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    基于激光雷達(dá)的嵌入式護(hù)理床自動對接系統(tǒng)*

    2021-04-13 03:06:34李素姣楊皓文孟巧玲王海濤喻洪流
    生物醫(yī)學(xué)工程研究 2021年1期
    關(guān)鍵詞:床體位姿激光雷達(dá)

    李素姣,楊皓文,孟巧玲△,王海濤,喻洪流

    (1.上海理工大學(xué)康復(fù)工程與技術(shù)研究所,上海 200093;2.上??祻?fù)器械工程技術(shù)研究中心,上海 200093;3.民政部神經(jīng)功能信息與康復(fù)工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 200093)

    1 引 言

    據(jù)研究,目前我國失能老人已經(jīng)達(dá)到4 200萬左右,預(yù)計(jì)2030年將達(dá)到6 000萬[1]。在2015年,我國老年人平均帶殘存活時(shí)間約為2~3年,老年人產(chǎn)生失能問題的比例達(dá)到10.48%~13.31%,自主移動困難[2]。為解決失能患者自主移動問題,一些高校和研究機(jī)構(gòu)研發(fā)了智能可分離式護(hù)理床,其中床椅的自動對接是保障失能患者安全歸位的關(guān)鍵技術(shù)之一。

    為解決智能可分離式護(hù)理床的自動對接技術(shù),國內(nèi)外學(xué)者投入了大量的研究工作。Mascaro等[3]最早提出了可重構(gòu)的輪椅床系統(tǒng),該系統(tǒng)基于力傳感器的對接控制策略,通過力傳感器逐步調(diào)整床體的姿態(tài)從而實(shí)現(xiàn)床椅對接[4];Zou等[5]、Ye等[6]先后提出的兩種對接方式均采用安裝在輪椅上方的視覺傳感器,并采用直線跟蹤算法實(shí)現(xiàn)床椅的對接;胡木華等[7]采用激光雷達(dá)對接與巡線對接的方式,并結(jié)合開門式,旋轉(zhuǎn)座椅式等輪椅動作,實(shí)現(xiàn)了床椅的側(cè)方分離對接;李秀智等[8-9]提出了一種基于視覺與超聲波數(shù)據(jù)融合的床椅側(cè)邊對接策略,利用標(biāo)定點(diǎn)視覺傳感器確定水平位置中心,超聲波傳感器獲取當(dāng)前深度信息關(guān)系,借此獲取床椅相對位姿信息。綜上,目前床椅對接仍以側(cè)方對接方式為主,單側(cè)對接的結(jié)構(gòu)問題不利于失能患者翻身,且人工挪動易造成二次傷害[10-11]。在床椅對接策略方面,基于力傳感器的床椅對接,對于初始床椅位置、姿態(tài)和接觸點(diǎn)具有嚴(yán)格要求,對接準(zhǔn)確率低;超聲波與紅外測距傳感器提供的深度信息較少,精度較高的對接任務(wù)往往難以完成;基于視覺的床椅對接,需要在使用環(huán)境中預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn),并在床椅上方安裝視覺傳感器,對光線使用環(huán)境要求較高。

    針對以上問題,本研究設(shè)計(jì)了一種基于激光雷達(dá)的嵌入式床椅自動對接系統(tǒng),床椅對接分為局部定位和精準(zhǔn)對接兩步。前期利用智能輪椅自主導(dǎo)航移動至床體框架前部目標(biāo)區(qū)域,到達(dá)目標(biāo)點(diǎn),后向激光雷達(dá)對預(yù)置的床體人工標(biāo)志進(jìn)行特征提取與局部定位,保證對接定位的精度和魯棒性,同時(shí)提出相應(yīng)的PID路徑跟蹤算法,保證床椅對接過程中的穩(wěn)定性,從而實(shí)現(xiàn)床椅的安全精準(zhǔn)對接。

    2 機(jī)構(gòu)和策略

    2.1 床椅對接結(jié)構(gòu)

