基于助老服務機器人的智慧養老院系統研究

孫奕敏 王玙璠 艾浩軍

（1.中國人民武裝警察部隊山東總隊訓練基地，山東 濟南 250000；2.武漢大學計算機學院，湖北 武漢 430072）

0 引言

進入21世紀以來，由于我國執行的獨生子女政策產生了一對夫婦需要贍養4位老人的家庭養老問題，老年人的護理不僅需要大量的資金還需要大量的人力，利用智能機器人技術，開發具有一定的護理能力的智能機器人幫助老人生活起居成為了解決我國養老問題的良策。隨著機器人技術的發展，人們已經愈來愈親身地感受到機器人深入生產、生活和社會的堅實步伐。一方面隨著各個國家老齡化越來越嚴重,更多的老人需要照顧，社會保障和服務的需求也更加緊迫，老齡化的家庭結構必然使更多的年青家庭壓力增大，而且生活節奏的加快和工作的壓力，也使得年輕人沒有更多時間陪伴自己的孩子，隨之醞釀而生的將是廣大的家庭服務機器人市場。另一方面服務機器人將更加廣泛地代替人從事各種生產作業，使人類從繁重的、重復單調的、有害健康和危險的生產作業中解放出來。

1 智慧養老院的總體結構

通過智能機器人與服務平臺給養老院老人提供更舒心、便捷的養老服務，系統總體結構如圖1所示，包括一網、一平臺、三核心技術、六大應用系統：

（1）一網，指物聯網，在養老院中建立物聯網基礎設施，采集養老院的基本數據信息，如視頻信息、溫濕度信息、人員地理位置信息等，為信息系統的建設提供強大的基礎數據支撐。

（2）一平臺，指養老院基礎設施與服務的智慧化支撐平臺，完成基于多設備接入的智能服務支撐平臺，建設智慧養老院數據中心，提供智能養老服務。

（3）三大核心技術，即機器人自定位與地圖創建技術、機器人視覺識別的智能人機交互技術和多網絡、多設備智能融合接入技術。通過核心技術攻關，攻克智能機器人領域自定位導航與智能交互的技術瓶頸，整合養老院多智能設備資源，實現智慧養老院的智能服務功能。

（4）六大系統，指機器人服務系統、環境監測系統、智能視頻分析系統、網絡展播系統、老人健康管理系統、老人定位與呼叫系統六大應用系統。

圖1 基于助老服務機器人的智慧養老院結構圖

2 智慧養老院中的關鍵技術

如圖2所示，我們開發的助老服務機器人具備了一下四個方面的功能。

圖2 助老服務機器人功能結構圖

2.1 家居助手

老年人隨著年齡的增加，需要能順利的控制各種家電、燈光和音響。智能機器人作為家電控制的助手，能有效幫助老人完成對家電等的控制，同時還省去了老人尋找眾多家電遙控器的煩惱。本系統中，老人通過語音、圖片識別和界面按鈕控制三種方式控制機器人依次完成對兩個智能家居設備的開啟或關閉。關鍵在于機器人自主定位、導航、自主避障、語音合成、發音表達清晰程度等方面的能力。

2.2 吃藥提醒

對于定期服用不同藥的老人，錯吃藥和忘記定時吃藥是兩個比較突出的問題。助老組比賽設定此項目，使用智能機器人協助老人解決這兩方面的問題。

本系統通過智能機器人的物體識別能力，定時能力提醒老人吃藥，并確保老人吃藥安全。關鍵在于機器人自主定位、導航、門開關判定、物體識別、語音合成、發音表達清晰程度等方面的能力。

2.3 定時健康檢查

老人身體需要定期的體檢，助老機器人則可以完成老人提醒體檢和正常的例行身體檢查。關鍵在于機器人自主定位、導航、門開關判定、血氧脈搏檢測、語音合成、發音表達清晰程度等方面的能力。

2.4 物品小管家

智能機器人用來解決老年人找不到物品的苦惱。關鍵在于機器人自主定位、導航、物體識別、語音合成、發音表達清晰程度等方面的能力。

機器人走進人類日常生活，將人類從或繁重、或危險、或單調的日常勞動中解放出來是人們長期追求的夢想。目前的機器人主要適合于在大型車間等結構化生產環境下從事規范、重復和高精度的操作，難以適應人類的日常生活環境和任務要求。因此，研究機器人與人之間的行為交互是實現“機器人走進人類日常生活”的關鍵課題。

機器人與人的行為交互應體現自主性、安全性和友好性等幾個重要特征。自主性避免機器人對服務對象的過分依賴，可以根據比較抽象的任務要求，結合環境變化自動設計和調整任務序列；安全性是指通過機器人的感知和運動規劃能力，保證交互過程中人的安全和機器人自身的安全；友好性則體現了人作為服務對象對機器人系統提出的更高要求，即通過自然的，更接近與人與人之間交流的交流方式來實現人機對話。

基于多模態數據識別的人機交互技術是針對養老院環境下，利用老人的語音、姿勢和表情信息識別老人的需求和情感狀態，提供更符合老人習慣的人機交互界面。基于多模態數據識別技術的人機交互技術的主要過程分為五個部分，如圖3所示：

圖3 多模態數據識別算法框架圖

1）多模態信號檢測。檢測出多模態信號，語音信號通過機器人的音頻輸入設備獲得，老人的姿勢與表情數據通過機器人自身所攜帶的攝像頭獲得，語音數據進行語音識別，判斷老人對機器人操作的指令信號。由于助老服務機器人的服務對象固定，因此可以使用基于學習的算法對特定對象的發音信息進行強化學習，獲得更高的識別率。機器人的視覺攝像頭獲取服務老人的表情和姿勢視頻，通過視頻中的人臉和手勢來判斷老人的情緒狀態。

2）多模態數據的特征提取。對于老人的語音數據，進行特征提取，主要是在頻域進行相關的特征提取操作；對于老人的表情和手勢圖像，獲取人臉的形狀信息作為特征，使用主動形狀模型獲得人臉和手勢的標定點位置。

3）相似性度量模型。在提取了語音、手勢和人臉表情特征后，建立特征之間的相似性度量模型，分析特征空間對于識別的重要性與影響，根據不同的特征建立符合實際情況的相似性度量模型。

4）模式分類算法。利用現有的分類算法對獲取到了算法進行分類，完成簡單的老人語音的識別功能，在此基礎上，進行老人的手勢和表情識別，獲得老人的感情狀態，進而提供機器人更明確的服務對象信息。

5）智能交互框架。智能交互框架主要完成機器人在理解了老人的表達后，通過語音合成技術對老人進行反饋，當檢測到老人的表情痛苦和或者不舒服后，立即通過呼叫中心聯系管理人員進行處理。

3 總結

利用養老院的室內環境的特點，建立每個房間的環境的全局柵格地圖，為服務機器人提供了全局環境信息；其次利用RFID環境參數標定的辦法，依據人工路標用以輔助機器人定位，幫助機器人實現環境參數的更新利用養老院的無線網絡，實現機器人和服務器的實時信息交互。基于物聯網技術，實現養老院中不同網絡的互聯，不同設備的接入，在機器人系統的幫助下，實現老人的實時位置定位、信息呼叫、家人互動、老人健康狀態監控、網絡服務等智能化一體服務。

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