本发明涉及物资运输技术领域，特别涉及一种基于物联网和slam技术的智能医疗物资补给机器人。
背景技术：
医疗物资的补给是医院日常运作中必不可少的组成部分。看病、检查、住院等医疗服务都伴随着医疗物资的消耗。而医院每日诊疗人数和住院人数众多，各类医疗物资消耗数量巨大，且医院药房等医疗物资点存储空间有限。因此，需要频繁对医疗物资进行补给，各类物资使用情况的统计也较为困难。通过云端数据中心监控，物资补给机器人便可及时补给医疗物资，并统计其使用情况。
当前国内医院医疗物资运输仍以人工运输为主，往往存在物资补给不及时、物资数量难以统计的问题，而且现在的人工运输方式运输效率不高，消耗医院部分人力资源。
技术实现要素：
本发明的目的在于至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种基于物联网和slam技术的智能医疗物资补给机器人，可以代替医护人员自主运载医疗物资到指定位置，节省人力并提高运输效率。
根据本发明实施例的基于物联网和slam技术的智能医疗物资补给机器人，包括：
环境感知模块，设有双目摄像头和激光雷达，所述双目摄像头通过实时拍摄获取图像信息，所述激光雷达通过感知空间信息获取地图信息；
数据处理模块，用于分析所述双目摄像头所捕获的图像信息，并根据图像信息中的帧间信息对机器人位姿进行增量式计算，通过分析所述激光雷达所感知的地图信息以完成对静态障碍物和动态障碍物的判断；
运动模块，设有麦克纳姆轮和电机，所述麦克纳姆轮由所述电机驱动；
控制模块，设有用于接收并处理所述环境感知模块获取数据的中央处理器和用于控制运动模块的主控板；
云端数据中心，由云服务器组成，用于对当前时刻和以往时刻的物资使用情况进行分析并将数据传送给所述控制模块。
根据本发明实施例的基于物联网和slam技术的智能医疗物资补给机器人，至少具有如下技术效果：通过双目摄像头和激光雷达来实现地图定位与构图，云端数据中心根据物资使用情况对医疗物资补给机器人进行实时地调度。物资补给机器人接收相应的调度信息，根据机器人定位和地图信息，通过路径规划算法实现动态避障前往指定楼层进行物资投放。
根据本发明的一些实施例，所述激光雷达发射激光束，激光束遇到障碍物会进行反射，通过激光雷达来计算机器人与障碍物的距离，其计算公式如下：
其中，发射角度β为已知量，q为实测距离，s为激光头与镜头的距离，f为镜头的焦距，成像仪中x与s对应。
根据本发明的一些实施例，所述控制模块采用pid调节算法，其控制规律计算公式如下：
error(t)＝yd(t)-y(t)
其中，k为比例系数，ti为积分时间常数，td为微分时间常数，error(t)为偏差信号，yd(t)为给定值，y(t)为输出值。
根据本发明的一些实施例，所述运动模块由四个麦克纳姆轮和四个与麦克纳姆轮逐一对应的电机组成，所述麦克纳姆轮在所述主控板控制下由所述电机驱动在水平面上的任意方位移动。
根据本发明的一些实施例，所述麦克纳姆轮的全方位移动采用正逆运动学模型来实现。
根据本发明的一些实施例，所述数据处理模块基于ros系统的slam技术来构建地图。
根据本发明的一些实施例，所述云端数据中心给定目标点后，先确定机器人当前所处的位置和姿态，通过激光雷达来计算机器人与障碍物的距离，根据障碍物信息转化为能够用于路径规划的栅格地图，使用全局路径规划算法计算机器人当前可移动的最优路径，并在运动过程中不断感知环境信息的改变，使用局部路径规划算法躲避动态障碍物。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明实施例的结构示意框图；
图2是本发明实施例的工作原理框图；
图3是激光雷达三角测距的原理图；
图4是自动避障算法dynamicwindowapproach(dwa)流程图。
具体实施方式
本部分将详细描述本发明的具体实施例，本发明之较佳实施例在附图中示出，附图的作用在于用图形补充说明书文字部分的描述，使人能够直观地、形象地理解本发明的每个技术特征和整体技术方案，但其不能理解为对本发明保护范围的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
本发明的描述中，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
下面结合附图，对本发明实施例作进一步阐述。
如图1-2所示，根据本发明第一方面实施例的基于物联网和slam技术的智能医疗物资补给机器人，包括：
环境感知模块，设有双目摄像头和激光雷达，双目摄像头通过实时拍摄获取图像信息，激光雷达通过感知空间信息获取地图信息；
数据处理模块，用于分析双目摄像头所捕获的图像信息，并根据图像信息中的帧间信息对机器人位姿进行增量式计算，通过分析激光雷达所感知的地图信息以完成对静态障碍物和动态障碍物的判断，使得机器人达到地图定位、构图和自动避障的功能；
运动模块，设有麦克纳姆轮和电机，麦克纳姆轮由电机驱动，通过编程可实现水平面上的任意方位移动，使得物资补给机器人能够在狭小空间运动；