    為避免患者移動造成二次傷害,并實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)對接,設(shè)計(jì)的輪椅床為嵌入式結(jié)構(gòu),見圖1。整體分為床體模塊和輪椅模塊,并進(jìn)行相關(guān)的有限元和運(yùn)動學(xué)分析,驗(yàn)證了機(jī)械結(jié)構(gòu)的合理性和可行性。在床體中部安裝輔助激光雷達(dá)定位的人工標(biāo)志反光板(見圖2),激光雷達(dá)反光板為兩邊等長的且成90°夾角的雙邊形結(jié)構(gòu)為激光雷達(dá)定位提供了充分的角點(diǎn)與直線特征,定位過程中只需通過確定雙邊的直線結(jié)構(gòu)方程,求解出角點(diǎn)位置便可獲取到當(dāng)前床椅相對位姿,從而控制輪椅進(jìn)行對接動作。此外,利用雙邊呈90°這個(gè)先驗(yàn)知識,可對前一步獲取到的雙邊結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,此結(jié)構(gòu)極大簡化了激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理難度,提高了定位算法的魯棒性。

    圖1 床椅機(jī)械結(jié)構(gòu)Fig.1 Mechanical structure of bed chair

    圖2 反光板結(jié)構(gòu)Fig.2 Reflector structure

    2.2 床椅對接策略

    2.2.1局部定位算法 激光的掃描匹配即通過求解坐標(biāo)轉(zhuǎn)換關(guān)系,將連續(xù)掃描的兩幀或多幀激光點(diǎn)云統(tǒng)一到同一坐標(biāo)系中(scan-to-scan),或者將當(dāng)前掃描點(diǎn)云與已建立的地圖進(jìn)行配準(zhǔn)(scan-to-map),從而最終恢復(fù)出載體的位置和姿態(tài)的變化[12-13]。目前從測距傳感器中提取的特征大多是線段、角點(diǎn)或圓等幾何基元,直線與角點(diǎn)在特征提取的過程中擁有計(jì)算簡單、魯棒性高等特點(diǎn),故采用基于直線與角點(diǎn)特征的激光匹配方法[14-15]。未知環(huán)境下的直線提取有三個(gè)主要問題:有多少條線;哪些點(diǎn)屬于哪條線;給定屬于直線的點(diǎn),如何估計(jì)直線模型參數(shù)。針對直線提取中的三個(gè)主要問題,為保證床椅自動對接過程中的定位精度與速度,本研究在床體框架中預(yù)置了雙邊直角結(jié)構(gòu),以增加先驗(yàn)的直線與角點(diǎn)信息,即直線的長度與直線夾角的角度,從而解決了直線提取過程中的前兩個(gè)問題。對于第三個(gè)問題,采用最小二乘法進(jìn)行對已提取的直線進(jìn)行線性擬合,估計(jì)直線的模型參數(shù)。常見的激光雷達(dá)直線數(shù)據(jù)提取算法在處理不同情況的問題過程中各有優(yōu)劣[16],本研究從復(fù)雜性、計(jì)算速度、正確性以及精確性對以下6種算法進(jìn)行評估,研究結(jié)果見表1。

    表1 二維激光雷達(dá)直線提取算法比較Table 1 Comparison of two-dimensional lidar straight line extraction algorithms

    由表1可以看出,分割合并法在運(yùn)算速度、錯(cuò)誤率等方面都有較好表現(xiàn),合并分割算法的實(shí)現(xiàn)見圖3,主要包含6個(gè)步驟:

    圖3 合并分割算法Fig.3 Merge segmentation algorithm

    步驟1:初始化集合S1由N個(gè)點(diǎn)組成。將S1放入列表L。

    步驟2:將一條直線L擬合到中的下一個(gè)集合Si。

    步驟3:檢測距離直線最遠(yuǎn)距離的dP的點(diǎn)P。

    步驟4:如果dP小于一個(gè)閾值,繼續(xù)(轉(zhuǎn)到步驟2)。

    步驟5:否則將在P的Si分裂為Si1和Si2,并以Si1和Si2取代L中的Si,返回步驟2。

    步驟6: 當(dāng)L中的所有集合(直線段)都被檢測出,合并共線段。

    (1)

