1.一种智能学习轮椅，其特征在于：包括

轮椅本体，包括座椅、设置在座椅两侧的扶手、设置在座椅下方前部通过支撑架连接的万向轮组以及转动万向轮组方向的转向机构、设置在座椅下方后部通过支撑架连接的主动轮组以及驱动主动轮组的驱动机构；所述万向轮组通过摇杆组件操控；所述驱动机构通过按钮组件操控；

避障系统，设在座椅下方；所述避障系统包括雷达传感器和超声波传感器；所述雷达传感器用于检测周围障碍物，所述超声波传感器用于辅助雷达传感器检测；

语音学习系统包括语音接收系统、语音识别模块、A/D转换器和存储器；所述语音接收系统包括外置的收集装置和语音接收器；所述收集装置设有语音学习按钮；所述语音学习按钮能够将收集装置收集到的语音指令传送到语音接收器并能够进行语音学习；所述语音接收器连接语音识别模块、所述语音识别模块连接A/D转换器；所述A/D转换器连接存储器；

控制系统，包括设置有中央处理器的单片机；所述中央处理器分别连接摇杆组件、按钮组件、避障系统、A/D转换器、驱动机构、转向机构和存储器。

2.根据权利要求1所述的一种智能学习轮椅，其特征在于：所述主动轮组包括左主动轮和右主动轮，通过左轮电机和右轮电机驱动前进；所述左轮电机和右轮电机分别位于左主动轮和右主动轮内侧轴心上方；所述万向轮组包括左万向轮和右万向轮，左万向轮、右万向轮分别位于左主动轮和右主动轮前方；所述摇杆组件包括摇杆，摇杆位于右侧扶手的正前方，通过摇杆控制轮椅的前进方向，摇杆倾斜所指的方向即为轮椅的前进方向；所述按钮组件包括控制轮椅开关、加速度和刹车的按钮。

3.根据权利要求1所述的一种智能学习轮椅，其特征在于：所述收集装置为带有降噪麦克风的头戴式耳机。

4.根据权利要求3所述的一种智能学习轮椅，其特征在于：所述头戴式耳机内部设置有WiFi发送装置，所述语音接收器为对应的WiFi接收装置。

5.根据权利要求1所述的一种智能学习轮椅，其特征在于：所述智能轮椅还包括GPS模块和GPRS模块，所述GPS模块和GPRS模块连接控制系统。

6.根据权利要求5所述的一种智能学习轮椅，其特征在于：所述按钮组件还包括SOS求救按钮，该SOS求救按钮能够使GPRS模块将当前GPS模块定位地址以短信形式发送给指定手机号。

7.根据权利要求1所述的一种智能学习轮椅，其特征在于：所述智能轮椅还包括一个踏板，踏板位于万向轮组前方用于放置双脚。

8.一种根据权利要求1所述的智能学习轮椅的语音学习方法，包括以下步骤：(1)在存储器中建立声音源样本数据域 所述声音源样本域为语

音指令的标准语音通过A/D转化器转化得到；其中，所述每个语音指令对应一个控制轮椅的按钮组件和摇杆组件的控制信号，所述 为语音源样本数据；

(2)由声音源样本数据域DS离线建立聚类模型，即通过离线学习得到声音源样本数据聚类函数(3)当使用者按下语音学习按钮，并发出语音指令，中央控制器收到后，分别经过语音接收系统、语音识别模块、A/D转换器得到目标域标签样本数据 将声音源样本域 与目标域标签样本数据 匹配；若完全相同，中央处理器将按照 对应的语音指令，向按钮组件和摇杆组件发出对应的控制信号；若不完全相同，进行步骤(4)；

(4)将目标域标签样本数据 分为两部分 和 为与语音源样本数据具有相同特征的目标域标签数据； 为与语音源样本数据特征不同的目标域标签数据；

(5)预测目标域数据 的标签

(6)计算损耗函数 若满足 则将目标样本数据x1,t作为训练

样本引入目标域聚类函数

(7)计算耗损函数 若满足 则将目标样本数据x2,t引入目

标域聚类函数

(8)根据声音源样本数据域和目标域权重赋值ui,t、 计算聚类函数(9)训练得到输出层权重 得到训练模型，进而得到输出函数ft(xt)，(10)将输出函数ft(xt)存储在存储器里，下一次使用者发出的语音指令就可以通过该输出函数转换成对应的控制信号驱动轮椅运行。