在全球老龄化的大背景下,作为老年人的重要代步工具,传统的电动轮椅并不适合老人操控。在智能化养老的发展背景下,开发易于操控、不影响老人生活习惯的智能轮椅是必然趋势。本文研究开发了一款具有自动跟随和自然手势导航功能的智能轮椅MIYABIIV。其中,基于单目鱼眼摄像头和自主开发的检测与跟踪融合识别算法通过深度学习方式实现了轮椅的自动跟随功能,实验证明该模块具有良好的跟随性和一定的鲁棒性;在自然手势导航方面,通过对手势进行多边形拟合简化、指向提取等算法结合机器学习中的支持向量机分类算法,实现了通过自然手势导航轮椅的功能。本文的主要研究内容如下:首先,开发了基于深度摄像头的自然手势导航模块。通过肤色检测和手臂干扰去除提取了手部图像,运用多边形拟合手部图像,采用支持向量机算法进行模型训练与识别,实现了 99%的自然手势识别率。其次,进行了基于鱼眼摄像头的自动跟随模块的开发。在相关滤波和深度学习算法的基础上,研究了针对人体下肢检测与跟踪算法。在实现二维目标跟踪的基础上,通过与镜头标定和坐标转换获得用户与轮椅的相对位置,实现轮椅的自动跟随。接着,在电动轮椅上安装了自动跟随和手势导航相关传感器与控制器,基于PID开发了控制算法,完成了 MIYABIIV的开发。最后,进行了验证实验,包括自然手势导航模块的导航和避障功能的实验,以及自动跟随功能的实验。以上实验证明了本文所开发的智能轮椅具有一定的可行性。