    (2)

    輪椅床框中預(yù)設(shè)了V型人工標(biāo)志,在利用完成數(shù)據(jù)濾波后,采用分割合并的方法能夠快速而簡潔的對激光雷達(dá)目標(biāo)特征的提取。見圖4,在激光雷達(dá)坐標(biāo)系中,激光雷達(dá)數(shù)據(jù)以及人工標(biāo)志的位置,在經(jīng)過合并分割算法后,采用最小二乘法對激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合從而得到激光雷達(dá)坐標(biāo)系中預(yù)置人工標(biāo)志中的兩個(gè)邊的的直線方程L1、L2,并通過對直線方程的處理獲得L1L2交點(diǎn)O的坐標(biāo),即人工標(biāo)志中的直角在激光雷達(dá)坐標(biāo)系的坐標(biāo),以及L1L2兩直線夾角的角平分線LP,并可以獲得直線LP與輪椅目標(biāo)位姿之間的夾角θ,這是進(jìn)行輪椅對接運(yùn)動控制的重要參數(shù)。

    圖4 激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理Fig.4 Lidar data processing

    利用合并分割算法對激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)處理后,為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)局部定位,即智能輪椅與床體框架的相對位置關(guān)系,需要進(jìn)行激光雷達(dá)與坐標(biāo)系和機(jī)器人坐標(biāo)系之間的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,通過位姿變換后,得到圖5,以反光板頂角為中心建立直角坐標(biāo)系,則智能輪椅在該坐標(biāo)系下的位姿坐標(biāo)可以用 (x,y,θ)進(jìn)行表示,坐標(biāo)中的x、y、θ與圖4中x、y、θ的一致,經(jīng)過坐標(biāo)系變換之后保持了一致性??梢钥闯靓缺硎玖酥悄茌喴纬蚺c理想位姿的角度偏差,x表示智能輪椅當(dāng)前理想位姿的水平偏差,y表示了智能輪椅與理想位姿的垂直距離偏差。由此便獲得智能輪椅與床體的相對位置關(guān)系,通過運(yùn)動控制算法可實(shí)現(xiàn)實(shí)床椅的自動對接。

    圖5 局部定位示意圖Fig.5 Schematic diagram of local positioning

    2.2.2精準(zhǔn)對接控制 對接過程中采用后向行駛,以實(shí)現(xiàn)床椅的對接。本系統(tǒng)中護(hù)理床采用的中央嵌入式結(jié)構(gòu),在保證患者的床椅分離便捷性的同時(shí),也對床椅對接的控制算法提出了更高的要求。傳統(tǒng)的控制算法中常采用規(guī)劃對接路徑后,采用路徑跟蹤算法實(shí)現(xiàn)控制[19],但由于規(guī)劃路徑的復(fù)雜性,使得路徑跟蹤效果一般都很差。本系統(tǒng)中,床椅對接動作在執(zhí)行前,采用智能導(dǎo)航方式使得智能輪椅運(yùn)動到床體前端中部,因此床椅對接的距離較近,對接運(yùn)動距離較短。故直接采用PID控制算法將智能輪椅位姿坐標(biāo)(x,y,θ)的加權(quán)值作為控制輸入從而控制智能輪椅實(shí)現(xiàn)床椅對接。采用反饋控制算法避免了路徑跟蹤精度較差的問題,同時(shí)保證了對接的流暢性。而直接采用PID進(jìn)行對接控制,勢必會出現(xiàn)在控制初期大幅震蕩后趨于平穩(wěn)的現(xiàn)象,這對患者在使用體驗(yàn)的過程中是極差的,因此我們將偏差函數(shù)定義為:

    (3)

    式中,誤差函數(shù)與智能輪椅位姿、理想位姿的偏差值θ、x的加權(quán)值成正比,與y成反比,有效地避免了控制前期大幅震蕩的問題。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    為驗(yàn)證床椅對接有效性,本研究從激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理和床椅對接兩個(gè)方面進(jìn)行定性的驗(yàn)證。

