智能護(hù)理機(jī)器人在居所中的研究與應(yīng)用

王波，梁魯陽，孔慶瑩

（1.廣東省機(jī)械技師學(xué)院，廣東廣州，510450；2.佛山市順德區(qū)新大通工藝電器有限公司，廣東佛山，528000）

0 引言

隨著我國老齡化社會的到來，老人失能化趨勢明顯[1]，養(yǎng)老問題日益嚴(yán)峻，“南粵家政”工程的提出恰逢其時。據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國現(xiàn)有老年人口1.32 億，并每年以3.2%的速度增長；80 歲以上的高齡老人每年以5%的速度增長；全國臥床、生活不能自理的病人和老人2700 萬，半身不遂病人70萬人，老年癡呆病人85 萬[2,3]。老齡化問題已成為事關(guān)國計(jì)民生的大事情，很多家庭的養(yǎng)老負(fù)擔(dān)也越來越重。

本文提出研究和開發(fā)一種智能護(hù)理機(jī)器人，并在居所中應(yīng)用和推廣。在具備完善的護(hù)理自動化、智能化功能基礎(chǔ)上，以能護(hù)理機(jī)器人為中心，通過人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、健康大數(shù)據(jù)分析等搭建線下、線上智能監(jiān)護(hù)養(yǎng)老服務(wù)平臺。本系統(tǒng)的應(yīng)用和推廣，將很大程度上減輕社會養(yǎng)老的壓力，為“南粵家政”工程的推進(jìn)提供有力支撐。同時，本文重點(diǎn)研究了護(hù)理機(jī)器人在居所中的移動和導(dǎo)航方法，通過引入UWB 技術(shù)，再結(jié)合編碼器和電子羅盤，最終實(shí)現(xiàn)護(hù)理機(jī)器人在室內(nèi)定位和自主導(dǎo)航。

1 智能監(jiān)護(hù)養(yǎng)老服務(wù)平臺的組成

本文提出的智能監(jiān)護(hù)養(yǎng)老服務(wù)平臺，由擁有“床－椅”姿態(tài)變換、人體生理參數(shù)監(jiān)控系統(tǒng)、護(hù)理與按摩的多功能智能護(hù)理床、智能護(hù)理機(jī)器人為載體，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將設(shè)備端的個人信息、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、實(shí)時健康數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)上傳至智能云平臺。云平臺對患者狀態(tài)進(jìn)行分析并反饋給客戶端，客戶端通過接口訪問云平臺，可以實(shí)現(xiàn)多種終端的實(shí)時監(jiān)控，同時用戶也可以采用多種模式遠(yuǎn)程控制護(hù)理床姿態(tài)，個性化定制功能，最終構(gòu)建一個以智能化、自主化的管理平臺。具體的護(hù)理系統(tǒng)架構(gòu)如圖1 所示。

圖1 智能監(jiān)護(hù)養(yǎng)老服務(wù)平臺架構(gòu)

■1.1 智能護(hù)理機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)備參數(shù)

智能護(hù)理機(jī)器人是整個能監(jiān)護(hù)養(yǎng)老服務(wù)平臺的核心，本文將重點(diǎn)從智能護(hù)理機(jī)器人的開發(fā)與應(yīng)用做全面的分析和研究。智能護(hù)理機(jī)器人具備兩個可實(shí)現(xiàn)室內(nèi)移動的驅(qū)動輪，并且擁有“床－椅”兩種姿態(tài)，實(shí)物如圖2 所示。

圖2 智能護(hù)理機(jī)器人“床－椅”兩種姿態(tài)實(shí)物圖

智能護(hù)理機(jī)器人，具備的關(guān)鍵的功能及其參數(shù)如表1所示。

表1 智能護(hù)理機(jī)器人關(guān)鍵功能及參數(shù)

■1.2 智能護(hù)理機(jī)器人系統(tǒng)硬件組成

智能護(hù)理機(jī)器人主要包括：①2 個驅(qū)動輪，2 個萬向輪，驅(qū)動輪轉(zhuǎn)動力矩由兩臺直流電機(jī)提供；②3 個推桿電機(jī)，實(shí)現(xiàn)“床－椅”兩種姿態(tài)的變換；③1 套主控制器，用于控制驅(qū)動輪的轉(zhuǎn)動和“床－椅”兩種姿態(tài)的變換，并且負(fù)責(zé)定位和移動速度、角度等數(shù)據(jù)的接收和處理，是智能護(hù)理機(jī)器人的核心。

