傳染病房巡視護理機器人系統設計與實現

陳康裕，吳燕玲*，宋全軍，李皓

（1.安徽大學 電氣工程與自動化學院，合肥 230601；2.中國科學院合肥物質科學研究院 智能機械研究所，合肥 230031）

0 引言

近年來，中東呼吸綜合征、埃博拉病毒等重大傳染性疾病在世界各地不斷爆發，目前全球新型冠狀病毒感染肺炎疫情依然形勢嚴峻。面對大規模傳染性疾病，傳統的人工巡視護理需要醫護人員長期與病人接觸，承擔著極高的感染風險[1,2]。另一方面，常規護理工作勞動強度密集，工作任務繁重，臨床上容易發生因巡視不及時或漏巡視護理等工作失誤，會造成不可預估的嚴重醫療后果。

機器人化、非接觸式的護理作業是疫情防控的有效手段，為此研發一種用于傳染病房巡視護理的軌道式懸掛機器人，用于代替醫護人員完成部分巡視護理工作，減輕人員勞動強度，降低交叉感染風險。

1 機器人整體結構設計

1.1 機器人本體結構設計

傳染病房巡視護理機器人主要有軌道、PC端后臺、STM32H750XB開發板、電機驅動模塊、控制攝像頭、測溫模塊、超聲波避障傳感器等傳感器模塊。機器人本體結構如圖1所示。

1.2 機器人機械結構設計

巡視護理機器人采用懸掛式軌道，充分利用病房頂部空間，減少對地面有限空間的占用。為了避免外界環境中的雜物對機器人行走機構的干擾，選用中空結構的U形懸掛式軌道。考慮到病房走廊與各個病房之間的彎道較多，且轉彎半徑小，提出了一種獨立滑輪車并聯機構，并聯機構包括主動滑輪車和從動滑輪車，每個滑輪車通過底部的軸承可以繞車體360°旋轉，可以適應變化的軌道。

主動滑輪車采用同步帶傳動以降低噪聲，每個滑輪車都設計了自適應頂緊導向機構，包括與軌道內腔頂部接觸的兩個上頂輪、與軌道兩側壁接觸的四個左右頂輪以及與軌道最底部間隙兩側壁接觸的前后頂輪，上頂輪和左右頂輪在扭簧作用下一直與軌道滾動接觸，保證了機器人行走的穩定性。通過設置的獨立滑輪車并聯機構、自適應頂緊導向機構，使得行走機構能通過的導軌轉彎半徑小，且轉彎的時候保證巡視機器人運行平穩，過彎穩定。設計的機器人在滿足50kg的載重下，最小轉彎半徑為0.5米，遠超市面已有產品。機器人機械結構設計如圖2所示。

圖2 機器人機械結構設計圖

2 機器人控制系統設計

2.1 機器人運動流程設計

機器人會按既定路線自動巡檢并在每張病床前停留，經人臉識別核對病人信息無誤，開始測量該病人的體征狀態等信息，通過WIFI上傳至后端平臺記錄分析。工作流程如圖3所示。

圖3 傳染病房巡視護理機器人工作流程

2.2 機器人定點停靠算法設計

步進電機的功能是把電脈沖信號轉換為固定的角位移，角位移量與接收到的電脈沖數成正比，轉速與單位時間內接收到的電脈沖數成正比[4]。實際應用中步進電機啟動和停止時，由于慣性會導致電機失步或過沖，所以在啟動和停止時必須有加減速控制算法。

本設計利用SigMoid函數得到S曲線，其值域是0～1，其定義公式為：

式(1)中，a為函數傾斜參數。

當a取1，x取[-5,5]，的對應曲線如圖4所示。

圖4 SigMoid函數

將S曲線離散化，得到公式：

式(2)中，vi為各點對應的線速度，vp為目標線速度，xi為各點對應的x值。

步進電機是開環的，所以采用了兩個定時器C和P，定時器P作用是發出脈沖至與門Y輸入端Yp，定時器C以定時器P的脈沖數作為時鐘源技術，并輸出控制與門輸入端YC，設計思路如圖5所示[5]。

