趙玲

（四川中醫(yī)藥高等專科學(xué)校，四川綿陽，261000）

0 引言

隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們對于醫(yī)學(xué)護(hù)理方面的需求也日趨提升。現(xiàn)在的護(hù)理工作主要靠醫(yī)護(hù)人員來開展。就存在工作強度較高以及一定的感染風(fēng)險等問題。因此，設(shè)計一種護(hù)理機器人，實現(xiàn)無人化的護(hù)理作業(yè)，可以有效解決上述問題，具有良好的應(yīng)用價值。

就目前而言，國內(nèi)許多機構(gòu)在護(hù)理機器人領(lǐng)域開展了研究。2020 年，電子科技大學(xué)成都學(xué)院陳虹宇以人機工程學(xué)為基礎(chǔ)，設(shè)計了一種穿戴式下肢復(fù)健輔助行走裝置，用于腦卒中偏癱患者的康復(fù)護(hù)理[1]；2021 年，江南大學(xué)姜智文通過構(gòu)建人機力學(xué)模型，研究了仿人背抱機器人的主要設(shè)計因素[2]；2022 年，安徽理工大學(xué)畢亮亮團(tuán)隊采用TRIZ 發(fā)明原理，研發(fā)了一種多功能的輔助護(hù)理機器人[3]。從上述設(shè)計來看，對護(hù)理機器人的研發(fā)均達(dá)到了良好的效果，且解決了一定的問題。通過分析上述文獻(xiàn)的研究方式可知，均是以提出問題－目標(biāo)－功能研發(fā)為流程進(jìn)行開展。由此可以說明，該研究方式對于護(hù)理機器人的結(jié)構(gòu)、性能研發(fā)是比較有效的。因此，本文也以上述研究方式為依據(jù)，以STM32 為主控芯片，開發(fā)一種結(jié)構(gòu)合理、系統(tǒng)穩(wěn)定且具有簡易護(hù)理功能的機器人。

1 系統(tǒng)的整體布局

本課題對于簡易護(hù)理機器人的設(shè)計中，將到被護(hù)理人的常規(guī)需求作為設(shè)計的主要目標(biāo)。因此，該護(hù)理機器人需要實現(xiàn)的目標(biāo)有：喂餐、輔助翻身、中醫(yī)推拿、人機交互等。要實現(xiàn)上述功能，系統(tǒng)完成各項功能所需要具備的模塊如表1所示。

表1 功能與實現(xiàn)模塊

由表1 所示的功能與模塊對應(yīng)圖，護(hù)理機器人在運行時，主要通過信號采集、信號傳輸、發(fā)送指令信號指示各模塊動作等流程來實現(xiàn)各項功能。因此，需要確定系統(tǒng)的主控芯片從而實現(xiàn)結(jié)構(gòu)的完整性。因此，本文以STM32 為主控核心[4]，構(gòu)建整個系統(tǒng)。系統(tǒng)的整體布局情況，如圖1 所示。

圖1 系統(tǒng)整體布局

2 系統(tǒng)的硬件設(shè)計

系統(tǒng)的整體布局完成之后，下一步就是對系統(tǒng)的硬件進(jìn)行設(shè)計。具體操作為：（1）模塊分析。對系統(tǒng)的各模塊應(yīng)用場景、要求等情況進(jìn)行分析，為后續(xù)硬件的類型選擇提供參考依據(jù)；（2）對系統(tǒng)的各部分確定合理的硬件類型（如：型號、參數(shù)、功能）；（3）設(shè)計各模塊的硬件電路，即根據(jù)各模塊的情況，搭建能夠使其正常運行的電路。

