[发明专利]基于ROS的多功能智能医疗服务机器人系统

说明书

本发明公开了基于ROS的多功能智能医疗服务机器人系统，包括由通讯模块连接的主控模块和底层控制模块，以及分别为主控模块和底层控制模块供电的电源模块，主控模块包括视觉SLAM模块和激光SLAM模块，主控模块分别与深度相机和激光雷达连接，深度相机获取周围环境三维信息并上传主控模块，主控模块通过视觉SLAM模块将三维信息转换成稀疏点云图后，再将稀疏点云图转换为2D栅格图，激光雷达获取周围环境距离值并上传主控各模块，主控模块通过激光SLAM模块构建激光局部地图，主控模块采用改进贝叶斯法则进行地图融合，并基于融合地图进行路径规划。

技术领域

本发明涉及视觉同步定位与建图、深度学习、图像处理及目标检测技术领域，尤其是涉及了基于ROS的多功能智能医疗服务机器人系统。

背景技术

近年来，SARS病毒和MERS冠状病毒等全球传染性疫情频繁发生，因而探索和实施面向重大传染病的新型防控方案迫在眉睫。随着机器人和人工智能技术的发展，复杂场景下的多类型应急防控智能机器人应运而生，并在疾病防控、排查诊断及治疗护理中扮演着至关重要的角色。在重大疫情防控过程中医护工作人员面临工作压力、医疗资源的紧缺、消毒任务繁重等问题，现有的智能医疗机器人无法很好的集成医用物资搬运、多场景消毒、医护辅助等系统方案和应用。

发明内容

为解决现有技术的不足，实现减轻医护工作人员的工作量，避免传染性疾病大范围传播的目的，本发明采用如下的技术方案：

基于ROS的多功能智能医疗服务机器人系统，包括由通讯模块连接的主控模块和底层控制模块，以及分别为主控模块和底层控制模块供电的电源模块，主控模块包括视觉SLAM模块和激光SLAM模块，主控模块分别与深度相机和激光雷达连接，深度相机获取周围环境三维信息并上传主控模块，主控模块通过视觉SLAM模块将三维信息转换成稀疏点云图后，再将稀疏点云图转换为2D栅格图，激光雷达获取周围环境距离值并上传主控各模块，主控模块通过激光SLAM模块构建激光局部地图，主控模块采用改进贝叶斯法则进行地图融合，融合算法如下：

其中P₁为通过激光SLAM模块的激光局部地图产生的栅格占有概率，P₂为通过视觉SLAM模块的2D栅格图产生的栅格占有概率，1-P₁和1-P₂分别表示两种栅格图的未占有概率，融合计算每个栅格的占有率P_f，并将其与预设的阈值T比较，大于阈值时判定为占有，小于阈值时融合栅格的概率仍为P_f，从而提高地图融合效率，在一定程度上减轻主控模块的运算量，当激光SLAM模块单独判定的栅格为占有时，该融合栅格为占有，因为视觉SLAM模块构建的地图精度较低，因此以激光SLAM模块所建地图得到的栅格为准，但激光SLAM模块构建的地图也有其局限性，因此通过融合栅格来提高构建地图的精度，提升整体地图的观测区域、鲁棒性和容错性的目的，主控模块基于融合地图进行路径规划，完成机器人智能导航、药物餐食配送等工作。

所述路径规划包括全局路径规划和局部路径规划，全局路径规划为起点到目的地全局规划，采用Dijkstra算法，机器人首先确定自己所在坐标和终点坐标，然后一层层在2D栅格图上进行搜索，直至搜到终点，最后计算最短路径，实现最短路径规划；局部路径规划为驶向终点过程中，实时根据环境在原全局路径规划的基础上进行调整，采用DWA算法在速度空间中采样多组速度，并模拟所有采样速度在一定时间内的运动轨迹，最后通过评价函数对产生的所有轨迹打分，选择最优速度，实现局部最优路径规划。

所述三维信息转换成稀疏点云图需通过数据预处理模块，数据预处理模块是将三维信息和IMU联合定标与时钟同步后，分别进行特征检测与跟踪、IMU预积分，特征检测与跟踪包括特征点提取和光流跟踪，特征点是通过判断检测点邻域像素点的灰度值是否大于预设的阈值P，若连续n个邻域像素点的灰度值大于阈值P，判定检测点为特征点，从而对其进行检测和跟踪，从而增加目标匹配的准确性。