基于ROS 智能醫(yī)療運輸機器人的設(shè)計

劉建文，何世添，2，馬世登

（1.廣東東軟學院，廣東 佛山 528200；2.柳州城市職業(yè)學院，廣西 柳州 545000）

COVID-19 對全世界幾乎所有國家都產(chǎn)生了負面影響，給醫(yī)院和醫(yī)療帶來了巨大的壓力，并導(dǎo)致了經(jīng)濟危機。到目前為止，2019 冠狀病毒疾病感染人數(shù)已達5 億2 500 萬例。一線衛(wèi)生工作者與患者密切接觸，因此感染風險較高[1]。主流醫(yī)療機器人多為手術(shù)用機器人，且主要面向患者，針對醫(yī)護人員的機器人并不多見。針對這種情況為醫(yī)護人員開發(fā)部署智能機器人，以便在不被感染的情況下有效地為患者服務(wù)至關(guān)重要[2-3]。

該文設(shè)計的基于ROS（Robot Operating System）醫(yī)療用運輸機器人通過機器視覺和多傳感器融合確認自身位姿，并做出路徑規(guī)劃，以實現(xiàn)自動在醫(yī)院隔離區(qū)與非隔離區(qū)之間醫(yī)療物資運輸，從而最大限度地減少人與人之間的接觸[4]。并且，后續(xù)將會結(jié)合需要實現(xiàn)更多的功能，使機器人能夠部署在方艙醫(yī)院等地方發(fā)揮作用。

1 醫(yī)療運輸機器人的硬件系統(tǒng)設(shè)計

1.1 結(jié)構(gòu)設(shè)計

該文設(shè)計的醫(yī)療運輸機器人以STM32 為控制核心，由超聲波測距模塊、鋰電池模塊、攝像頭、WLAN模塊、運輸箱體等組成。在整體結(jié)構(gòu)設(shè)計上采用四輪差速運動結(jié)構(gòu)，具有易用性、運動可控性、穩(wěn)定性及強負載能力等良好且實用的優(yōu)點。動力來源使用四個JGB37-520 直流減速電機，并且使用電機自帶的編碼盤作為輪式里程計傳感器，另外通過前置攝像頭識別圖像使運輸機器人具有自我定位的功能，醫(yī)療運輸機器人模型圖和實物圖如圖1 所示。

圖1 模型圖與實物圖

所設(shè)計的運輸機器人本體長30 cm，寬約25 cm，高約20 cm，加上運輸箱體高約40 cm，軸距約18 cm。運輸機器人自重約1 kg，經(jīng)過電機參數(shù)的計算，使用四個電機的情況下運輸機器人最高載重約10 kg。

1.2 醫(yī)療運輸機器人的行駛仿真

為了確保醫(yī)療運輸機器人在負載下仍可以正常工作，實現(xiàn)可靠、快速地運輸，將系統(tǒng)在Matlab 進行負載行駛仿真[5]。由仿真圖2 可以看出，有載重時運輸機器人的行駛速度相比無載重時的速度小，但仍可以按照勻加速進行運動，且質(zhì)量合適，運輸機器人運行穩(wěn)定。

圖2 運輸機器人行駛速度仿真

1）輸入初始速度為0 m/s，加速度為1 m/s2，無載重時，運輸機器人行駛速度仿真圖如圖2(a)所示。

2）輸入初始速度為0 m/s，加速度為1 m/s2，附加6 kg 載重時，運輸機器人行駛速度仿真圖如圖2(b)所示。

1.3 硬件控制系統(tǒng)

該運輸機器人硬件系統(tǒng)由上位機與下位機兩部分組成[6]。如圖3 所示，樹莓派4b 將作為上位機，成為運輸機器人的主控大腦，HD98 攝像頭負責圖像的采集，可直接通過USB 的接口接入到樹莓派中進行定位。而運輸機器人上的所有傳感器，包括編碼器、超聲波測距、陀螺儀、WLAN 等和下位機STM32 片上的I/O 資源進行連接。然后，通過串口向上位機上傳底層傳感器數(shù)據(jù)，上位機經(jīng)過圖像處理對底層控制器上傳的數(shù)據(jù)進行融合處理，融合數(shù)據(jù)后進行電機運動控制，最后結(jié)合路徑規(guī)劃結(jié)果對底層控制器下發(fā)控制指令。

圖3 硬件框架

2 醫(yī)療運輸機器人的軟件系統(tǒng)設(shè)計

智能醫(yī)療運輸機器人軟件系統(tǒng)主要由上位機頂層運動控制系統(tǒng)和下位機底層驅(qū)動控制系統(tǒng)兩部分相結(jié)合來實現(xiàn)。其中，頂層基于樹莓派ROS 實現(xiàn)自主運動控制[7]，底層功能則是通過STM32 處理傳感器采集的各種信息完成驅(qū)動控制，上位機頂層和下位機底層兩者通過串口通信實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸[8]。

