郭凱誠

近幾年來，隨著科技水平的提高，互聯(lián)網(wǎng)和醫(yī)療器械行業(yè)之間的聯(lián)系越來越緊密，各種智能醫(yī)療設(shè)備如雨后春筍般涌現(xiàn)到市場中來，這些設(shè)備極大的提高了醫(yī)護(hù)工作人員的工作效率，并且在很大程度上減輕了疾病給患者帶來的痛苦。

在醫(yī)院中有很多病人由于其自身疾病或是自身肢體殘疾的原因，沒有辦法進(jìn)行自主移動(dòng)。這些病人在住院期間的生活起居，往往都需要醫(yī)護(hù)工作人員或者是病人家屬進(jìn)行照料。由于無法完成正常人最基本的行走動(dòng)作，他們在想去某個(gè)目的地的時(shí)候，往往需要先呼叫醫(yī)護(hù)人員幫助完成。而在醫(yī)院資源比較緊張的今天，醫(yī)護(hù)人員往往沒有辦法滿足所有病人的需求，病人此時(shí)只能等待他人的幫助。

由此可見，能夠直接幫助病患進(jìn)行移動(dòng)的自動(dòng)駕駛醫(yī)療設(shè)備勢在必行。本設(shè)計(jì)針對上述問題，采用SLAM 和樹莓派技術(shù)開發(fā)了一種多功能智能護(hù)理床,可以實(shí)時(shí)定位構(gòu)建地圖、路徑規(guī)劃及導(dǎo)航。主控模塊選用樹莓派3B,在樹莓派上運(yùn)行基于ROS 系統(tǒng)的SLAM 技術(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)地圖建模,整個(gè)機(jī)器人控制系統(tǒng)被整合到ROS 系統(tǒng)中,具備結(jié)構(gòu)簡潔、一體化程度較高的特點(diǎn)。有助于幫助患者解決生活中的移動(dòng)問題，使得患者有更大的活動(dòng)空間。

1 設(shè)計(jì)原理及實(shí)現(xiàn)

1.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

本設(shè)計(jì)是在樹莓派Ubuntu16.05 的基礎(chǔ)上搭建了ROS 系統(tǒng)。在ROS 的基礎(chǔ)框架上,通過選配符合功能要求的功能包,快速實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的控制系統(tǒng)開發(fā)。主要分為三大模塊，分別是下位機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)、ROS 系統(tǒng)和上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)。下位機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)主要包括圖像采集模塊、STM32 控制模塊和激光雷達(dá)掃描模塊；ROS 系統(tǒng)主要是針對各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行設(shè)計(jì)，主要有視頻傳輸節(jié)點(diǎn)、運(yùn)動(dòng)控制節(jié)點(diǎn)、路徑規(guī)劃節(jié)點(diǎn)、激光雷達(dá)通信節(jié)點(diǎn)、SLAM 節(jié)點(diǎn)等多個(gè)松耦合的節(jié)點(diǎn),每個(gè)節(jié)點(diǎn)都是1 個(gè)ROS 進(jìn)程；上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)i 主要是設(shè)計(jì)人機(jī)交互界面，方便操作者的使用。整個(gè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)框圖如圖1 所示。

1.2 系統(tǒng)構(gòu)建及算法設(shè)計(jì)

1.2.1 ROS 系統(tǒng)構(gòu)建

本系統(tǒng)包括遠(yuǎn)程操控端和車體端兩個(gè)系統(tǒng)部分，操控部分包括搖桿操控、鍵盤或者屏幕的鼠標(biāo)實(shí)現(xiàn)對機(jī)器人的遠(yuǎn)程操控。車載計(jì)算機(jī)是核心，負(fù)責(zé)機(jī)器人系統(tǒng)運(yùn)算和各部分的通信。通過對遠(yuǎn)程遙控端和車載樹莓派核心控制系統(tǒng)建立聯(lián)系，一般來說，遠(yuǎn)程控制端主要是通過在Linux 系統(tǒng)下對車載計(jì)算機(jī)進(jìn)行SSH 訪問達(dá)到遠(yuǎn)程控制的目的。

ROS 系統(tǒng)主要是使機(jī)器人各個(gè)傳感器之間相互協(xié)調(diào)配合工作，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的目標(biāo)功能。本系統(tǒng)中，通過相機(jī)和激光雷達(dá)來實(shí)現(xiàn)對外界環(huán)境的感知。相機(jī)負(fù)責(zé)進(jìn)行圖像采集，通過Hector SLAM 實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的位姿預(yù)測，激光雷達(dá)可以實(shí)時(shí)探測周圍的障礙物，在形式的過程中完成避障。

