林靖生 吳韜

摘 要：隨著機器人技術(shù)的不斷發(fā)展，機器人正在進入國民生活的醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)療服務(wù)機器人正成為機器人技術(shù)推廣的新領(lǐng)域。本研究從SLAM技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀入手，描述了基于此技術(shù)的醫(yī)療服務(wù)機器人五大性能，地圖構(gòu)建、路徑規(guī)劃、實時定位、自動回充、語音控制，分析了復(fù)雜環(huán)境下的SLAM算法優(yōu)化，提出一種基于SLAM技術(shù)的醫(yī)療服務(wù)機器人的設(shè)計與實現(xiàn)。鑒于具有成本相對較低，對傳感器性能要求低，算法整體運算壓力小，具有廣闊的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：醫(yī)療；服務(wù)機器人；SLAM

中圖分類號：TP242 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）22-0074-03

Abstract： With the continuous development of robot technology， robot is entering the medical field of national life， medical service robot is becoming a new field of robot technology promotion. Starting with the development of slam technology， this paper describes the five performances of medical service robot based on SLAM technology， including map construction， path planning， real-time positioning， automatic refilling and voice control， and analyzes the optimization of SLAM algorithm in complex environment. This paper presents the design and implementation of a medical service robot based on SLAM technology. In view of the relatively low cost， low demand for sensor performance and low computational pressure of the algorithm as a whole， it has a broad application prospect.

Keywords： medical treatment； service robot； SLAM

前言

隨著市場需求的不斷走高，機器人應(yīng)用越來越廣泛，尤其在醫(yī)療服務(wù)業(yè)方面，機器人學(xué)的一個重要分支是移動機器人。預(yù)計2020年，服務(wù)類機器人年銷售收入有望超過300億元，市場定位和產(chǎn)業(yè)升級的需求讓導(dǎo)航定位成為刻不容緩的任務(wù)[1]。機器人技術(shù)是融合了機械，電子，傳感器，計算機，人工智能等許多科學(xué)知識，涉及到當今許多前沿領(lǐng)域技術(shù)[2，3]。移動機器人從實驗室走向應(yīng)用，需要穩(wěn)定的運動系統(tǒng)，可靠的導(dǎo)航系統(tǒng)，精確的感知能力和安全性。移動機器人能夠在各種復(fù)雜的環(huán)境下進行自主定位和導(dǎo)航是完成任務(wù)的前提，室內(nèi)定位技術(shù)相對于傳統(tǒng)的室外定位技術(shù)有其特殊性。主要表現(xiàn)在GPS信號變?nèi)?、障礙物多、干擾源多、多層建筑中的定位及未知環(huán)境定位。室內(nèi)定位技術(shù)是基于對室內(nèi)環(huán)境了解的基礎(chǔ)上，減少對環(huán)境依賴的室內(nèi)定位是亟需解決的難題。

在機器人領(lǐng)域中，不依賴GPS定位技術(shù)具有廣闊的應(yīng)用前景。自主定位基于慣性單元的航跡推算，利用慣導(dǎo)或里程計，對自身位置進行遞歸推算。導(dǎo)致航位推算法只適于短時短距的位姿估計，而對于大范圍的定位常利用傳感器對環(huán)境進行觀測，通過環(huán)境地圖匹配，可實現(xiàn)精確定位。如果把機器人位姿看作系統(tǒng)狀態(tài)，可以用貝葉斯濾波對其位姿進行估計。鑒于里程計和慣導(dǎo)系統(tǒng)誤差累積效應(yīng)，需用其他方法進行定位修正，對遠距離精確導(dǎo)航定位不適用。隨著科技發(fā)展和現(xiàn)實需要，出現(xiàn)了同步定位與地圖構(gòu)建方法，因為它可以在確定自身位置的同時構(gòu)造環(huán)境模型，常被用來解決機器人定位問題，其應(yīng)用被認為是機器人能否實現(xiàn)自主的關(guān)鍵前提條件。