■2.1 主控芯片的確定

護(hù)理機器人在運行中，需要具有以下幾個性能：（1）系統(tǒng)的運行速度較快且穩(wěn)定性要求較高；（2）在給被護(hù)理人喂飯、翻身、推拿等操作中，需要各種信號和指令即時、穩(wěn)定傳輸才能確保一切工作有條不紊地進(jìn)行，故主控芯片需要支持大量且高速的數(shù)據(jù)傳輸；（3）對于機器人在護(hù)理工作中，系統(tǒng)面對各種復(fù)雜的指令，具有良好的可靠性；（4）系統(tǒng)的功耗較低。根據(jù)上述性能，本文選擇的主控芯片為STM32F407。該控制器兼具上述優(yōu)點，同時還具有多樣化的接口，可以滿足護(hù)理機器人在不同場景下的使用需求，其豐富的外設(shè)，也能夠使其應(yīng)用在多種場合下[5]。STM32F407 的主要參數(shù)，如表2 所示。

表2 STM32F407部分主要參數(shù)

STM32F407 主控芯片的電路如圖2 所示。

圖2 STM32 主控芯片

■2.2 驅(qū)動模塊的確定

就本課題而言，護(hù)理機器人由于需要滿足一定的功能需求，故其機器人本體，設(shè)計為手臂式結(jié)構(gòu)?？紤]到機器人在不同場景的開展護(hù)理工作時，能夠根據(jù)具體的情況來動作。且工作場景通常是在病房或室內(nèi)，其地面較為平整，故行走機構(gòu)設(shè)計為輪式。因此，該護(hù)理機器人的驅(qū)動模塊主要體現(xiàn)在幾個方面：（1）驅(qū)動機器人行走機構(gòu)的驅(qū)動；（2）機械手臂的驅(qū)動。機器人的手臂包括大臂、小臂、關(guān)節(jié)、手腕，為實現(xiàn)翻身、喂飯、按摩等功能，需要對關(guān)節(jié)和手腕進(jìn)行驅(qū)動。

當(dāng)系統(tǒng)運行時，驅(qū)動模塊的基本運行流程為：（1）系統(tǒng)獲得指令，指示機器人進(jìn)行某項動作（如給被護(hù)理人翻身）；（2）主控系統(tǒng)指示行走機構(gòu)的驅(qū)動模塊，機器人行走至給被護(hù)理人翻身的最佳位置；（3）主控系統(tǒng)指示關(guān)節(jié)、手腕的驅(qū)動模塊動作，機械手臂開始運動，為被護(hù)理人翻身。

由于涉及的驅(qū)動模塊較多，限于篇幅，本文僅以行走機構(gòu)模塊為例進(jìn)行說明。從上述運行流程可知，機器人在工作場所中，行走的地面較為平坦，且行走距離較短，故驅(qū)動電機僅需要能夠?qū)崿F(xiàn)基本的運動需求即可。鑒于此，行走機構(gòu)的驅(qū)動模塊擬定為雙驅(qū)動結(jié)構(gòu)。驅(qū)動模塊的電路設(shè)計如圖3 所示。

圖3 行走機構(gòu)驅(qū)動模塊

同理，根據(jù)關(guān)節(jié)、手腕驅(qū)動手臂的電磁轉(zhuǎn)矩要求、構(gòu)件的自由度、轉(zhuǎn)速控制的效果等因素，實現(xiàn)相應(yīng)驅(qū)動模塊的設(shè)計。

■2.3 無線通信模塊的確定

通常情況下，護(hù)理機器人的活動范圍為室內(nèi)，其整體的活動面積較小。因此，對于系統(tǒng)的無線通信模塊設(shè)計中，由于藍(lán)牙模塊的有效作用范圍為30 ～40 米，完全能夠滿足室內(nèi)的使用。因此，本文的無線通信模塊確定為藍(lán)牙模塊，基本類型為藍(lán)牙5.0 Mesh 模塊。部分主要參數(shù)如表3 所示。

表3 藍(lán)牙5.0基本參數(shù)