除此之外，本系統(tǒng)中為了對機(jī)器人進(jìn)行速度的校準(zhǔn)和調(diào)節(jié)，加入了三軸加速度傳感器模塊，可以對機(jī)器人的行駛速度進(jìn)行精確的測量。

上層配置文件包括遠(yuǎn)程操控端和車體端兩個(gè)部分。車體端配置文件是gammbot-bringup 包中的gammab0t.1aunch，此文件主要由3 個(gè)部分的內(nèi)容組成：系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置、系統(tǒng)啟動(dòng)節(jié)點(diǎn)和啟動(dòng)其他模塊或服務(wù)的launch 啟動(dòng)文件。系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置中可以設(shè)置是 否可以啟動(dòng)或停止某些傳感器(如深度相機(jī))的啟動(dòng)、端口參數(shù)設(shè)置以及是否仿真運(yùn)行等。

ROS 實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制的核心是roscontrol 設(shè)計(jì)與配置，通過自定義，可以實(shí)現(xiàn)對不同硬件接口協(xié)議的耦合，滿足不同機(jī)器人硬件配置的要求。本文設(shè)計(jì)了移動(dòng)機(jī)器人控制架構(gòu)，基于ros-control 控制機(jī)制，配置差速運(yùn)動(dòng)控制器完成對移動(dòng)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制?？刂破髟O(shè)計(jì)部分可以通過修改配置文件中的參數(shù)。ros-control 的運(yùn)動(dòng)控制機(jī)制設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)步驟包括4 個(gè)部分：上層配置文件、配置服務(wù)器、硬件接口層設(shè)計(jì)和硬件執(zhí)行層設(shè)計(jì)。

1.2.2 Hector SLAM 系統(tǒng)構(gòu)建

Hector SLAM 核心過程圖2 所示，SLAM 系統(tǒng)主要有3 個(gè)步驟：

第一步為預(yù)處理。對通過激光雷達(dá)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾處理，然后通過攝像頭提取環(huán)境特征。

第二步為匹配。在激光雷達(dá)不斷采集周圍環(huán)境的過程中，地圖上的每一個(gè)位置都會(huì)經(jīng)過激光雷達(dá)信號的處理，對應(yīng)每一個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)。之后又通過ICP 點(diǎn)云匹配算法來實(shí)現(xiàn)實(shí)際環(huán)境和點(diǎn)云數(shù)據(jù)的對應(yīng)。

第三步為地圖融合。在實(shí)際地圖環(huán)境和采集到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行一一匹配之后，我們可以將激光雷達(dá)采集到的新數(shù)據(jù)逐步拼接到地圖中來，實(shí)現(xiàn)地圖的更新。

1.2.3 圖像預(yù)處理

本系統(tǒng)通過攝像頭采集環(huán)境數(shù)據(jù)，在視頻采集過程中可能會(huì)受到各種環(huán)境因素及硬件條件的影響，如光照強(qiáng)度不均勻、硬件功能不穩(wěn)定等因素會(huì)導(dǎo)致噪聲產(chǎn)生，從而影響后期圖像特征的提取與圖像識別的結(jié)果。另外，攝像頭獲取的視頻幀是RGB圖像，為了減少計(jì)算量，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)處理，在后期關(guān)鍵特征的提取采用灰色圖像。本文圖像預(yù)處理主要包括圖像的灰度轉(zhuǎn)換和二值化處理、圖像邊緣檢測。

圖像的灰度轉(zhuǎn)換和二值化處理：灰度變換可以簡化信息，灰度化以后就只剩下灰度值。進(jìn)行圖像的灰度轉(zhuǎn)換可以有效的突出圖像中的目標(biāo)特征，同時(shí)對于一些無關(guān)緊要的特征值可以對其進(jìn)行抑制。進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換之前的圖像灰度值和轉(zhuǎn)換之后的灰度值之間有一定的轉(zhuǎn)換關(guān)系，我們一般用灰度變換函數(shù)T(D)來表示這個(gè)關(guān)系。其中D=f(x,y)表示的是原圖像中的灰度值，D'=g(x,y)則表示灰度轉(zhuǎn)換之后的灰度值。其滿足關(guān)系

在灰度圖像的二值化處理過程中，圖像中像素點(diǎn)的灰度值一般設(shè)置為0 或255。二值化處理是為了通過對圖像的再處理，以此得到圖像的目標(biāo)信息，獲取圖像的目標(biāo)輪廓。