1 SLAM技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

隨著人工智能的快速發(fā)展，智能機器人已經(jīng)深入人類生活中的方方面面。它的出現(xiàn)是為了解決單調(diào)、重復(fù)的體力勞動而使得人的雙手得以解放。為了進一步提高生產(chǎn)效率和生活便利性，對機器人的自主環(huán)境適應(yīng)性能要求也更高。能夠在復(fù)雜環(huán)境下進行自主定位和導(dǎo)航是機器人完成任務(wù)的基礎(chǔ)。移動機器人在作業(yè)時，需要各類傳感器對自身位姿和外部環(huán)境信息的感知，通過準確感知自身和環(huán)境的信息，從而有效完成作業(yè)。在實際過程中，問題求解往往難度較大。近年來移動機器人的同步定位與建圖問題廣為關(guān)注。

SLAM是同步定位與地圖構(gòu)建（Simultaneous Localization And Mapping）的縮寫，最早由Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard提出[4]。SLAM技術(shù)主要用于解決機器人在復(fù)雜環(huán)境下的定位導(dǎo)航與地圖構(gòu)建，可以在周圍環(huán)境無法先驗前提下，讓其在運動過程中根據(jù)自身攜帶的傳感器和對周圍環(huán)境的感知進行精準定位。SLAM技術(shù)是解決移動機器人自主定位與導(dǎo)航問題的關(guān)鍵所在，已成為移動機器人領(lǐng)域研究的熱點[5]。

可靠導(dǎo)航是移動機器人實現(xiàn)自主的先決條件之一，它包括回答：“我在哪里？”“我要去哪里？”和“我怎樣到達那里？”這三個問題。移動機器人的同步定位和地圖創(chuàng)建問題要求機器人在一個完全未知的環(huán)境中，從未知位置出發(fā)，建立環(huán)境的導(dǎo)航地圖，同時同步確認自己方位，從而全面地回答“我在哪里”這一問題。SLAM技術(shù)具有重要的理論和價值，被很多初學(xué)者認為是移動機器人實現(xiàn)真正自主的關(guān)鍵。機器人的定位有相對和絕對。前者是根據(jù)機器人本身或從環(huán)境中提取某些特征信息，結(jié)合上一次的位置和姿態(tài)來判斷出當前自身位姿；而后者是通過人們在環(huán)境中預(yù)先設(shè)置的路標或顯眼節(jié)點來計算機器人實時的位姿?，F(xiàn)往往將兩種結(jié)合來提高機器人定位的精準度。

近年來，SLAM的研究及應(yīng)用，提高了移動機器人的定位精度和地圖創(chuàng)建能力。常見的方法有，將SLAM與運動物體檢測和跟蹤的思想相結(jié)合；用于非靜態(tài)環(huán)境中構(gòu)建地圖的機器人對象建圖方法；結(jié)合最近點迭代算法和粒子濾波的同時定位與地圖創(chuàng)建方法；應(yīng)用二維激光雷達實現(xiàn)對周圍環(huán)境的建模，同時采用基于模糊似然估計的局部靜態(tài)地圖匹配的方法。

2 基于SLAM技術(shù)實現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)機器人自動巡航

基于SLAM技術(shù)實現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)機器人能夠在醫(yī)院病房、行政大廳等多種復(fù)雜的公共空間環(huán)境下起到自主規(guī)劃和實施更正導(dǎo)航路線的功能，具備十分優(yōu)秀的移動和動態(tài)避障能力。即使當機器人經(jīng)過時，從身邊的病床可能突然掉落物體，也能通過局部路徑規(guī)劃方式自然地避開該物體。本發(fā)明提供了視頻通信功能，用于觀察患者狀態(tài)，還可通過視頻遠程操控機器人移動，在需要人工介入時提供輔助的移動操作，使得機器人的移動更加靈活，更適合醫(yī)療服務(wù)的應(yīng)用。還配合語音識別技術(shù)，可以使得醫(yī)護人員能夠通過固定格式的語音來指揮機器人完成所下的命令的動作，例如巡視病房、移動至某個床位前等。通過語音直接操作機器人，具有操作便利、智能化的優(yōu)勢，還能夠有效減輕醫(yī)護人員的工作壓力，提高醫(yī)護人員的工作效率。為了使得患者能夠舒適地觀看機器人屏幕所顯示的內(nèi)容，可以通過調(diào)整機器人的結(jié)構(gòu)，使得顯示裝置所顯示的內(nèi)容與患者的視線平齊。針對以上醫(yī)療服務(wù)機器人所要滿足的功能需求，我們所研發(fā)的機器人提供了集地圖構(gòu)建等功能于一體的解決方案。