■2.4 循跡模塊的確定

對于護(hù)理機器人而言，其運動軌跡較為簡單，僅在室內(nèi)小范圍運動。因此，在循跡模塊設(shè)計中，除了為機器人規(guī)劃合理的軌跡外，由于小范圍活動區(qū)間存在大量的物品擺放以及人員走動，因此還要考慮的是避障問題。鑒于上述兩點，本文在循跡模塊的設(shè)計中，考慮到陽光和燈光對傳感器的影響，采用紅外傳感器來實現(xiàn)機器人的循跡[6]。同時，采用超聲波傳感器對障礙物進(jìn)行檢測[7]，繼而達(dá)到良好的循跡和避障效果。紅外循跡模塊如圖4 所示，超聲波避障模塊如圖5所示。

圖4 紅外循跡模塊

圖5 超聲避障模塊

■2.5 液晶顯示模塊的確定

液晶顯示模塊，是實現(xiàn)人機交互的媒介。即通過液晶顯示器，顯示系統(tǒng)的運行狀態(tài)，包括：計時、驅(qū)動電機轉(zhuǎn)速、電量、循跡模塊工作狀態(tài)顯示以及發(fā)送指令等。在液晶顯示模塊的設(shè)計中，選擇類型為OLED。原因在于，該顯示模塊即使沒有背離燈光，也能夠自主發(fā)亮，而且該模塊具有較快的響應(yīng)速度[8]。液晶顯示模塊的電路設(shè)計如圖6 所示。

圖6 液晶顯示模塊

3 系統(tǒng)的軟件設(shè)計

■3.1 算法的確定

護(hù)理機器人在執(zhí)行各項指令的時候，需要對被護(hù)理人的特征進(jìn)行圖像識別，例如：執(zhí)行喂飯操作時，需要識別被護(hù)理人的面部，執(zhí)行翻身操作時，需要識別被護(hù)理人的側(cè)方位，以便能夠在最佳位置完成上述動作。因此，在系統(tǒng)的軟件設(shè)計中，主要是圖像識別模塊的軟件設(shè)計。在本文的圖像識別模塊設(shè)計中，采用的方法為最大類間方差算法(OTSU 算法)。其主要原因在于：（1）計算速度較快。由于其本質(zhì)是均值方差的計算，故整個計算過程比較簡單，能夠快速得到計算結(jié)果；（2）受環(huán)境影響因素較小。該算法受圖片的亮度以及對比度等因素的影響比較小，具有良好的數(shù)字圖像處理性能[10]。從原理上來說，該方法是一種能夠確定圖像的二值化分割閾值，將圖像采集的目標(biāo)和背景都達(dá)到較高的像素區(qū)分度[9]。類間方差表達(dá)式為[10]：

式中，1ω為背景像素占比；2ω為前景像素占比；μ為累積灰度值；1μ為前景平均灰度值；2μ為背景的平均灰度值。

對公示(1)進(jìn)行簡化，可得簡化表達(dá)式[10]：

■3.2 分割處理系統(tǒng)設(shè)計方案

3.2.1 系統(tǒng)基本運行流程

護(hù)理機器人主要對被護(hù)理人進(jìn)行識別，以便準(zhǔn)確實現(xiàn)對應(yīng)的護(hù)理動作。該圖像處理模塊主要分為5 個流程：（1）圖像的選取；（2）平面圖像處理；（3）圖像預(yù)處理；（4）圖像分割；（5）選擇圖像。在圖像識別中，當(dāng)攝像頭拍攝照片后，按照上述步驟系統(tǒng)開始對平面圖像進(jìn)行處理，并將處理好的圖像進(jìn)行展示；隨后，被選取的圖像將被提取濾波器中，進(jìn)行均衡化、線性變換以及降噪等處理，再利用OTSU 算法計算圖像的最佳值，從而準(zhǔn)確實現(xiàn)護(hù)理人（人臉、后背等位置）與背景的區(qū)分。以人臉識別為例，部分實現(xiàn)的代碼如下：

mport cv2

img = cv2.imread(” face2.png” )

faceCascade = cv2.CascadeClassifier(” haarcascade_frontalface_default.xml” )

faces = faceCascade.detectMultiScale(img,1.3)

for (x, y, w, h) in faces:

cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 5)

cv2.imshow(” img” , img)

cv2.waitKey()

cv2.destroyAllWindows()

