【摘 要】
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在日益严重的人口老龄化背景下,越来越多的老年人和失能人群失去了通过四肢自主操控轮椅运动辅助日常移动和出行的能力。自动化全向移载机器人结合EEG-BCI（Electroencephalogram-Brain Computer Interface）系统,能够有效提升失能人群的自主移动能力,为解决这一问题提出了良好的解决方案。本课题旨在设计一款具有良好全向移动性与安全性的移载机器人底盘,并对其路径跟踪算
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在日益严重的人口老龄化背景下,越来越多的老年人和失能人群失去了通过四肢自主操控轮椅运动辅助日常移动和出行的能力。自动化全向移载机器人结合EEG-BCI（Electroencephalogram-Brain Computer Interface）系统,能够有效提升失能人群的自主移动能力,为解决这一问题提出了良好的解决方案。本课题旨在设计一款具有良好全向移动性与安全性的移载机器人底盘,并对其路径跟踪算法和控制系统进行深入研究,具体内容如下:（1）分析了移载机器人的主要功能需求以及性能指标;确定了移载机器人底盘轮系驱动和布局方案,确定了移载底盘导航定位方案、控制系统硬件和软件方案包括通讯和脑电触发方式等;完成了移载机器人的硬件、软件以及导航定位方案的设计及选型。（2）根据移载机器人底盘运动分析,建立了移动底盘的正、逆运动学模型并进行仿真分析,结合运动学模型建立了位姿偏差更新迭代式;针对使用最优控制原理的路径跟踪控制器存在的计算困难和使用复杂等问题,设计了基于最优控制理论的多步预测路径跟踪算法,保证纠偏精度的同时实现了角度偏差和位置偏差的同步消除;接着针对纠偏用时和位置偏差最大超调两项评价指标,优化设计了异号偏差控制器。使用MATLAB对所提出的路径跟踪算法进行了对比仿真,仿真结果显示,所设计的两种路径跟踪算法结合使用,能够有效降低纠偏用时,并且大幅降低位置偏差最大超调,从而验证了算法的正确性和有效性。（3）结合机器人实际应用场景,确定了使用Visual Studio 2017开发的上位机操作系统,以自上而下的设计思路对上位机软件层级架构进行分析,详细介绍了初始化、安全监测与处理、路径跟踪、脑电采集和分析、串口通讯以及数据库存取等功能的软件设计,最终实现由脑电打字结果作为目标地点输入的患者移载功能。（4）装配了移载机器人底盘物理样机,搭建了使用FARO激光跟踪仪的高精度测量系统;对所搭建的物理样机进行速度性能测试、圆周运动性能测试,验证了运动学模型的正确性以及全向移动性;然后,进行了路径跟踪精度测试,验证了本课题提出算法的正确性和有效性。测试结果显示,移载机器人底盘满足各系统性能设计要求,为患者的自主化移乘奠定了基础。
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