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龙图腾网获悉湘潭医卫职业技术学院申请的专利一种智能轮椅控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120493334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510985299.9，技术领域涉及：G06F30/10；该发明授权一种智能轮椅控制方法及系统是由李婷;谭旭妍设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能轮椅控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能轮椅控制技术领域，尤其涉及一种智能轮椅控制方法及系统。所述方法包括以下步骤：通过提取轮椅上电子监控设备存储器中的历史环境数据，构建三维地面特征模型；接着，进行地面坑洼几何形态分析，获取坑洼数据，并基于此进行车轮卡滞情境仿真，模拟车轮挣脱行为；最后，利用挣脱行为学习数据构建优化模型，并通过训练特征重要性参数进行优化，形成卡滞挣脱控制优化模型；该模型随后传输至智能轮椅控制终端。本发明通过对智能轮椅控制技术的优化处理使得智能轮椅控制技术更加完善。

本发明授权一种智能轮椅控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能轮椅控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：从轮椅上搭载的电子监控设备存储器中提取轮椅运行路径上的历史环境监测数据；基于历史环境监测数据，以构建路径三维地面特征模型； 步骤S2：对三维地面特征模型进行地面坑洼几何形态分析，从而获得地面坑洼几何形态数据；基于地面坑洼几何形态数据进行车轮卡滞情境仿真，从而获得车轮卡滞情境仿真数据；根据地面坑洼几何形态数据对车轮卡滞情境仿真数据进行车轮卡滞挣脱行为模拟学习，得到车轮卡滞挣脱行为学习数据； 步骤S3：对车轮卡滞挣脱行为学习数据进行模型构建，而后进行训练特征重要性参数优化，得到卡滞挣脱控制优化模型；将卡滞挣脱控制优化模型发送至智能轮椅控制终端，以执行智能轮椅控制方法； 步骤S2包括以下步骤： 步骤S21：对三维地面特征模型进行地面坑洼几何形态分析，从而获得地面坑洼几何形态数据； 步骤S22：获取轮椅的尺寸和结构； 步骤S23：基于地面坑洼几何形态数据进行车轮卡滞情境仿真，从而获得车轮卡滞情境仿真数据； 步骤S24：根据地面坑洼几何形态数据和轮椅的尺寸和结构对车轮卡滞情境仿真数据进行车轮卡滞挣脱行为模拟学习，得到车轮卡滞挣脱行为学习数据； 步骤S24包括以下步骤： 步骤S241：对地面坑洼几何形态数据进行坑洼摩擦特性评估，生成坑洼形态摩擦特性数据； 步骤S242：基于轮椅的尺寸和结构对车轮卡滞情境仿真数据进行卡滞轮的载重受力偏量推演，得到卡滞轮载重受力偏量数据； 步骤S243：提取地面坑洼几何形态数据中的深度、宽度及坑洼倾斜度；根据的深度、宽度及坑洼倾斜度及坑洼形态摩擦特性数据进行车轮转向角度受力支点分析，得到转向角度受力支点数据； 步骤S244：基于卡滞轮载重受力偏量数据对转向角度受力支点数据进行轮椅重心波动偏向分布解析，以得到轮椅重心波动偏向分布数据； 步骤S245：根据轮椅重心波动偏向分布数据和转向角度受力支点数据对坑洼形态摩擦特性数据及地面坑洼几何形态数据中的深度、宽度及坑洼倾斜度进行多轮驱动输出力矩控制，得到多轮驱动输出力矩；提取多轮驱动输出力矩中卡滞轮中的挣脱加速度动能； 步骤S246：基于挣脱加速度动能对坑洼形态摩擦特性数据及地面坑洼几何形态数据中的深度、宽度及坑洼倾斜度进行侧滑关联动能差速控制，从而获得动能差速控制数据； 步骤S247：根据多轮驱动输出力矩和动能差速控制数据进行车轮卡滞挣脱行为模拟学习，得到车轮卡滞挣脱行为学习数据。

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