    在實(shí)現(xiàn)床椅自動對接的過程中,局部定位的精度是關(guān)鍵,而本系統(tǒng)采用的分割合并算法在預(yù)置人工標(biāo)志的基礎(chǔ)上取得了較好的效果。圖6(a)為激光雷達(dá)數(shù)據(jù)在可視化界面Rviz中的顯示,激光雷達(dá)的掃描角度270°,掃描間隔為1°,得到270個(gè)掃描點(diǎn);通過采用機(jī)器人操作系統(tǒng)(ROS)[20]自帶的濾波算法實(shí)現(xiàn)對激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的濾波[21],濾波結(jié)果見圖6(b),有明顯間斷點(diǎn)的數(shù)據(jù)被有效濾除;并采用合并分割算法對濾波后的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,見圖6(c),完成分割后的直線采用不同顏色進(jìn)行標(biāo)志,可以看出,該方法有效地對直線與角點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了提?。粓D6(d)通過對預(yù)置人工標(biāo)志上激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行紫色標(biāo)注,與其他激光雷達(dá)點(diǎn)進(jìn)行區(qū)分,將人工標(biāo)志中心位置通過較大顆粒進(jìn)行標(biāo)注,可以看出本研究所采用的激光雷達(dá)算法在實(shí)際的運(yùn)用過程中依然保證了較高的穩(wěn)定性與精度。

    圖6 激光雷達(dá)處理可視化(a).激光雷達(dá)數(shù)據(jù);(b).數(shù)據(jù)濾波;(c).特征提取;(d).對接結(jié)果Fig.6 Visualization of lidar processing(a).lidar data;(b).data filtering;(c).feature extraction;(d).docking result

    本研究采用基于反饋的PID控制算法直接對智能輪椅當(dāng)前位置坐標(biāo)與理想位置坐標(biāo)進(jìn)行反饋控制。在床椅對接過程中,床椅通過自主導(dǎo)航運(yùn)動到床體前方,見圖7(a),并開始自動對接過程。開啟對接動作后,對激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并獲得智能輪椅局部定位信息,即床椅相對位姿,通過PID算法進(jìn)行自身位姿調(diào)節(jié),見圖7(b),智能輪椅以較快的速度平穩(wěn)地向床體中心位置靠攏,通過不斷地調(diào)整自身位姿順利進(jìn)入床體,見圖7(c),并最終完成床椅的對接動作,整個(gè)過程中,智能輪椅保證平穩(wěn)運(yùn)行,且完成對接后智能輪椅位于床體中部,并與床體保證較小的間隙,見圖7(d)。

    圖7 床椅對接過程(a).完成自主導(dǎo)航動作;(b).開始床椅對接動作;(c).進(jìn)入床體;(d).完成對接Fig.7 Docking process of bed and chair(a).complete autonomous navigation;(b).start the bed-chair docking action;(c).enter the bed body;(d).complete docking

    4 結(jié)論

    針對當(dāng)前輪椅床結(jié)構(gòu)和對接問題,本研究提出了一種基于激光雷達(dá)的嵌入式床椅自動對接系統(tǒng),重點(diǎn)研究了床椅自動對接過程中的局部定位算法與運(yùn)動控制算法,局部定位算法則重點(diǎn)研究了對激光雷達(dá)數(shù)據(jù)直線特征的提取與擬合,通過合并分割算法結(jié)合預(yù)置人工標(biāo)志有效地提高了直線提取的速度與魯棒性。運(yùn)動控制算法則直接采用了PID控制算法,但結(jié)合對誤差函數(shù)的處理依然起到了很好的控制效果。最后通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本研究所提出的基于激光雷達(dá)的中央嵌入式床椅對接策略的有效性,保障了床椅的結(jié)構(gòu)安全性、對接準(zhǔn)確性,一定程度上解決了失能患者的自主移動問題。

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