随着社会的进步，肢残人士参与轮椅相关的体育竞技和体育运动正逐渐得到普及和推广。在常规的轮椅球类运动中，下肢肢残运动员必须依靠上肢力量实现轮椅运动方向和速度的控制，同时完成接发球，因而对运动轮椅的安全性、可控性及高效性有较高要求。本文针对智能轮椅人机交互系统进行了研究与探讨，开发了基于乘坐者上身重心模型的智能轮椅控制系统。该系统通过实时检测乘坐者身体侧倾产生的人体重心在椅面二维投影坐标的状态，判断乘坐者期望运动方向及速度，实现对轮椅高效准确地运动控制。主要研究内容包括如下几方面：1)基于改进模糊Kohonen聚类算法的方向控制方法为准确地依据乘坐者上身重心在二维平面的投影坐标判断乘坐者运动意图，提出将模糊Kohonen聚类网络应用于人体重心数据的聚类。针对控制过程中扰动导致的异常数据点对聚类结果的影响，避免造成对乘坐者运动意图误判断的问题，对模糊Kohonen聚类网络进行了改进。首先在聚类网络中增加了侧抑制隶属度函数，有效提高聚类准确率；其次对学习率进行动态调节，使聚类网络根据样本对聚类节点的隶属程度，实时调整聚类算法的收敛速度，优化系统运算复杂度并提高算法实时性。2)基于重心模型的复合速度控制方法针对基于重心模型的智能轮椅人机接口方式，设计了专家系统与模糊PID结合的复合速度控制器。首先，利用期望经验建立专家知识库及控制规则集，根据乘坐者身体侧倾幅值实现对轮椅速度的控制与决策；其次，将决策结果与轮椅当前运动速度输入模糊PID控制器，利用模糊规则集对PID参数进行自整定，实现速度值的精准微调，在提高控制器动态性能的同时，有效降低速度调节的超调量。3)基于图像用户界面的人机交互软件的开发与实现为便于智能轮椅的实时控制，以及对控制器性能进行调试与分析，开发了具有图形用户界面的人机交互软件。用户可利用图形用户界面实现对智能轮椅的运动方向及速度控制，查看压力传感器数据、控制器伺服运行状态、人体重心坐标位置、轮椅运行速度及运行轨迹等，进一步提高轮椅控制器运行的稳定性，进而保证乘坐者的安全。在实验室研发的智能轮椅平台上，对提出的轮椅运动方向和速度控制算法进行了正确性和有效性验证。首先，针对本文提出的方向控制器，通过改进的模糊Kohonen聚类算法的应用，有效地消除了扰动造成的重心异常对聚类结果的影响，同时减小乘坐者期望运动方向和实际运动方向间的误差，提高了控制精度；其次，在实验中引入的复合速度控制器，有效降低了智能轮椅速度控制的稳态误差，缩短了速度控制的响应时间，且速度调节平滑连贯，在一定程度上提高了系统的稳态和动态性能。