19、智能轮椅路径与动作检测的多目标优化技术

智能轮椅路径与动作检测的多目标优化技术

在当今科技飞速发展的时代，智能轮椅路径规划和动作检测技术在机器人领域中具有重要的应用价值。下面将为大家详细介绍智能轮椅路径的多目标优化以及动作检测的相关技术。

智能轮椅路径的多目标优化

在智能轮椅的路径规划中，用户偏好和路径长度是两个重要的考量因素。为了实现这两个目标的优化，研究人员采用了基于多目标粒子 swarm 优化（MOPSO）的方法。

1. 用户偏好与路径长度数据

首先来看一组未进行多目标优化时的用户偏好和路径长度数据，如下表所示：
| 路径 | 路径长度 | 路径偏好 |
| ---- | ---- | ---- |
| Path1 | 470.22 | 0.3382 |
| Path2 | 832.31 | 0.3675 |
| Path3 | 512.82 | 0.4097 |
| Path4 | 873.27 | 0.3659 |
| Path5 | 532.48 | 0.3705 |
| Path6 | 468.58 | 0.3028 |

在公式（3）中，偏好 ptotal 被转换为偏好的倒数，其中 N 是路径中的段数，M 是网络识别框架的偏好级别。倒数越小，用户对该路径的偏好越高。

2. 多目标优化模型

为了方便描述，将目标函数统一转换为最小化问题。智能轮椅路径长度和用户偏好的多目标优化模型可以表示为：
[
\begin{cases}
\min f_1 = \sum_{i = 1}^{n} \sqrt{(x_{i + 1} -