Otonom tekerlekli sandalyenin kaldırım takibi için görsel hareket kontrolü

Tekerlekli sandalye kullanıcılarının bağımsız hareket kabiliyeti onların genel refahı açısından çok önemlidir. Elektrikli tekerlekli sandalyelerin kısıtlı alanlarda, özellikle de engelli kişiler için kullanılması, kayda değer zorluklar içermektedir. Buna yanıt olarak bu araştırma, dokunsal yüzey özelliklerinden ve gelişmiş Makine Öğrenimi (ML) modellerinden yararlanarak kaldırım navigasyonu için öncü, görsel veri temelli bir yaklaşım sunmaktadır. Metodolojimiz, özel bir veri kümesinin oluşturulmasını, özel bir kontrol yasasının formüle edilmesini ve hafif bir gerçek zamanlı Gauss Süreci (GP) modelinin Raspberry Pi platformunda devreye alınmasını kapsar. Kapsamlı deneyler, kaldırımda doğru ve güvenilir otonom tekerlekli sandalye navigasyonunu göstererek yaklaşımımızın etkinliğini kanıtlamaktadır. Teknik katkıların ötesinde çözümümüz, geleneksel sensöre bağlı sistemlere uygun maliyetli bir alternatif sunarak kullanıcı hareketliliğini ve genel yaşam kalitesini önemli ölçüde artırır. Bu araştırma, tekerlekli sandalye kullanıcılarını gelişmiş navigasyon yetenekleriyle güçlendirerek, bağımsızlığı ve günlük yaşamlarına dahil olmayı teşvik etmeye çalışmaktadır.