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「世大智科/天才家居」-我們創業囉
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作者:張程皓 (2014-07-17);推薦:徐業良(2015-12-08)

附註:本文為102學年度元智大學機械工程研究所張程皓碩士論文「結合行動裝置之全向移動電動輪椅控制器開發」第六章。

第六章   結論與未來展望

6.1  結論

本研究已開發設計完成結合行動裝置之電動輪椅控制器,並以鋁擠型完成依據元智大學老人福祉科技研究中心所開發iRW為設計概念之功能驗證平台,其擁有兩大項功能模組,分別是全向移動載具和座椅調整機構。在全向移動載具中利用全向輪的特性來讓全向移動電動輪椅比起兩輪電動輪椅更加適合在室內空間所使用,使用者除了可使用搖桿和感知推把來進行操控外,也可以使用行動裝置來進行短距離的遙控;而座椅調整機構將四支致動器以朝下且對稱的方式排列,使其符合一般座椅型態和致動器受力能力下,提供使用者進行三項座椅調整功能,分別是上升下架高度調整功能以協助拿取高處物品和配合不同高度之家具等、左右平移位置調整以協助使用者從進行轉位和傾角調整讓照護者協助輪椅使用者進行起身輔助,同時也減少照護者協助過程所可能造成的職業傷害。

本研究是採用“Body, Cerebellar & Brain”架構來電動輪椅系統架構,“Body, Cerebellar & Brain”架構不僅只是電動輪椅控制器系統架構上的創新,更帶來後續可能營運模式上的創新。不同於一般電動輪椅控制器在面對不同使用情境下,開發者往往需要開發不同控制器,“Body, Cerebellar & Brain”架構藉由軟硬體清楚分離的方式,讓電動輪椅能夠在藉由App功能更新來延長產品生命週期,同時能夠應用於各種使用情境。

“Body, Cerebellar & Brain”架構中,Cerebellar將有基本的演算法來進行移動方向判別和速度演算,而輸入訊號和輸出控制指令則是透過Neurons來當作媒介進行資料傳輸,在傳輸的過程中以K-USIP編碼來進行。K-USIP擁有資料錯誤檢測、能同時使用於序列通訊和I2C通訊中,以及提供開發者進行資料傳輸、馬達控制和訊號偵測等特點,確保資料在“Body, Cerebellar & Brain”架構中進行傳送時的正確性和即時性,同時根據K-USIP Library的建立,讓開發者能夠以直覺的方式進行編譯。

另外本研究也針對全向移動電動輪椅移動策略上進行速度控制,速度控制上分為兩個部分,第一個是在電動輪椅啟動停止和轉向時進行速度控制,目的在於減少乘坐上頓起頓停的不舒適感;第二個是針對全向移動電動輪椅進行平移時,因為滑動摩擦力的關係導致偏移的狀況進行速度補償控制,利用3D印表機列印的馬達編碼器,將其安裝在馬達旋轉軸上來取得馬達即時轉速資訊,並將此馬達資訊回傳至控制器當中作為速度補償基準,透過前後輪的速度比較和補償方式,減少全向移動電動輪椅在進行平移時的偏移現象。最後本研究也以實驗方式測試速度補償控制在全向移動電動輪椅進行平移時偏移狀況的改善程度,而根據實驗結果顯示,在擁有速度補償控制下,左右前輪的偏移量分別減少了90%86%,角度偏移量也減少了51%,另外根據ANOVA的分析結果顯示,其P-value皆小於0.05,表示速度補償控制對於改善其偏移量有顯著的影響。

6.2  未來展望

本研究雖然已經完成應用“Body, Cerebellar & Brain”架構的電動輪椅控制器設計開發和全向移動電動輪椅速度控制演算法設計,並實際驗證於全向移動電動輪椅測試平台上,但為了讓全向移動電動輪椅的穩定性提高,同時提高整體系統電路的完整性以增加日後商品化或是技術轉移的可能性,因此未來有以下規劃:

(1)       全向移動電動輪椅操作性評估

全向移動電動輪椅最主要目的便是協助改善高齡者或是行動不便者的行動能力,因此在操作控制上將直接影響使用者的使用品質。未來將必須實際邀請高齡者或是行動不便者進行操作性實驗評估,並根據實驗結束後高齡者或是行動不便者的實際經驗進行操作控制上的改良。

(2)       全向移動電動輪椅移動控制實驗測試

目前全向移動電動輪椅只在實驗室的磁磚地板上進行實驗測試,然而對於各室內環境的地板材質皆不相同的狀況下,未來將針對不同材質地面進行實驗測試,以收集實驗測試結果數據進行移動控制演算法的修正。

(3)       “Body, Cerebellar & Brain”架構更廣泛應用在各類型電動輪椅

全向移動電動輪椅目前市場接受度仍然不高,本研究將擴展“Body, Cerebellar & Brain”架構至一般二輪馬達電動輪椅控制器開發,期望能更廣泛應用在各種電動輪椅、甚至其他如跑步機等運動、健身器材系統架構中。