圖像邊緣檢測：在本設(shè)計(jì)中對環(huán)境特征的提取需要基于邊緣和角點(diǎn)等特征完成，因此需要對圖像進(jìn)行邊緣檢測。邊緣在圖像處理中有重要的作用，一般來說灰度均勻程度不同的圖像區(qū)域的邊界就是圖像邊緣，沿著邊緣法線方向的灰度變化比較劇烈，在這里我們采用了算法canny 對其進(jìn)行邊緣檢測，該算法包含了多個(gè)階段的算法。通過一階差分偏導(dǎo)計(jì)算出梯度值以及方向，一階差分是通過sobel 算子得到，將得到的梯度值不是極值的點(diǎn)均進(jìn)行置0操作，并測定其閾值范圍，超出閾值范圍的點(diǎn)屬于邊緣。

1.2.4 視覺跟蹤算法

圖2 SLAM原理圖

卡爾曼濾波主要是通過系統(tǒng)的輸入輸出來對數(shù)據(jù)進(jìn)行觀測，是對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計(jì)的一種算法。所謂濾波，是對在所觀測的數(shù)據(jù)中來自系統(tǒng)或者是外界各種因素的干擾進(jìn)行剔除。之所以采用卡爾曼濾波算法進(jìn)行目標(biāo)位置的估計(jì)，是因?yàn)樵谶M(jìn)行目標(biāo)位置的估計(jì)、速度的測量估計(jì)以及加速的測量估計(jì)過程中會(huì)產(chǎn)生噪聲。我們可以通過卡爾曼濾波算法，在采集到目標(biāo)動(dòng)態(tài)信息的前提下，得到目標(biāo)位置的最優(yōu)估計(jì)。

在我們進(jìn)行機(jī)器人位置姿態(tài)估計(jì)的過程中，首先我們會(huì)采集機(jī)器人在各個(gè)時(shí)刻的位置狀態(tài)，記作x1,x2...xk，下標(biāo)k代表離散時(shí)間。用兩個(gè)方程來描述狀態(tài)估計(jì)問題：

其中，f為運(yùn)動(dòng)方程、u為輸入、w為輸入噪聲、g為觀測方程、y為觀測數(shù)據(jù)、n為觀測噪聲。

根據(jù)高斯性質(zhì)，得如下方程：

其中Qk和Rk表示兩個(gè)噪聲項(xiàng)的協(xié)方差矩陣,、C分別為轉(zhuǎn)移矩陣和觀測矩陣。通過計(jì)算可知卡爾曼濾波器構(gòu)成的最優(yōu)無偏估計(jì)可以通過以下兩個(gè)步驟完成：

1）對下一個(gè)位置姿態(tài)進(jìn)行預(yù)測,

2）對目標(biāo)位置進(jìn)行實(shí)時(shí)更新,其概率的分布如公式6 所示，其中K表示卡爾曼增益。

1.3 上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)

圖3 上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)框圖

上位機(jī)軟件的開發(fā)使用了QT 平臺進(jìn)行人機(jī)交互界面的設(shè)計(jì)，通過與下位機(jī)的通信和ROS 系統(tǒng)的連接，實(shí)現(xiàn)病床所在區(qū)域地圖的構(gòu)建、移動(dòng)控制等功能。本設(shè)計(jì)設(shè)計(jì)了一種簡明易操作的人機(jī)交互界面，實(shí)現(xiàn)在上位機(jī)對整個(gè)系統(tǒng)的精確控制。界面中包含了所需要的參數(shù)設(shè)置，如平臺位置讀取、移動(dòng)速度、移動(dòng)模式等。其設(shè)計(jì)框圖如圖3 所示。

2 機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

自動(dòng)駕駛護(hù)理床作為一種服務(wù)機(jī)器人，機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)應(yīng)滿足人機(jī)工程學(xué)，運(yùn)動(dòng)實(shí)現(xiàn)上應(yīng)滿足設(shè)計(jì)原則為：