2.1 地圖構(gòu)建

機器人利用地圖描述環(huán)境，由于使用的算法和傳感器的差異，所以地圖描述形式也有不同。機器人常用柵格地圖對環(huán)境地圖進行描述。這種地圖同人類認知的地圖相似。廣泛應(yīng)用于路徑規(guī)劃、導(dǎo)航、位姿估計，已成為機器人定位的通用地圖表示法。其本質(zhì)是一張位圖圖片，但其中每個“像素”則表示了實際環(huán)境中存在障礙物的概率分布。

本次研發(fā)的醫(yī)療服務(wù)機器人系統(tǒng)內(nèi)部也采用該地圖方式，我們通過激光雷達掃描繪制柵格地圖，是把環(huán)境劃分成一系列柵格，其中每一個柵格給定一個可能值，表示該柵格被障礙物占據(jù)的幾率。每個柵格可能有“占有”“空”“未知”三種狀態(tài)，分別表示不可通過、可通過、未知三類區(qū)域，易于導(dǎo)航避障，適于運動規(guī)劃。采用這種方式構(gòu)建地圖，易于創(chuàng)建和維護。

2.2 實時定位

經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)在未使用絕對路標，只利用里程計來進行位姿更迭，當機器人在轉(zhuǎn)彎時，位姿未得到及時糾正，產(chǎn)生角度誤差，機器人若繼續(xù)構(gòu)建地圖時很有可能會產(chǎn)生loop closure（回）環(huán)問題，最終導(dǎo)致原本是該閉合的環(huán)形走廊斷開。位姿更新過程中，由于累積誤差的存在，連續(xù)迭代可能會導(dǎo)致地圖扭轉(zhuǎn)。這大大影響了地圖的穩(wěn)定性和準確性。因此本次所研發(fā)醫(yī)療服務(wù)機器人是利用紅外定位傳感器消除里程計累積誤差帶來的位姿估計誤差。在醫(yī)療服務(wù)機器人上配備了紅外定位傳感器來探測貼在天花板上的紅外標簽，目的是更正里程計的累計誤差。研究認為當里程計位姿迭代和紅外定位傳感器的位姿估計可同時獲得時，紅外定位傳感器的位姿信息更準確可靠。當只有里程計時，利用里程計信息進行位姿更迭。以這兩種方式相結(jié)合的方式構(gòu)建地圖比原來單純依靠里程計的位姿迭代更新創(chuàng)建的地圖效果更加理想，通過引入絕對路標信息成功糾正了里程計的位姿累積誤差（尤其是角度誤差），解決了地圖重復(fù)精度問題。

2.3 路徑規(guī)劃

機器人路徑規(guī)劃是根據(jù)當前環(huán)境和目標點信息規(guī)劃出下一刻機器人的運動速度和方向。通過人為預(yù)先設(shè)定的環(huán)境信息，可以規(guī)劃好一條最優(yōu)的路徑，方便對機器人進行來回自主導(dǎo)航。由于SLAM算法本身只完成定位和地圖構(gòu)建，同導(dǎo)航定位/運動規(guī)劃還不完全等價。事實上，在完成同步定位與地圖構(gòu)建后，要進行目標點導(dǎo)航能力。這就是所謂的路徑規(guī)劃，本質(zhì)就是規(guī)劃出一條A點到B點的路徑，讓機器人過去。要實現(xiàn)這個過程，運動規(guī)劃需實現(xiàn)兩個層次的模塊，一個叫做全局規(guī)劃。另一個層次的規(guī)劃模塊，叫做局部規(guī)劃，采用的是D*路徑搜索算法。結(jié)合兩種算法，我們本次研發(fā)的醫(yī)療服務(wù)機器人將這兩個層次的規(guī)劃模塊一起協(xié)同，機器人就可以很好的實現(xiàn)從A到B點的行動了。使機器人在環(huán)境地圖上求取兩點之間的最小代價路徑，并且能避開障礙物，動態(tài)規(guī)劃出一條較優(yōu)的路徑。

