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        智能護理機器人在居所中的研究與應(yīng)用

        2023-09-11 08:00:20王波梁魯陽孔慶瑩
        電子制作 2023年15期
        關(guān)鍵詞:卡爾曼濾波測距基站

        王波,梁魯陽,孔慶瑩

        (1.廣東省機械技師學(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)老問題日益嚴峻,“南粵家政”工程的提出恰逢其時。據(jù)統(tǒng)計,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)國計民生的大事情,很多家庭的養(yǎng)老負擔(dān)也越來越重。

        本文提出研究和開發(fā)一種智能護理機器人,并在居所中應(yīng)用和推廣。在具備完善的護理自動化、智能化功能基礎(chǔ)上,以能護理機器人為中心,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”工程的推進提供有力支撐。同時,本文重點研究了護理機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,最終實現(xiàn)護理機器人在室內(nèi)定位和自主導(dǎo)航。

        1 智能監(jiān)護養(yǎng)老服務(wù)平臺的組成

        本文提出的智能監(jiān)護養(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)、護理與按摩的多功能智能護理床、智能護理機器人為載體,運用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將設(shè)備端的個人信息、設(shè)備運行狀態(tài)、實時健康數(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,可以實現(xiàn)多種終端的實時監(jiān)控,同時用戶也可以采用多種模式遠程控制護理床姿態(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。具體的護理系統(tǒng)架構(gòu)如圖1 所示。

        圖1 智能監(jiān)護養(yǎng)老服務(wù)平臺架構(gòu)

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

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

        圖2 智能護理機器人“床-椅”兩種姿態(tài)實物圖

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

        表1 智能護理機器人關(guān)鍵功能及參數(shù)

        ■1.2 智能護理機器人系統(tǒng)硬件組成

        智能護理機器人主要包括: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提供;②3 個推桿電機,實現(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,是智能護理機器人的核心。

        主控制器設(shè)計和安裝接線如圖3 所示。

        圖3 智能護理機器人主控制器及其安裝

        2 運動控制系統(tǒng)設(shè)計

        ■2.1 運動學(xué)模型

        本文設(shè)計的智能護理機器人采用兩輪差速的驅(qū)動方式,該驅(qū)動方式下,位姿計算是機器人運動控制過程中的關(guān)鍵[4]。位姿是指機器人在絕對坐標(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。智能護理機器人的運動學(xué)模型如圖4 所示。

        圖4 智能護理機器人運動學(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Q的線速度,ω為中心點Q的角速度,對位姿進行離散化之后得:

        假設(shè)機器人的初始姿態(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)

        自主巡航是智能護理機器人關(guān)鍵技術(shù),基于超寬帶技術(shù)(Ultra Wide Band,UWB)的室內(nèi)定位實現(xiàn)自主巡航。UWB 是無線電通信技術(shù)的一種新方向,被認為是當(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)上述的運動學(xué)模型,當(dāng)智能護理機器人移動時,慣性導(dǎo)航提供的位置數(shù)據(jù)存在累計誤差,且在居所復(fù)雜的環(huán)境下難以提供實時的位置數(shù)據(jù),慣性導(dǎo)航結(jié)合UWB 定位系統(tǒng),則可以很好解決實時定位和重復(fù)定位的問題。

        2.2.1 UWB 定位系統(tǒng)設(shè)計

        該系統(tǒng)主要包括1 個PC 基站、4 個定位基站、1 個機載UWB 標(biāo)簽以及上位機系統(tǒng)等。其主要工作是測量機載標(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 基站與上位機連接,上位機收到PC基站數(shù)據(jù)后,計算得到三維定位數(shù)據(jù),再將定位數(shù)據(jù)下發(fā)至運動控制系統(tǒng)。UWB 定位系統(tǒng)框架如圖5 所示。

        圖5 智能護理機器人UWB 定位系統(tǒng)框架

        2.2.2 UWB 定位算法的實現(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,計算出唯一的交點作為標(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)點間距離為:

        其中,c為光速,D為兩點間測距距離。

        (2)三邊定位算法

        如圖7 所示,通過SDS-TWR 測距算法,機載UWB 標(biāo)簽輪流與A、B、C、D 四個定位基站進行測距,得到標(biāo)簽到四個定位基站的距離:d1,d2,d3,d4;再根據(jù)三邊定位法計算得到標(biāo)簽的實際二維坐標(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行減運算,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為先驗估計的k時刻狀態(tài)矩陣,Zk為實際觀察量,Ak-1為狀態(tài)變換矩陣,Hk為實際觀測矩陣,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

        智能護理機器人的運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 智能護理機器人運動控制系統(tǒng)框架

        其中,編碼器用于實時采樣機器人左右兩輪的線速度vL和vR,電子羅盤用于實時采樣機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器人兩輪中心點Q的線速度v和角速度ω。

        3 實驗及其分析

        ■3.1 實驗平臺

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

        ■3.2 實驗效果

        在居所內(nèi)指定某個坐標(biāo)點為目標(biāo)位置,并記為:O( 0,0)。智能護理機器人從不同的初始位置出發(fā),運行至目標(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)實驗,智能機器人運行至目標(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)老護理機器人平臺,在確保安全情況下,實現(xiàn)了通過多種途徑(語音、手機、手動等)進行操作,大大提高了護理人員的工作效率,減少工作強度;根據(jù)臥床老人的舒適度大數(shù)據(jù)分析結(jié)果,利用機器人多軸控制技術(shù)實現(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)的護理機器人,可以實現(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理的人員居家護理的條件將得到巨大的改變,具有前瞻布局意義。

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