Abstract-This paper presenterar en intelligent beslutsfattande agent för att hjälpa rullstolsanvändare i deras dagliga navigeringsaktiviteter. Flera navigeringstekniker har utvecklats med framgång tidigare för att hjälpa till med specifika beteenden som "dörrpassage" eller "korridorföljande". Dessa delade kontrollstrategier kräver normalt att användaren manuellt väljer den assistansnivå som krävs under användningen. Den senaste tidens forskning har sett en utveckling mot intelligentare system som fokuserar på att förutse användarnas avsikter utifrån nuvarande och tidigare åtgärder. Dessa förutsägelser har dock vanligtvis begränsats till platser som omedelbart omger rullstolen. Det viktigaste bidraget från det arbete som presenteras här är förmågan att förutsäga användarnas avsedda destination i större skala, en typisk kontorsarena. Systemen bygger på minimal användarinmatning - som erhålls från en standard rullstol joystick - i kombination med en inlärd partiellt observable Markov Decision Process (POMDP), för att uppskatta och därefter köra användaren till sin destination. Prognosen uppdateras hela tiden, vilket möjliggör en verklig integration av användarplattformarna. Detta skiftar användarnas fokus från fin motorkvalificerad kontroll till grov kontroll i stort sett avsedd att förmedla avsikt. Framgångsrik simulering och experimentella resultat på en riktig rullstolsrobot visar tillvägagångssättets giltighet.
I REF används en inlärd delvis observable Markov Decision Process (POMDP) för att uppskatta den avsedda destinationen till en fördefinierad karta över miljön på ett topologiskt sätt på hög nivå.
POMDP-based long-term user intention prediction for wheelchair navigation
{'venue': '2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}