CN105078450A - 一种可实现脑电检测的健康服务机器人 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种可实现脑电检测的健康服务机器人，包括机器人本体、主控制单元、运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元、电源供电单元以及医疗检测单元；所述医疗检测单元包括独立于机器人本体的脑电检测装置；所述主控制单元通过总线通信协议和串口通信协议分别与运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元和医疗检测单元相连；所述电源供电单元用于为主控制单元、运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元和环境感知传感器单元供电。本发明的健康服务机器人与脑电检测装置相结合，结合机器人移动技术和医疗检测技术，能够很大程度提高脑电检测装置的移动便携性能。

Description

一种可实现脑电检测的健康服务机器人

技术领域

本发明涉及一种服务机器人，尤其是一种可实现脑电检测的健康服务机器人，属于服务机器人和生命体征参数检测技术领域。

背景技术

随着人们生活水平的提高，人们的健康意识日益增强，随时随地无负荷检测生理参数的需求随之出现，近几年，发展迅速的服务机器人正是满足这种需求的理想载体，利用机器人终端采集用户的脑电信息是移动医疗和远程医疗的未来发展方向，随着将脑电检测功能移植到服务机器人上，并且深度整合成熟的可穿戴医疗产品，一方面可以实时监测癫痫、精神性疾病，对脑外疾病如代谢和内分泌紊乱及中毒等所引起的中枢神经系统变化进行监测，方便使用者进行自我健康状况评估，及时获得发病信息，从而及早采取救治措施，减轻痛苦，降低健康危害，甚至是生命危险，同时，可以进行睡眠监护，通过连续的脑电信号采集，能够帮助使用者分析自己的睡眠状态，从而为睡眠障碍疾病和睡眠呼吸暂停综合症的预防和诊治提供依据。另一方面，能够客观地监测生理与心理疲劳，更直接地反映大脑本身的活动，形成警觉度客观的判别模型，实现疾病和危险因素的预警。

目前市场上还未出现将脑电检测与服务机器人结合的新型医疗产品。当前市场上已经出现了一系列可穿戴式脑电检测装置，但大部分都采取由多电极形成的多个通道组成的脑电采集系统，并通过设备转接线连接到脑电图仪进行显示，这种连接的局限性使得脑电电极放置难以独立完成，同时会很大程度地限制脑电的实时监测和稳定性，从而影响到监测结果的准确性和实时性。结合可穿戴技术的可实现脑电检测的健康服务机器人，可以为行动不便的老人和孩子进行随时随地的健康检测，并通过语音的交互、结果的语音播报进一步简化操作。

目前，脑电检测功能常见于各种监护仪或者监测仪中，为监护、健康评价提供了一种客观的生命体征参数，然而，这些市场上常见的脑电检测装置大多采用多导联脑电检测方法，不仅体积大、操作不便、舒适度差，更会造成检测时的紧张感，给检测者带来心理压力和生理负荷，从而导致结果失真，且这些检测设备大多集中在大型医院里面，不利于远程医疗系统的构建和移动医疗的便捷指标，难以在家庭中推广，也难以实现用户与医生进行远程互动。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述现有技术的缺陷，提供了一种可实现脑电检测的健康服务机器人，该健康服务机器人可以实现脑电检测，具有良好的人机交互、便于移动、使用方便、使用时间长的优点。

本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种可实现脑电检测的健康服务机器人，包括机器人本体、主控制单元、运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元、电源供电单元以及医疗检测单元；

所述主控制单元、运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元和电源供电单元设置在机器人本体上；所述医疗检测单元包括独立于机器人本体的脑电检测装置；

所述主控制单元通过总线通信协议和串口通信协议分别与运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元和医疗检测单元相连；

所述电源供电单元用于为主控制单元、运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元和环境感知传感器单元供电。

优选的，所述主控制单元包括中央处理器、通用外围设备接口模块、存储器模块、通信接口模块；所述中央处理器通过通用外围设备接口模块或通信接口模块接收来自运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元和医疗检测单元的数据信息，对数据进行整合处理，然后进行判断决策并将数据存储在存储器模块中，所述中央处理器通过通信接口模块进行指令的收发，进而控制运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元和医疗检测单元的工作方式。

优选的，所述运动控制单元包括电机驱动模块、光耦隔离模块、电机组和测速编码器；所述电机驱动模块用于接收主控制单元发送的PWM控制信号，驱动电机组转动，且所述电机驱动模块与主控制单元之间通过光耦隔离模块隔离；所述测速编码器与电机组相连，用于实时反馈电机组的位置信息和转速信息，实现电机组位置和转速的闭环控制；所述电机组用于控制机器人本体的头部转动、腰部转动、机械臂动作以及底盘运动。