主控制器設(shè)計(jì)和安裝接線如圖3 所示。

圖3 智能護(hù)理機(jī)器人主控制器及其安裝

2 運(yùn)動控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

■2.1 運(yùn)動學(xué)模型

本文設(shè)計(jì)的智能護(hù)理機(jī)器人采用兩輪差速的驅(qū)動方式，該驅(qū)動方式下，位姿計(jì)算是機(jī)器人運(yùn)動控制過程中的關(guān)鍵[4]。位姿是指機(jī)器人在絕對坐標(biāo)系中的位置和姿態(tài)，在此定義：（1）左右兩輪的軸距為D；（2）中心點(diǎn)為Q(x,y)；（3）兩輪連線的中垂線為l。那么，位姿可用P=[x,y,θ]T來表示，其中，x和y分別表示中心點(diǎn)Q相對于絕對坐標(biāo)系Y 軸和X軸的距離，θ表示中垂線l與Y軸的夾角。智能護(hù)理機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)模型如圖4 所示。

圖4 智能護(hù)理機(jī)器人運(yùn)動學(xué)模型

在圖4 中，假設(shè)t時刻左右兩輪的線速度分別為vL和vR，則有：

其中，v為中心點(diǎn)Q的線速度，ω為中心點(diǎn)Q的角速度，對位姿進(jìn)行離散化之后得：

假設(shè)機(jī)器人的初始姿態(tài)為P0=[x0,y0,θ0]T，則任意時刻的姿態(tài)為：

■2.2 UWB 定位系統(tǒng)

自主巡航是智能護(hù)理機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)，基于超寬帶技術(shù)（Ultra Wide Band，UWB）的室內(nèi)定位實(shí)現(xiàn)自主巡航。UWB 是無線電通信技術(shù)的一種新方向，被認(rèn)為是當(dāng)今最具發(fā)展的通信技術(shù)之一[5]。關(guān)于室內(nèi)定位導(dǎo)航問題， GPS 導(dǎo)航面臨信號弱和定位精度不高的問題[6]，視覺定位容易受居所光線和復(fù)雜環(huán)境影響，RFID 標(biāo)簽和二維碼標(biāo)簽布局的維護(hù)難等問題，UWB 定位技術(shù)可以很大程度克服上述的不足，并且安裝方便，精度也較為理想。

根據(jù)上述的運(yùn)動學(xué)模型，當(dāng)智能護(hù)理機(jī)器人移動時，慣性導(dǎo)航提供的位置數(shù)據(jù)存在累計(jì)誤差，且在居所復(fù)雜的環(huán)境下難以提供實(shí)時的位置數(shù)據(jù)，慣性導(dǎo)航結(jié)合UWB 定位系統(tǒng)，則可以很好解決實(shí)時定位和重復(fù)定位的問題。

2.2.1 UWB 定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)主要包括1 個PC 基站、4 個定位基站、1 個機(jī)載UWB 標(biāo)簽以及上位機(jī)系統(tǒng)等。其主要工作是測量機(jī)載標(biāo)簽到A、B、C、D 四個定位基站的距離，標(biāo)簽將相關(guān)數(shù)據(jù)返回給PC 基站。PC 基站與上位機(jī)連接，上位機(jī)收到PC基站數(shù)據(jù)后，計(jì)算得到三維定位數(shù)據(jù)，再將定位數(shù)據(jù)下發(fā)至運(yùn)動控制系統(tǒng)。UWB 定位系統(tǒng)框架如圖5 所示。

圖5 智能護(hù)理機(jī)器人UWB 定位系統(tǒng)框架

2.2.2 UWB 定位算法的實(shí)現(xiàn)

UWB 定位算法主要使用到：（1）SDS-TWR 測距算法，獲取標(biāo)簽到基站的距離；（2）三邊定位法，計(jì)算出唯一的交點(diǎn)作為標(biāo)簽的位置坐標(biāo)。

（1）SDS-TWR 測距算法

SDS-TWR 測距算法由于對非對稱雙邊雙向測距算法進(jìn)行了優(yōu)化，對時延導(dǎo)致的誤差可以起到較好的消除作用。SDS-TWR 測距算法示意圖如圖6 所示。

圖6 SDS-TWR 測距算法示意圖

其中，將模塊A 和模塊B 之間的信號傳播時間記為TOF，模塊A 接收到模塊B 信號后等待時間記為TreplyA，模塊B 接收到模塊A 信號后等待時間記為TreplyB。則可以得到如下式子：

則兩節(jié)點(diǎn)間距離為：

其中，c為光速，D為兩點(diǎn)間測距距離。

（2）三邊定位算法

如圖7 所示，通過SDS-TWR 測距算法，機(jī)載UWB 標(biāo)簽輪流與A、B、C、D 四個定位基站進(jìn)行測距，得到標(biāo)簽到四個定位基站的距離：d1，d2，d3，d4；再根據(jù)三邊定位法計(jì)算得到標(biāo)簽的實(shí)際二維坐標(biāo)。