2.4 自動回充

為了提高機器人使用便利性，避免電量過低導(dǎo)致機器無法運作的問題，我們?yōu)楸敬吾t(yī)療服務(wù)機器人設(shè)計了自動回充功能。在檢測到自己電量不足后，將會啟動自動回充功能，首先通過路徑規(guī)劃機器人走到充電塢附近，然后使用光電紅外對接的方式實現(xiàn)與充電塢的對接，通過充電座發(fā)出的紅外線信號而檢測出與充電座之間的相對位置信息引導(dǎo)回歸到充電塢。紅外的對接系統(tǒng)由紅外發(fā)射管與紅外接收管組成。紅外發(fā)射管在發(fā)送數(shù)據(jù)的時候采用調(diào)制的方式，即將要送的數(shù)據(jù)和一定頻率的載波作“與”操作，這樣可以提高發(fā)送的效率以及降級發(fā)射的功耗。

為了實現(xiàn)充電塢的對接，機器人的需要接收充電塢的引導(dǎo)。當機器人走到充電塢的附近，理論上應(yīng)該就能夠接收到充電塢上發(fā)出的紅外引導(dǎo)信號。但是實際情況下，由于機器人走到充電附近時的姿態(tài)朝向以及障礙物的影響，可能不能接受到充電塢發(fā)出的紅外引導(dǎo)信號。所以，為了保證機器人能可靠地接收到充電塢的引導(dǎo)，我們首先需要讓機器人找到引導(dǎo)信號。機器人在充電塢紅外信號的引導(dǎo)下，每次步進10厘米，然后繼續(xù)根據(jù)檢測到的信號來調(diào)整自己的位置和姿態(tài)，由于紅外接收器是安裝在機器人后方，所以機器人是倒退著走向充電塢的。機器人與充電塢的對接根據(jù)機器人相對充電塢不同位置處理方式不同。

2.5 語音控制

本次研發(fā)的醫(yī)療服務(wù)機器人可以通過語音控制機器人，機器人上設(shè)置麥克風，配合語音識別技術(shù)，可以使得醫(yī)護人員能夠通過固定格式的語音來指揮機器人完成所下的命令的動作，例如巡視病房、移動至某個床位前等。通過語音直接操作機器人，具有操作便利、智能化的優(yōu)勢，還能夠有效減輕醫(yī)護人員的工作壓力，提高醫(yī)護人員的工作效率。

3 復(fù)雜環(huán)境下的SLAM算法調(diào)優(yōu)（核心算法和優(yōu)化結(jié)果對比）

3.1 簡述

通常機器人服務(wù)的環(huán)境復(fù)雜多變，如何更加準確的建立室內(nèi)地圖成為復(fù)雜環(huán)境中機器人的首要問題。本次研發(fā)的醫(yī)療服務(wù)機器人為此針對影響SLAM建圖準確性的兩個重要因素進行優(yōu)化，將SLAM室內(nèi)地圖的準確性提高，為后續(xù)的自主移動，自主定位實現(xiàn)打下堅實的基礎(chǔ)。具體優(yōu)化方向是里程計反饋優(yōu)化和SLAM閉環(huán)檢測，里程計既是機器人移動物理環(huán)境下的距離、方向，準確的里程計數(shù)據(jù)，可以獲得機器人相對初始位置的相對位移。而機器人建圖時經(jīng)常會遇到的另外一個問題，當重新回到之前的某個位置時，已經(jīng)建好的地圖會錯位并疊加到一起，導(dǎo)致室內(nèi)地圖混亂，為此本次研發(fā)的醫(yī)療服務(wù)機器人使用SLAM閉環(huán)檢測算法，當SLAM算法發(fā)現(xiàn)回到某個之前的位置時，通過算法重新校準地圖，消除之前的累積誤差。下面是對兩個優(yōu)化方向的詳細介紹。