2.1 上位機頂層系統(tǒng)設(shè)計

機器人的上位機頂層運動控制系統(tǒng)基于ROS 實現(xiàn)機器人的自主運動功能[9]，上位機頂層系統(tǒng)功能主要分為三大部分。第一部分：上位機頂層利用下位機底層上傳的編碼器數(shù)據(jù)以及MPU6050 的yaw 軸角速度數(shù)據(jù)進行里程計算[6]；第二部分：上位機頂層負責圖像的采集和圖像處理，對底層控制器上傳的數(shù)據(jù)進行融合處理，融合數(shù)據(jù)后進行定位和運動控制，最后結(jié)合路徑規(guī)劃的結(jié)果對底層控制器下發(fā)控制指令。第三部分：遠程監(jiān)視器具有查看系統(tǒng)的實時運行狀況、對路徑進行更改、遠程遙控運輸機器人的功能。上位機頂層系統(tǒng)框圖如圖4 所示。

圖4 上位頂層系統(tǒng)框架

2.2 下位機底層系統(tǒng)設(shè)計

機器人的下位機底層驅(qū)動系統(tǒng)主要通過STM32處理傳感器采集的各種信息，以及接收來自頂層速度控制指令，實現(xiàn)電機的底層驅(qū)動控制。STM32 通過與超聲波直連，獲取機器人前后400 mm 范圍內(nèi)的障礙物信息，并利用串口將距離數(shù)據(jù)上傳給上位機，以實現(xiàn)避障和距離矯正；同時，下位機根據(jù)上位機下發(fā)的速度數(shù)據(jù)控制底盤運動，并將機器人的實際運動速度上傳給上位機；當機器人運輸?shù)侥繕宋恢煤螅衔粰C對目標點標志位進行賦值，下發(fā)給下位機，下位機根據(jù)標志位的數(shù)據(jù)控制舵機自動分類、放置工作；當工作完成后，下位機對工作完成標志位進行賦值，并通過串口上傳到上位機，自動返航回到起點。機器人下位機底層驅(qū)動控制系統(tǒng)框圖如圖5 所示。

圖5 下位機底層系統(tǒng)框架

2.3 機器人運動控制框架

醫(yī)療運輸機器人的主要功能是在隔離區(qū)域自主完成目標物體的識別以及自動分類運輸工作。首先，啟動機器人，機器人進行待機運動，當掃描到醫(yī)療二維碼信息后機器人更新狀態(tài)后向定位區(qū)運動；然后，當超聲波距離大于閾值后更新狀態(tài)，進行距離矯正；接著，機器人轉(zhuǎn)彎到達目標角度后更新狀態(tài)，掃到坐標圖像或遇到障礙物時，更新狀態(tài)保證運輸?shù)目煽啃裕瑢⒛繕宋矬w卸載完成后更新狀態(tài)；最后，機器人回到初始位置。機器人的運動控制框架如圖6 所示。

圖6 機器人運動控制框架

3 實驗測試

為了測試最終是否實現(xiàn)了智能醫(yī)療運輸機器人的功能，以及測試系統(tǒng)整體的可靠性。該文在遠程客戶端進行了運輸機器人正常運輸環(huán)境實驗測試，機器人上位機客戶端如圖7 所示。

圖7 遠程上位機客戶端

3.1 通信測試

小車上電后，移動電腦連接小車WIFI，進行上位機與下位機串口通信，獲得下位機的詳細信息數(shù)據(jù)，如圖8 所示，指令均能正常執(zhí)行。

圖8 功能指令

3.2 圖像識別測試

圖形識別主要是測試智能運輸能否在不同的距離與環(huán)境下識別圖形二維碼信息，保證輸送的準確性，并且通過機器視覺和多傳感器融合確認自身位姿并做出路徑規(guī)劃，每次測試結(jié)束后識別圖形的正確次數(shù)如表1 所示，識別正確率達到98%，可見圖形識別能實現(xiàn)。

表1 圖形識別測試表

3.3 運動控制測試

在室內(nèi)復(fù)雜的環(huán)境下，啟動機器人使用不同的運輸模式進行運動。通過運動控制完成隔離區(qū)域的運輸工作，所得實驗結(jié)果如表2 所示。運動的控制狀態(tài)準確度有助于保證運輸?shù)目煽啃裕赃\輸機器人運動控制可靠。

表2 運動控制測試表

4 結(jié)束語

該文是基于疫情環(huán)境下設(shè)計的ROS 智能醫(yī)療運輸機器人。該智能醫(yī)療運輸機器人選用四輪差速運動模型作為基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)設(shè)計來保證運輸過程中的穩(wěn)定性，同時可以承載更多的醫(yī)療物資。在運輸機器人的控制器中采用分層結(jié)構(gòu)設(shè)計，頂層以樹莓派作為上位機控制器收集外界信息進行分析，底層以STM32 控制器為下位機核心與上位機進行有效的數(shù)據(jù)交互。通過實驗測試表明，機器視覺和多傳感器融合確認自身位姿并做出路徑規(guī)劃，以實現(xiàn)自動運輸和返航，效果較好，系統(tǒng)穩(wěn)定可靠。醫(yī)療運輸機器人為減少在疫情中的交叉感染提供了參考，后續(xù)在研究中需提高自動分揀醫(yī)療物質(zhì)效率及進一步完善路徑規(guī)劃的效果。