1）自動(dòng)駕駛護(hù)理床應(yīng)滿足醫(yī)療器械基本要求，安全平穩(wěn)。

2）自動(dòng)駕駛護(hù)理床速度不應(yīng)過高，保持安全范圍。

3）自動(dòng)駕駛護(hù)理床要實(shí)現(xiàn)前進(jìn)、后退、轉(zhuǎn)向、變速等功能。

4）自動(dòng)駕駛護(hù)理床在檢測到路況信息時(shí)需將信息傳達(dá)給病人。

本文設(shè)計(jì)的自動(dòng)駕駛護(hù)理床整體結(jié)構(gòu)如圖4 所示，自動(dòng)駕駛護(hù)理床的驅(qū)動(dòng)部分是由兩個(gè)直流減速電機(jī)驅(qū)動(dòng)承重輪來實(shí)現(xiàn)的，采用了雙輪差速驅(qū)動(dòng)的方式，可實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)避障效果。裝置采用塔式結(jié)構(gòu)，將各硬件放置在不同高度位置，有利于功能的實(shí)現(xiàn)以及保持裝置移動(dòng)過程中的平穩(wěn)性。各硬件空間位置關(guān)系如圖4 所示。

圖4 中樹莓派處理器為整個(gè)裝置的核心部位，用于處理和發(fā)送指令數(shù)據(jù)，STM32 單片機(jī)將信號發(fā)送至電機(jī)，實(shí)現(xiàn)裝置的運(yùn)動(dòng)，激光雷達(dá)是用來檢測障礙物并實(shí)現(xiàn)避障功能的傳感器，攝像頭為采集周圍環(huán)境，并將信息指令發(fā)送給樹莓派處理器，顯示屏可顯示工作時(shí)各部件的信息以及調(diào)試裝置。

圖4 自動(dòng)駕駛護(hù)理床設(shè)計(jì)整體結(jié)構(gòu)圖

3 測試結(jié)果與分析

在機(jī)器軟硬件系統(tǒng)開發(fā)完畢后,對其進(jìn)行了實(shí)際測試,搭建了如圖5 的測試場地。在實(shí)驗(yàn)中，主要通過對機(jī)器人進(jìn)行地圖繪制、自動(dòng)導(dǎo)航以及實(shí)時(shí)避障的實(shí)驗(yàn)。

首先是對地圖進(jìn)行繪制，選取特定的區(qū)域使機(jī)器人在該區(qū)域范圍內(nèi)活動(dòng)，通過激光雷達(dá)采集的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對該區(qū)域地圖的繪制。在得到的地圖中進(jìn)行自動(dòng)導(dǎo)航測試，并在其形式路徑中擺放障礙物，測試其是否可以準(zhǔn)確到達(dá)目的地并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)避障。

經(jīng)過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，機(jī)器人可以在所建地圖中進(jìn)行自動(dòng)導(dǎo)航行駛，并在遇到障礙物的時(shí)候會(huì)及時(shí)躲避，實(shí)現(xiàn)了避障功能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本系統(tǒng)的軟硬件開發(fā)成功，并且到達(dá)了目標(biāo)設(shè)計(jì)需求。

圖5 系統(tǒng)測試圖

4 總結(jié)與展望

本系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一種基于HectorSLAM 的全場景自動(dòng)駕駛床系統(tǒng)總體框架，以機(jī)載核心控制器樹莓派位核心控制器，通過上位機(jī)人機(jī)交互界面的直接控制，并實(shí)現(xiàn)上下位機(jī)之間的通信，將各個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行交互和遠(yuǎn)程傳輸，采用卡爾曼濾波算法對機(jī)器人的目標(biāo)位置姿態(tài)進(jìn)行估計(jì)，并基于HectorSLAM 算法對行駛環(huán)境進(jìn)行機(jī)器地圖的建立。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)分析可知，在機(jī)器人建立好地圖之后，通過設(shè)定目標(biāo)地點(diǎn)以及布置障礙物，實(shí)現(xiàn)了機(jī)器人自動(dòng)導(dǎo)航行駛，并在行駛的過程中實(shí)現(xiàn)避障功能，達(dá)到了預(yù)期設(shè)計(jì)目標(biāo)。

但是在本系統(tǒng)在使用過程中，功耗加大，不利于長時(shí)間使用，如何提高系統(tǒng)的續(xù)航是一個(gè)需要解決的問題；本系統(tǒng)所使用的多個(gè)傳感器價(jià)格比較昂貴，整個(gè)系統(tǒng)的成本較高，降低成本提高其接受性也需亟待解決；此外當(dāng)前系統(tǒng)沒有涉及系統(tǒng)的安全保護(hù)電路，后續(xù)應(yīng)當(dāng)添加系統(tǒng)保護(hù)電路。

總體來說，本設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基本功能，在醫(yī)療器械與互聯(lián)網(wǎng)的大背景下，越來越多的智能醫(yī)療設(shè)備被發(fā)明，相信基于HectorSLAM 算法的自動(dòng)駕駛床的應(yīng)用必定擁有更加廣闊的市場。