优选的，所述双目视觉捕捉单元选用微软公司的Kinect体感传感器，用于实现机器人的导航与定位功能，以及最优路径的规划。

优选的，所述人机交互单元包括触控显示模块和语音交互模块，所述触控显示模块用于视频交互以及运动控制单元、双目视觉捕捉单元、环境感知传感器单元和医疗检测单元的状态显示，还通过无线信号与外部移动终端相连；所述语音交互模块包括语音识别单元、语音合成单元、语音提示单元，所述语音识别单元用于识别来自用户的语音指令；所述语音合成单元用于对识别的语音数据进行处理，合成机器码，发送给主控制单元进行决策；所述语音提示单元用于接收主控制单元发送过来的控制指令，对用户进行语音提示，实现用户与机器人之间的交互功能。

优选的，所述环境感知传感器单元包括光电开关、陀螺仪传感器、触碰传感器、红外传感器和超声波传感器；所述光电开关、触碰传感器、红外传感器、超声波传感器协同工作，进行障碍物的识别与躲避；所述陀螺仪传感器对机器人本体进行姿态解读；所述环境感知传感器单元采用多传感器信息融合技术对感知回来的数据进行处理，通过主控制单元进行反馈控制。

优选的，所述电源供电单元包括充电底座、蓄电池充电接口、蓄电池、电压变换模块；所述蓄电池充电接口、蓄电池和电压变换模块集成到机器人本体内，所述充电底座固定在室内；在机器人工作时，所述电压变换模块将蓄电池提供的电压转换成主控制单元、运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元和环境感知传感器单元所需要的电压，当蓄电池电量低于设定的阈值时，机器人通过环境感知传感器单元自动回到充电底座处进行充电。

优选的，所述脑电检测装置包括帽子、脑电传感器、集成模拟前端、混合信号微控制器、蓝牙模块、输入模块、指示灯模块以及电源模块；所述脑电传感器置于帽子内侧，与用户的额头接触，并与集成模拟前端相连；所述集成模拟前端通过SPI与混合信号微控制器相连；所述蓝牙模块通过UART与混合信号微控制器相连，该蓝牙模块用于与外部设备连接；所述电源模块用于为脑电传感器、集成模拟前端、混合信号微控制器、蓝牙模块和指示灯模块供电；所述输入模块和指示灯模块分别与混合信号微控制器相连，所述输入模块为脑电检测装置的开关，所述指示灯模块用于显示脑电检测装置与主控制单元的连接状态，以及脑电检测装置的脑电检测功能状态；

所述蓝牙模块包括主控制模块、射频核心模块、通用外围设备接口模块和传感器接口模块；所述主控制模块用于接收、存储混合信号微控制器传来的信号，并在信号需要向外传输时，将信号传入射频核心模块，该主控制模块包括导线相连的主控制器、JTAG、ROM、闪存和SRAM；所述射频核心模块用于在信号需要向外传输时，接收主控制模块传入的信号，并将信号由天线向外传输，该射频核心模块包括导线相连的协控制器、数字锁相环、DSP调制解调器、SRAM、ROM和放大器，所述放大器与天线相接；所述通用外围设备接口模块包括导线相连的I²C、UART和SPI；所述传感器接口模块包括导线相连的传感器控制器、ADC和比较器；所述主控制模块分别通过导线与射频核心模块、通用外围设备接口模块和传感器接口模块相连。

优选的，所述集成模拟前端用于对脑电传感器采集到的脑电信号进行滤波、自动增益、AD转换；所述混合信号微控制器用于对集成模拟前端处理后的信号采用LMS自适应算法消除工频干扰，采用阈值过滤、重构信号的方法消除眼电伪迹，采用模极大值法消除肌电伪迹，采用小波消噪算法消除噪声，采用正交小波变换算法消除脑电脉冲干扰，并进一步采用运动补偿算法去除运动过程中产生的运动伪差。

优选的，所述机器人本体的操作系统采用开源机器人操作系统，其搭载在Linux内核的ubuntu系统下，通过串口与主控制单元进行通信，进而控制运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元和医疗检测单元的工作方式。

本发明相对于现有技术具有如下的有益效果：

1、本发明的健康服务机器人与脑电检测装置相结合，结合机器人移动技术和医疗检测技术，能够很大程度提高脑电检测装置的移动便携性能，方便了用户随时随地进行医疗检测，为用户带来更好的医疗体验。

2、本发明的双目视觉捕捉单元采用微软公司的Kinect体感传感器，克服了传统环境建模与分析方面的局限性，Kinect体感传感器通过三摄像头能够有效的建立3D立体环境，从而提高主控制单元的决策判断能力。

3、本发明的电源供电单元采用固定充电底座与蓄电池充电接口的方式，当蓄电池电量过低的时候能够通过环境感知传感器单元自动识别路线，回到充电底座处进行充电，这种自动充电方式省去了用户花费在机器人充电环节上的时间和精力。

4、本发明的健康服务机器人的操作系统采用搭载Linux内核的ubuntu操作系统，开源机器人操作系统ROS运行于ubuntu系统上，运用ROS自带的库与工具包集，能够简化计算机视觉算法、以及导航定位和路径规划算法，可以有效提高开发效率，减短系统的开发周期。