圖5 定時器設計

線速度與轉速的轉換公式為：

式(3)中，v為線速度，n為轉速，d為輪子的直徑。

聽得心煩，陳頤磊也讓人架起大喇叭，讓幾個留過洋，會日語的軍官對著喇叭對喊：小鬼子，你們聽著，爺爺八十六軍在這里。你們睜大狗眼看看，八十六軍陣地前面，你們丟了多少尸體，他們，就是你們的末日。想進攻就放手來吧，86軍八十六軍老少爺們奉陪到底……

步進電機轉速公式為：

根據定時器輸出PWM的頻率公式：

式(5)中，SYSclk為72MHz，PSC為71，ARR取值為0～65535。

假設線位移是S，則算出所需脈沖數為：

進而得到加速各階段的脈沖數值，將各階段的脈沖輸出至電機控制模塊，進而平穩地控制機器人行走。并在指定位置加絕對路標，每次經過路標時，對里程寫入絕對脈沖數以減少誤差。

3 機器人功能設計

機器人主要功能包括巡視護理、人臉識別、體溫檢測、生命體征監測儀的數據識別、記錄和分析、閾值報警和PC端后臺的監測與控制。

3.1 機器人人臉識別

建立一個包含4個卷積層的神經網絡，下載了近萬張公開數據集的人臉圖片用于訓練人臉識別模型。為提升人臉識別的準確率，需要采集病人的一千張面部照片，但出于實際考慮，拍攝一千張照片工作量太大。所以病人入院后會采集面部視頻20s，用程序將20s視頻分解成一幀一幀的圖片，攝像頭幀率為60fps，理論上可以分解成1200張照片，對這些圖片做預處理模型。

傳染病房巡視護理機器人會自動地走到每個病床前，采集一段病人面部的視頻，系統會把圖片灰化，以降低計算復雜度，利用分類器識別出哪個區域為人臉，并截取面部圖片輸入已經訓練好的神經網絡，神經網絡加載已經訓練好的權重文件來識別待測人臉。

3.2 機器人體征檢測

首先利用灰度變換將彩色圖像變換為灰度圖像，用中值濾波去除噪聲。因為生命體征監測儀屏幕往往是規整的矩形，長寬比相對固定，色調紋理相對固定，通過圖像二值化，邊緣檢測和基于色調的顏色微調等辦法檢測出原圖中的生命體征監測儀屏幕的位置。把檢測到的屏幕裁剪出，為數字的識別做準備。

在字符分割時，利用統計水平和豎直方向灰度值的投影法，將字符區域和字符間隔區分出來。在字符歸一化階段，對字符圖片設置統一的尺寸，采用雙線性插值的算法，為防止字符變形在縮放時采用按比例縮放填充背景的方式，制作出統一的模板字符。

用pytorch框架來寫神經網絡，加載已經訓練好的權重，最后對已分割的數字字符做歸一化處理，再調用該神經網絡進行識別。生命體征監測儀的識別效果如圖6所示，識別結果包含病人的心電、指氧飽和度、血壓和呼吸頻率等。

圖6 識別效果圖

采用非接觸式紅外線點陣式體溫檢測模塊，最大測溫距離有60cm，非接觸式地測量病人額頭溫度，避免交叉感染。

根據新型冠狀病毒肺炎診療方案（試行第八版）的臨床特點，制定了如下正常體征的參數表格如表1[6]。如果上述體征結果不在該范圍內，會二次檢測，若還是異常會登記數據并報警。

表1 新型冠狀病毒肺炎病人正常體征參數表

3.3 機器人后臺設計

采用C++和QT技術開發PC端后臺，C++用于實現底層邏輯，QT開發界面樣式。后臺可以控制機器人運動、照片拍攝、體溫等體征檢測、查看病人數據庫歷史信息等功能。采用TCP協議與機器人進行數據交互，病人面部照片、人臉識別結果、體溫等體征狀態、傳染病房的溫濕度和機器人的位置等信息均并通過無線上傳至后端平臺。

4 結語

通過平臺的軟硬件設計、搭建、編程和調試等，設計一種基于單片機的懸掛式軌道傳染病房巡視護理機器人，具有自主巡視、病房環境監測、人臉識別、患者體征自動化采集、PC端后臺記錄分析病人體征等功能，系統樣機實物圖如圖7(a)所示，PC端后臺界面如圖7(b)所示。經過實驗室驗證，該機器人能良好可靠地完成巡視護理工作。

圖7 系統樣機及后臺界面