……

3.2.2 GUI 界面設(shè)計

系統(tǒng)的GUI 界面，即圖形用戶界面。其運行的基本原理為：系統(tǒng)的內(nèi)部會把用戶的指令轉(zhuǎn)換成對應(yīng)的代碼信息。此時，GUI 程序開始運行，并創(chuàng)建對應(yīng)的消息隊列，程序?qū)崟r對隊列中的消息進(jìn)行處理。

在本文中，以人臉識別為例，GUI 界面里主要有五個部分：（1）圖像的選取；（2）平面圖像處理；（3）圖像的預(yù)處理；（4）圖像分割；（5）圖像選擇。如圖所示，第一個按鈕是實現(xiàn)圖像選擇的功能。當(dāng)圖像輸入完成后，點擊平面圖像轉(zhuǎn)化按鍵，系統(tǒng)便開始對輸入的圖像進(jìn)行平面化處理。再通過預(yù)處理按鍵，對圖像進(jìn)行均衡化以及降噪等操作。隨后，執(zhí)行圖像分割處理，即開始分割實現(xiàn)目標(biāo)和非目標(biāo)要素；最后將已經(jīng)分割完成的人臉圖像進(jìn)行選擇和確定。GUI界面的基本布局，如圖7 所示。

圖7 GUI 界面布局

■3.3 圖像識別效果測試

圖像識別的效果，主要通過識別率來判別。具體的操作方式為：確定圖像識別的總目標(biāo)數(shù)Fz 以及人工識別總數(shù)Fr，則識別率計算表達(dá)式為[11~12]：

考慮到護(hù)理機器人需要在喂飯、翻身以及按摩三個方面的護(hù)理，選取人臉、側(cè)體位以及后背三個對象為識別目標(biāo)，在保持室內(nèi)光線充足的前提下，進(jìn)行圖像識別比較。以人體側(cè)面為例，部分程序為：

import cv2

img = cv2.imread(” monitoring.jpg” )

bodyCascade = cv2.CascadeClassifier(” cascades\haarcascade_fullbody.xml” )

bodys = bodyCascade.detectMultiScale(img, 1.15, 4)

for (x, y, w, h) in bodys

cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 5)

……

圖像識別效果如表4 所示。

表4 測試結(jié)果

從表4 所示的數(shù)據(jù)來看，在光線充足的條件下，人臉的識別率最高，因為人的臉部具有明顯的特征，系統(tǒng)能夠較容易地區(qū)分人臉與背景的差異；而側(cè)體位識別率略低，通常智能通過手部特征來進(jìn)行識別，而后背由于明顯的特征較少，識別率也進(jìn)一步降低。所以，OTSU 算法在計算中，對于特征明顯的對象，具有非常高的識別精度，但缺乏明顯特征的對象，圖像識別的準(zhǔn)確率會低一些。該實驗結(jié)果也表明，在護(hù)理機器人設(shè)計中，可以在圖像識別的基礎(chǔ)上，再增加人工后臺的運維和控制功能，例如：通過UI 設(shè)計，開發(fā)基于人機遠(yuǎn)程交互的App，通過手機指令動作，指示機器人的運行，這樣便可以彌補系統(tǒng)的不足之處。

4 結(jié)論

對于簡易護(hù)理機器人的設(shè)計而言，本文結(jié)合功能與設(shè)計模塊相對應(yīng)的情況，完成了以STM32 為主控制系統(tǒng)，驅(qū)動模塊、無線通信模塊、循跡模塊等相關(guān)聯(lián)的整體布局。在此基礎(chǔ)上，完成了系統(tǒng)的硬件設(shè)計。并在軟件設(shè)計中，采用OTSU 算法實現(xiàn)機器人的圖像識別功能，從識別率測試來看，對特征不明顯的對象識別，會存在識別率略低的情況。因此，下一步工作，通過開發(fā)人機交互App，通過人工運維與機器人智能化功能相結(jié)合的形式，達(dá)到優(yōu)化護(hù)理機器人性能的目的。