控制模块，设有用于接收并处理所述环境感知模块获取数据的中央处理器和用于控制运动模块的主控板，进而控制麦克纳姆轮的转动，并使用控制算法控制机器人稳定地运动；
云端数据中心，由云服务器组成，用于对当前时刻和以往时刻的物资使用情况进行分析并将数据传送给控制模块，以实现智能调度物资补给机器人前往指定地点完成医疗物资投放。
利用本机器人可以代替医护人员自主运载医疗物资到指定位置，节省人力并提高运输效率。一旦有物资点任意类型物资余量不足，云端数据中心监测到情况后，综合考量任务的紧急程度、目标距离、物资数量等信息，智能调度空闲物资补给机器人自主导航运输多种医疗物资到单个或多个物资点，完成云端数据中心所下达运输任务。物资补给机器人可实现自主装卸医疗物资，完全代替传统人力运输。
在本发明的一些具体实施例中，激光雷达发射激光束，激光束遇到障碍物会进行反射，根据相似三角形原理即可计算出机器人与障碍物间的真实距离。图3为激光雷达三角测距的原理图，其计算公式如下：
其中，发射角度β为已知量，q为实测距离，s为激光头与镜头的距离，f为镜头的焦距，成像仪中x与s对应。
在本发明的一些具体实施例中，控制模块设有的主控板可以处理中央处理器下达的控制指令，进而驱动麦克纳姆轮的速度以及方位等信息。控制模块采用pid调节算法，其控制规律计算公式如下：
error(t)＝yd(t)-y(t)
其中，k为比例系数，ti为积分时间常数，td为微分时间常数，error(t)为偏差信号，yd(t)为给定值，y(t)为输出值，yd(t)与y(t)两者作差为误差值，即偏差信号。
在本发明的一些具体实施例中，运动模块由四个麦克纳姆轮和四个电机组成，在主控板的控制下，四个麦克纳姆轮的速度由四个独立的电机驱动，通过编程可实现水平面上的任意方位移动，使得物资补给机器人能够在狭小空间运动。
在本发明的一些具体实施例中，麦克纳姆轮采用o-长方形安装方式，轮子转动可以产生yaw轴转动力矩，而且转动力矩的力臂也比较长。
在本发明的一些具体实施例中，采用正逆运动学模型来实现麦克纳姆轮的全方位移动。正运动学模型可以通过四个轮子的速度，计算出底盘的运动状态，而逆运动学模型则是可以根据底盘的运动状态解算出四个轮子的速度。
在本发明的一些具体实施例中，双目摄像头中的双目被硬件调制为绝对同步、同时输出图像数据，因此可获取图像深度的信息，根据帧间匹配算法估计机器人的相对运动，并构建由重投影误差构成的误差函数，使用非线性优化算法对机器人位姿进行调整，已达到长时间输出高精度位姿的目的。
在本发明的一些具体实施例中，数据处理模块采用基于ros系统的slam技术来构建地图，通过调用目前比较完善的地图构建开源包cartographer，使用激光和视觉里程计的信息来生成二维地图，通过闭环检测来消除构图过程中产生的误差。用于闭环检测的基本单元是submap。一个submap是由一定数量的laserscan构成。将一个laserscan插入其对应的submap时，会基于submap已有的laserscan及其它传感器数据估计其在该submap中的最佳位置。submap的创建在短时间内的误差累积被认为是足够小的。然而随着时间推移，越来越多的submap被创建后，submap间的误差累积则会越来越大。因此需要通过闭环检测适当的优化这些submap的位姿进而消除这些累积误差，这就将问题转化成一个位姿优化问题。当一个submap的构建完成时，也就是不会再有新的laserscan插入到该submap时，该submap就会加入到闭环检测中。闭环检测会考虑所有的已完成创建的submap。当一个新的laserscan加入到地图中时，如果该laserscan的估计位姿与地图中某个submap的某个laserscan的位姿比较接近的话，那么通过某种scanmatch策略就会找到该闭环。cartographer中的scanmatch策略通过在新加入地图的laserscan的估计位姿附近取一个窗口，进而在该窗口内寻找该laserscan的一个可能的匹配，如果找到了一个足够好的匹配，则会将该匹配的闭环约束加入到位姿优化问题中。cartographer的重点内容就是融合多传感器数据的局部submap创建以及用于闭环检测的scanmatch策略的实现。
在本发明的一些具体实施例中，当接收到云端数据中心的调度指令，首先根据接收到的感知数据和定位数据对其进行分析，创建栅格地图和代价地图，使用astar路径规划算法，完成对全局最优路径的搜索，并在前往目标点的过程中自动避障算法dynamicwindowapproach(dwa)，图4为其流程图，实时调整机器人的运动轨迹实现动态避障，dwa算法首先对速度空间的多组速度进行采样，并模拟机器人在这些速度下一定时间内的轨迹，在得到多组轨迹以后，对这些轨迹进行评价，选取最优轨迹所对应的速度来驱动机器人运动。
