[发明专利]一种无接触式基于机器学习的病房送药移动机器人在审

专利信息
申请号: 202210335389.X 申请日: 2022-03-31
公开(公告)号: CN114700966A 公开(公告)日: 2022-07-05
发明(设计)人: 徐涢基;刘继忠;张华;曾成;熊根良;龚明;凌文杰;李鑫;方健 申请(专利权)人: 南昌大学
主分类号: B25J11/00 分类号: B25J11/00;B25J5/00;B25J19/02;A61G12/00
代理公司: 南昌金轩知识产权代理有限公司 36129 代理人: 潘津
地址: 330000 江西省*** 国省代码: 江西;36
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 接触 基于 机器 学习 病房 移动 机器人
【说明书】:

本发明公开了一种无接触式基于机器学习的病房送药移动机器人,机器人包括可编程摄像模组、摄像模组支架、红外对管、漫反射激光传感器、控制器、降压模块、有刷减速电机、橡胶轮、激光发射器、激光接收器、指示灯以及车身、电池盒,可编程摄像模组安装于所述摄像模组支架上并置于所述车身的前端,激光发射器及所述激光接收器安装于所述车身的中部,所述控制器置于所述车身的后端,所述指示灯置于所述第一降压模块的上方,所述漫反射激光传感器置于所述第二降压模块的上方,所述橡胶轮安装于所述车身中,并分别配置有所述有刷减速电机,所述车身的下端设置有电池盒。本发明结构简单,成本低廉,解决送药机器人模型复杂、价格昂贵的问题。

技术领域

本发明专利涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种无接触式基于机器学习的病房送药移动机器人。

背景技术

现有无接触式基于机器学习的病房送药移动机器人模型结构复杂、价格昂贵、无法有效实施推广,因此目前大多数采用人工送药的方式,人工送药免不了人员的相互接触,导致药品配送过程中存在人员携带感染病菌的风险和交叉感染的可能性。

发明内容

本发明专利提供一种无接触式基于机器学习的病房送药移动机器人,用于病房之间药品的配送,结构简单,成本低廉,免除了药品配送中不必要的人员接触,解决了药品配送时的人工操作,提高医护人员的作业效率,降低药品配送过程中人员携带感染病菌的风险和交叉感染的可能性;

为解决上述技术问题,本发明提供以下的技术方案:

本发明提供了一种无接触式基于机器学习的病房送药移动机器人,

所述机器人包括可编程摄像模组、摄像模组支架、红外对管、漫反射激光传感器、控制器、降压模块、有刷减速电机、橡胶轮、激光发射器、激光接收器、指示灯以及车身、电池盒,所述可编程摄像模组安装于所述摄像模组支架上并置于所述车身的前端,所述激光发射器及所述激光接收器安装于所述车身的中部,所述控制器置于所述车身的后端,所述降压模块包括所述第一降压模块、所述第二降压模块,所述第一降压模块置于所述车身的左侧,所述第二降压模块置于所述车身的右侧,所述指示灯置于所述第一降压模块的上方,所述漫反射激光传感器置于所述第二降压模块的上方,所述橡胶轮安装于所述车身中,并分别配置有所述有刷减速电机,所述车身的下端设置有电池盒,所述车身上设置有药箱,所述药箱用以存储药品,所述激光发射器与所述激光接收器设置在所述药箱的两侧。

可选的,所述控制器包括电源模块、单片机、电机驱动模块,所述电源模块电性连接所述单片机和所述电机驱动模块,所述电源模块用于对所述单片机和所述电机驱动模块进行供电,所述单片机电性连接所述电机驱动模块,所述单片机用以对所述电机驱动模块输出控制信号,所述单片机电性连接所述红外对管、可编程摄像模组以及漫反射激光传感器采集传感数据。

可选的,所述车身上的所述第一降压模块提供6V电压连接到所述有刷减速电机进行供电。

可选的,所述车身上的所述第二降压模块提供5V电压连接到所述单片机进行供电,所述单片机提供5V电压连接到所述可编程摄像模组、红外对管、漫反射激光传感器、激光发射器及激光接收器进行供电。

可选的,所述红外对管至少设置为四组,其中,两组所述红外对管并排排列于所述车身的车头中部,两外两组所述红外对管呈“八”字形固定于所述车身的车头两侧。

可选的,所述可编程摄像模组安装于呈“工”字形的所述摄像模组支架中并置于所述车身的前侧。

本发明有益效果

本发明专利提供了一种无接触式基于机器学习的病房送药机器人,用于病房之间药品的配送,结构简单,成本低廉,免除了药品配送中不必要的人员接触,提高了医护人员的作业效率,降低药品配送过程中携带感染病菌的风险和交叉感染的可能性;同时,该发明专利结构简单,成本低廉,解决送药机器人模型复杂、价格昂贵的问题。

附图说明

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南昌大学,未经南昌大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202210335389.X/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top