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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳復(fù)成醫(yī)療科技有限公司申請的專利一種電動輪椅減震懸架控制方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119664850B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510184594.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：F16F15/027；該發(fā)明授權(quán)一種電動輪椅減震懸架控制方法及裝置是由鄒吉武;魏濤設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種電動輪椅減震懸架控制方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┝艘环N電動輪椅減震懸架控制方法及裝置，涉及電動輪椅控制技術(shù)領(lǐng)域，其技術(shù)方案要點是：獲取基于電動輪椅前輪機(jī)械響應(yīng)采集的路面信息，并基于所述路面信息和電動輪椅的前后輪距離，預(yù)測后輪即將遇到的路況；根據(jù)預(yù)測的路況，計算并控制電動輪椅座椅下方可移動重物的最優(yōu)位置和后輪減震器的最優(yōu)參數(shù)，其中，所述可移動重物的調(diào)整用于優(yōu)化輪椅重心分布，所述后輪減震器的調(diào)整在后輪接觸不平整路面前完成；實時監(jiān)測輪椅姿態(tài)和用戶舒適度，并根據(jù)監(jiān)測結(jié)果動態(tài)調(diào)整所述可移動重物的位置和后輪減震器的參數(shù)。本申請?zhí)峁┑囊环N電動輪椅減震懸架控制方法及裝置具有提高電動輪椅在不平整路面行駛時的舒適性和穩(wěn)定性的優(yōu)點。

本發(fā)明授權(quán)一種電動輪椅減震懸架控制方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種電動輪椅減震懸架控制方法，其特征在于，該方法包括:獲取基于電動輪椅前輪機(jī)械響應(yīng)采集的路面信息，并基于所述路面信息和電動輪椅的前后輪距離，預(yù)測后輪即將遇到的路況；根據(jù)預(yù)測的路況，計算并控制電動輪椅座椅下方可移動重物的最優(yōu)位置和后輪減震器的最優(yōu)參數(shù)，其中，所述可移動重物的調(diào)整用于優(yōu)化輪椅重心分布，所述后輪減震器的調(diào)整在后輪接觸不平整路面前完成；實時監(jiān)測輪椅姿態(tài)和用戶舒適度，并根據(jù)監(jiān)測結(jié)果動態(tài)調(diào)整所述可移動重物的位置和后輪減震器的參數(shù)；所述根據(jù)預(yù)測的路況，計算并控制電動輪椅座椅下方可移動重物的最優(yōu)位置和后輪減震器的最優(yōu)參數(shù)的步驟包括：根據(jù)所述前輪采集的路面信息，獲取預(yù)測路況中的路面凹凸程度數(shù)據(jù)；獲取電動輪椅的當(dāng)前行駛速度數(shù)據(jù)；基于所述路面凹凸程度數(shù)據(jù)和所述行駛速度數(shù)據(jù)，計算可移動重物的最優(yōu)位置和后輪減震器的最優(yōu)參數(shù)；還包括：將所述可移動重物分為多個單元，并計算每個單元的移動時間間隔；按照所述移動時間間隔分別控制每個單元移動至對應(yīng)的最優(yōu)位置；在每個單元移動過程中，實時監(jiān)測輪椅姿態(tài)和用戶舒適度；當(dāng)所述輪椅姿態(tài)或用戶舒適度超出預(yù)設(shè)范圍時，動態(tài)調(diào)整后續(xù)單元的移動策略和后輪減震器參數(shù)，以優(yōu)化輪椅重心分布和減震效果；所述基于所述路面凹凸程度數(shù)據(jù)和所述行駛速度數(shù)據(jù)，計算可移動重物的最優(yōu)位置和后輪減震器的最優(yōu)參數(shù)的步驟包括：獲取電動輪椅的系統(tǒng)狀態(tài)向量xk，包括輪椅傾斜角度x1、輪椅重心位置x2和輪椅垂直加速度x3；獲取控制輸入向量uk，包括可移動重物的位置和后輪減震器的參數(shù)；獲取可測量的干擾向量dk，包括預(yù)測的路面凹凸程度和輪椅行駛速度；建立電動輪椅減震系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型：xk+1=Akxk+Bkuk+Ekdk+wkyk=Ckxk+vk其中，yk為觀測輸出向量，包括測量的輪椅傾斜角度和測量的輪椅垂直加速度；Ak、Bk、Ck和Ek為時變系統(tǒng)矩陣；wk和vk分別為系統(tǒng)噪聲和觀測噪聲；構(gòu)建預(yù)測控制目標(biāo)函數(shù)：J=Σw1*x1^2+w2*x2^2+w3*x3^2+w4*Σui^2+w5*ΣΔui^2其中，w1、w2、w3、w4和w5為權(quán)重系數(shù)，Δui為控制輸入的變化率，ui為可移動重物各單元的移動距離；采用自適應(yīng)律進(jìn)行參數(shù)估計：θk+1=θk+γ*Φk*ek其中，θk為待估計的參數(shù)向量，γ為學(xué)習(xí)率，Φk為回歸向量，ek為預(yù)測誤差；根據(jù)所述狀態(tài)空間模型、預(yù)測控制目標(biāo)函數(shù)和自適應(yīng)律，實時計算并更新可移動重物的最優(yōu)位置和后輪減震器的最優(yōu)參數(shù)；將計算得到的最優(yōu)位置和最優(yōu)參數(shù)應(yīng)用于電動輪椅的減震系統(tǒng)，實現(xiàn)對可移動重物位置和后輪減震器參數(shù)的動態(tài)調(diào)整。

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