在本发明的一些具体实施例中，补给机器人到达相应物资装载区域后，物资存储仓库工作人员根据机器人交互界面所显示的物资清单，为机器人装载所需运送物资，并在交互界面上为每一物资标记其在机器人身上的存放位置。装载完成后，通过交互界面下达指令使机器人开始自主运输。机器人将根据各项运输任务目标位置的远近与任务的优先级别，规划运输行程。到达指定目标点后，交互界面将显示出所需卸载物资信息，医护人员卸载完成后，通过交换界面下达指令，使补给机器人执行下一项任务。若医护人员取走卸载清单外的物资或未全部取走，也需通过交互界面进行登记，登记信息将上传至云端数据中心，数据中心将根据剩余物资请况和任务信息，调配补给机器人继续完成剩余运输任务或是返回仓库装卸物资。
根据本发明实施例的基于物联网和slam技术的智能医疗物资补给机器人，通过上述设置，可以达成至少如下的一些效果：通过双目摄像头和激光雷达来实现地图定位与构图，云端数据中心根据物资使用情况对医疗物资补给机器人进行实时地调度。物资补给机器人接收相应的调度信息，根据机器人定位和地图信息，通过路径规划算法实现动态避障前往指定楼层进行物资投放。利用本机器人可以代替医护人员自主运载医疗物资到指定位置，节省人力并提高运输效率。一旦有物资点任意类型物资余量不足，云端数据中心监测到情况后，综合考量任务的紧急程度、目标距离、物资数量等信息，智能调度空闲物资补给机器人自主导航运输多种医疗物资到单个或多个物资点，完成云端数据中心所下达运输任务。物资补给机器人可实现自主装卸医疗物资，完全代替传统人力运输。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
技术特征：
1.一种基于物联网和slam技术的智能医疗物资补给机器人，其特征在于，包括：
环境感知模块，设有双目摄像头和激光雷达，所述双目摄像头通过实时拍摄获取图像信息，所述激光雷达通过感知空间信息获取地图信息；
数据处理模块，用于分析所述双目摄像头所捕获的图像信息，并根据图像信息中的帧间信息对机器人位姿进行增量式计算，通过分析所述激光雷达所感知的地图信息以完成对静态障碍物和动态障碍物的判断；
运动模块，设有麦克纳姆轮和电机，所述麦克纳姆轮由所述电机驱动；
控制模块，设有用于接收并处理所述环境感知模块获取数据的中央处理器和用于控制运动模块的主控板；
云端数据中心，由云服务器组成，用于对当前时刻和以往时刻的物资使用情况进行分析并将数据传送给所述控制模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网和slam技术的智能医疗物资补给机器人，其特征在于，所述激光雷达发射激光束，激光束遇到障碍物会进行反射，通过激光雷达来计算机器人与障碍物的距离，其计算公式如下：
其中，发射角度β为已知量，q为实测距离，s为激光头与镜头的距离，f为镜头的焦距，成像仪中x与s对应。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网和slam技术的智能医疗物资补给机器人，其特征在于，所述控制模块采用pid调节算法，其控制规律计算公式如下：
error(t)＝yd(t)-y(t)
其中，k为比例系数，ti为积分时间常数，td为微分时间常数，error(t)为偏差信号，yd(t)为给定值，y(t)为输出值。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网和slam技术的智能医疗物资补给机器人，其特征在于：所述运动模块由四个麦克纳姆轮和四个与麦克纳姆轮逐一对应的电机组成，所述麦克纳姆轮在所述主控板控制下由所述电机驱动在水平面上的任意方位移动。
5.根据权利要求1或4所述的一种基于物联网和slam技术的智能医疗物资补给机器人，其特征在于：所述麦克纳姆轮的全方位移动采用正逆运动学模型来实现。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网和slam技术的智能医疗物资补给机器人，其特征在于：所述数据处理模块基于ros系统的slam技术来构建地图。
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网和slam技术的智能医疗物资补给机器人，其特征在于：所述云端数据中心给定目标点后，先确定机器人当前所处的位置和姿态，通过激光雷达来计算机器人与障碍物的距离，根据障碍物信息转化为能够用于路径规划的栅格地图，使用全局路径规划算法计算机器人当前可移动的最优路径，并在运动过程中不断感知环境信息的改变，使用局部路径规划算法躲避动态障碍物。
技术总结
本发明公开了一种基于物联网和SLAM技术的智能医疗物资补给机器人，通过双目摄像头和激光雷达来实现地图定位与构图，云端数据中心根据物资使用情况对医疗物资补给机器人进行实时地调度。物资补给机器人接收相应的调度信息，根据机器人定位和地图信息，通过路径规划算法实现动态避障前往指定楼层进行物资投放。
技术研发人员：秦传波;林靖殷;曾军英;王璠;粱中文;宋子玉;何伟钊
受保护的技术使用者：五邑大学
技术研发日：.09.17
技术公布日：.01.07
