度，Y軸為緯度 45 圖5.15 導航實驗之輪椅位置記錄 45 圖5.16 將圖5.15之紀錄圖做適當的比例調整後的紀錄圖 45 圖5.17路面環境會影響輪椅前進 46 圖5.18 TAG所在位置與測試點示意圖 48 圖5.19 5F量測點示意圖 49 圖5.20 5F群聚示意圖 50 圖5.21 最短路徑示意圖 51 圖5.22 路徑規畫結果 51 表目錄 表2.1 M3S 系統結構裝置說明 9 表2.2本系統之DSP I/O規劃 18 表3.1 定位演算法比較表 25 表5.1 模擬次數統計表 39 表5.2 未修正貪婪法A與B路徑重新規劃統計表 40 表 5.3試驗名稱人數與次數統計表 42 表5.4電子羅盤修正測試結果 46 表5.5 第一次各測試十筆資料再作平均 49 表5.6第二次各測試十筆資料再作平均 50 | |
| dc.language.iso | zh-TW | |
| dc.title | 具有適應性導航的輪椅系統 | zh_TW |
| dc.title | An Adaptive Navigated Powered Wheelchairs System | en |
| dc.type | Thesis | |
| dc.date.schoolyear | 98-2 | |
| dc.description.degree | 博士 | |
| dc.contributor.coadvisor | 盧並裕 | |
| dc.contributor.oralexamcommittee | 郭德盛,陳適卿,陳友倫,林育德,林耀仁,詹曉龍,陸哲駒 | |
| dc.subject.keyword | 智慧型路由法,貪婪法則,Dijkstra演算法,動態地圖階層式的演算架構,回溯修正路由流程, | zh_TW |
| dc.subject.keyword | Intelligent Routing Method,Greedy Method,Dijkstra algorithm,Dynamic Partition Programming,Backtrack Reroute Process, | en |
| dc.relation.page | 58 | |
| dc.rights.note | 有償授權 | |
| dc.date.accepted | 2010-06-29 | |
| dc.contributor.author-college | 電機資訊學院 | zh_TW |
| dc.contributor.author-dept | 電機工程學研究所 | zh_TW |
| 顯示於系所單位： | 電機工程學系 | |
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