3.2 里程計優(yōu)化處理

里程計原理是利用從移動傳感器獲得的數(shù)據(jù)來估計物體位置隨時間的變化而改變。改方法往往應(yīng)用于多種機器人系統(tǒng)，估算相對于初始位置移動的距離。其對由速度對時間積分來求得位置的估算時所產(chǎn)生的誤差十分敏感。本次研發(fā)的醫(yī)療服務(wù)機器人是由兩個并行的驅(qū)動輪來提供動力，為此我們采用PID算法校準里程計反饋數(shù)據(jù)。

實際中，應(yīng)用最為廣泛調(diào)節(jié)器控制規(guī)律為比例、積分、微分控制，簡稱PID控制，又稱PID調(diào)節(jié)。PID控制器以其結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定性好、工作可靠、調(diào)整方便而成為工業(yè)控制主要技術(shù)之一。當被控對象結(jié)構(gòu)和參數(shù)不能完全掌握時，控制理論其他技術(shù)難以采用時，系統(tǒng)控制器結(jié)構(gòu)和參數(shù)必須依靠經(jīng)驗和現(xiàn)場調(diào)試來確定，這時應(yīng)用PID控制技術(shù)最為方便。

由增量式的PID表達式可知，增量式PID算法的控制增量只與過去的三組誤差量有關(guān)。因此在程序的實現(xiàn)上就容易很多。同時需要存儲和處理的數(shù)據(jù)量也大大降低，對處理器的處理速度和存儲要求也就大大降低，因此增量式PID控制算法是嵌入式控制系統(tǒng)中普遍使用的一種算法。在PID控制中，PID參數(shù)設(shè)置是影響精度的最重要因素，為此我們參照PID參數(shù)工程整定方法的基本原則：

（1）在輸出不震蕩時，增大比例增益P。（2）在輸出不震蕩時，減小比例增益Ti。（3）在輸出不震蕩時，增大比例增益Td。

在導(dǎo)航系統(tǒng)中，里程計是一種利用致動器的移動數(shù)據(jù)來估算機器人位置隨時間改變量的方法。雖然我們利用PID算法最大程度地消除誤差，但里程計總是會遇到誤差累計問題。

3.3 SLAM閉環(huán)檢測

當機器人在不光滑的表面運動時，誤差是由多種影響因素交互產(chǎn)生的。誤差隨時間的累積，導(dǎo)致了里程計的讀數(shù)增加，SLAM的偏移也會越大。為此我們引入視覺矯正來增強機器人在任何表面以任何方式移動時的導(dǎo)航精度。

算法基于以下幾個步驟：（1）圖像獲?。簡文空障鄼C、雙目照相機或者全向照相機；（2）圖像校正：使用一些圖像處理技術(shù)來去除透鏡畸變；（3）特征檢測：確定感興趣的描述符，在幀與幀之間匹配特征并構(gòu)建光流場；（4）檢查光流場向量

是否存在潛在的跟蹤誤差，移除外點；（5）由光流場估計照相機的運動；（6）周期性的重定位跟蹤點。

通過PID算法優(yōu)化里程計精確度，并輔以視覺里程計周期性重定位，本次研發(fā)的醫(yī)療服務(wù)機器人在SLAM建圖過程中，實現(xiàn)了高精度的地圖構(gòu)建，機器人運行過程更加穩(wěn)定。

4 結(jié)束語

當前，從醫(yī)療服務(wù)機器人的熱點來看，為滿足醫(yī)療機器人復(fù)雜環(huán)境下的適應(yīng)性，醫(yī)療服務(wù)機器人正朝著智能化、自主化方向發(fā)展。隨著經(jīng)濟全球化的發(fā)展和人口老齡化的加劇，醫(yī)療服務(wù)機器人的需求也在不斷增加，從而為本研究醫(yī)療機器人的發(fā)展提供了更廣闊的市場空間和發(fā)展機遇。

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