圖7 三邊定位法原理

假設(shè)4 個定位基站的位置坐標(biāo)為：A(x1,y1)，B(x2,y2)，C(x3,y3)，D(x4,y4)，采用TOF 方式進(jìn)行測距，并分別記標(biāo)簽與定位基站的距離為：d1，d2，d3，d4，整合后得到如下的方程組：

在（9）式中，任意一個方程與最后一個方程進(jìn)行減運(yùn)算，轉(zhuǎn)換成矩陣的形式，結(jié)果如下：

最終得到解為：

最終的X即為二維平面定位數(shù)據(jù)，但是此時的定位數(shù)據(jù)波動較大，可以通過引入卡爾曼濾波的方法對定位數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化處理。

■2.3 卡爾曼濾波算法

系統(tǒng)的控制輸入和測量數(shù)據(jù)作為卡爾曼濾波估計(jì)狀態(tài)的關(guān)鍵，用TOF 測距算法得到的距離值與距離變化率可以作為系統(tǒng)狀態(tài)向量[7]，得到卡爾曼濾波的測距模型為：

卡爾曼濾波的增益矩陣如下：

上式中 ，k和k-1 分別表示當(dāng)前狀態(tài)和前一狀態(tài)，X為先驗(yàn)估計(jì)的k時刻狀態(tài)矩陣，Zk為實(shí)際觀察量，Ak-1為狀態(tài)變換矩陣，Hk為實(shí)際觀測矩陣，Wk-1和kV為噪聲協(xié)方差矩陣。Kk為卡爾曼增益，Pk|k-1預(yù)測協(xié)方差矩陣。當(dāng)Pk|k-1增大時，Kk增大，Vk增大，隨之Kk相應(yīng)減小。

■2.4 控制系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

智能護(hù)理機(jī)器人的運(yùn)動控制模式為三閉環(huán)串級控制系統(tǒng)，由位置控制環(huán)、速度控制環(huán)和姿態(tài)控制環(huán)構(gòu)成。如圖8所示。

圖8 智能護(hù)理機(jī)器人運(yùn)動控制系統(tǒng)框架

其中，編碼器用于實(shí)時采樣機(jī)器人左右兩輪的線速度vL和vR，電子羅盤用于實(shí)時采樣機(jī)器人兩輪連線的中垂線為l的方向，經(jīng)過卡爾曼濾波器解算得到機(jī)器人兩輪中心點(diǎn)Q的線速度v和角速度ω。

3 實(shí)驗(yàn)及其分析

■3.1 實(shí)驗(yàn)平臺

本實(shí)驗(yàn)基于兩輪差動智能護(hù)理機(jī)器人實(shí)體平臺展開實(shí)驗(yàn)，基于慣性導(dǎo)航和UWB 定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在居所內(nèi)的自主巡航。首先，是以1 個PC 基站、4 個定位基站、1 個機(jī)載標(biāo)簽搭建了二維定位系統(tǒng)，并在上述搭建的平臺進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)。

■3.2 實(shí)驗(yàn)效果

在居所內(nèi)指定某個坐標(biāo)點(diǎn)為目標(biāo)位置，并記為：O( 0,0)。智能護(hù)理機(jī)器人從不同的初始位置出發(fā)，運(yùn)行至目標(biāo)位置。

UWB 定位技術(shù)基于三邊定位算法，該直接解算的定位數(shù)據(jù)誤差較大，引入了卡爾曼濾波，經(jīng)過多次反復(fù)實(shí)驗(yàn)，智能機(jī)器人運(yùn)行至目標(biāo)位置O( 0,0)，其誤差絕對值基本上保持在10cm 范圍，可以明顯看到卡爾曼濾波很大程度上提高了定位的精度，如圖9 所示。

圖9 濾波前后定位誤差

4 結(jié)論

本文提出的智能養(yǎng)老護(hù)理機(jī)器人平臺，在確保安全情況下，實(shí)現(xiàn)了通過多種途徑（語音、手機(jī)、手動等）進(jìn)行操作，大大提高了護(hù)理人員的工作效率，減少工作強(qiáng)度；根據(jù)臥床老人的舒適度大數(shù)據(jù)分析結(jié)果，利用機(jī)器人多軸控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)了智能床不同體位變換和個性化舒適度設(shè)置；基于慣性導(dǎo)航和UWB 定位技術(shù)的護(hù)理機(jī)器人，可以實(shí)現(xiàn)在居所內(nèi)的自主巡航。本文的研究，充分發(fā)揮了“互聯(lián)網(wǎng)+”及人工智能家居產(chǎn)品的優(yōu)勢，也從一定程度上助推了“南粵家政”工程的發(fā)展，進(jìn)而緩解日益增加的社會養(yǎng)老壓力，使得長期臥床的病人以及需要護(hù)理的人員居家護(hù)理的條件將得到巨大的改變，具有前瞻布局意義。