5、本发明的电源模块分别是：机器人本体采用大容量蓄电池供电，脑电检测装置采用低容量锂电池供电，保证了相对独立的、持久的供电性能，与现有技术相比，当机器人工作时，电压变换模块将蓄电池提供的电压转换成各个功能单元所需要的电压，当蓄电池电量过低时，机器人本体通过环境感知传感器单元能够自动回到固定充电底座处进行充电；可穿戴脑电检测装置利用锂电池供电，低功耗的模块，使得其保证了较长时间的稳定工作。

6、本发明的脑电检测装置基于健康服务机器人和可穿戴装置，克服了传统脑电检测装置由多电极形成的多通道连接采集脑电而带来的使用局限性，并且通过移动机器人可以实现随时随地的脑电检测，移动便捷，结果准确，功耗极低。

7、本发明的脑电检测装置包括脑电传感器，脑电传感器置于帽子内侧，与用户的额头接触，可通过屏蔽电缆和音频接口连接器与可穿戴装置相连，与现有技术相比，突破了多电极形成的多通道连接采集脑电的束缚，使用方便，体积小巧，便于实时监测。

8、本发明的脑电检测装置中的蓝牙模块，采用超低功耗蓝牙模块BLE，配有自主的超低功耗传感器控制器，可以自主感知可穿戴脑电检测装置的工作状态，能够自动识别传感器工作状态，从而自动进入睡眠状态减小功耗，而且唤醒时间短，待机时间长，能够很好的满足工作要求。

9、本发明的脑电检测装置采用蓝牙模块可以将检测结果发送到医疗检测单元的处理器，进而减小主控制单元的运算负担，实现本发明与其他来自全球制造商不同设备之间的信息交互，进一步计算得到健康参数，更可以通过外部移动终端为远程医疗监护和远程医疗诊断提供有力支持，通过蓝牙技术和机器人移动技术可以大大减小医疗设备的体积和移动性能，从而给使用者带来更好的、更准确的、更实用的医疗体验。

10、本发明的脑电检测装置采用集成模拟前端，使得信号处理效率更高，稳定性明显增强，克服了以往检测装置中测试装置复杂，需要使用大量电子元件，不易于实现便携化的缺点，此外，现有技术中脑电采集器采集到脑电信号后以模拟电压信号的方式向下一级传输，直到A/D转换处才实现数字化，这个过程中信号极易受到外界的干扰而引入噪声，通过采用集成模拟前端，克服了这个缺陷，极大提高了测量结果的准确性。

附图说明

图1为本发明的健康服务机器人的组成结构框图。

图2为本发明的运动控制单元的功能原理图。

图3为本发明的人机交互单元与脑电检测装置、外部移动终端的关系示意图。

图4为本发明的脑电检测装置的组成结构框图。

图5为本发明的脑电检测装置中蓝牙模块的组成结构框图。

图6为本实施例的健康服务机器人启动工作流程图。

图7为本实施例的脑电检测装置中混合信号微控制器工作流程图。

具体实施方式

实施例1：

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

如图1所示，本实施例的健康服务机器人包括机器人本体、主控制单元、运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元、电源供电单元以及医疗检测单元，所述主控制单元、运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元和电源供电单元设置在机器人本体上；所述医疗检测单元包括独立于机器人本体的脑电检测装置；所述主控制单元通过总线通信协议和串口通信协议分别与运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元和医疗检测单元相连；其中，运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元和医疗检测单元为顶层的功能单元。

所述机器人本体的底层操作系统(软件处理平台)采用开源机器人操作系统(RobotOperatingSystem，ROS)，其包括硬件抽象描述、底层驱动程序管理、共用功能的执行、程序间的消息传递、程序发行包管理、分布式的进程框架以及支持代码库的系统联合；开源机器人操作系统搭载在Linux内核的ubuntu(乌班图)系统下，通过串口与主控制单元进行通信，进而控制运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元和医疗检测单元的工作方式。

所述主控制单元包括中央处理器(CPU)、通用外围设备接口模块、存储器模块、通信接口模块；所述中央处理器通过通用外围设备接口模块或通信接口模块接收来自运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元和医疗检测单元的数据信息，对数据进行整合处理，所述数据整合处理包括滤波算法、神经网络算法、模糊控制算法，然后进行判断决策并将数据存储在存储器模块中，所述中央处理器通过通信接口模块进行指令的收发，进而控制运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元和医疗检测单元的工作方式；所述通信接口模块包括I²C(Inter-IntegratedCircuit)、CAN(ControllerAreaNetwork，控制器局域网络)总线和UART(UniversalAsynchronousReceiver/Transmitter，通用异步收发传输器)和SPI(SerialPeripheralInterface，串行外设接口)串口通信模块，以满足不同功能单元之间的通信接口要求；所述中央处理器能够与操作系统进行通信，完成运动控制、导航与定位、人机交互、数据通信的功能要求。

如图2所示，所述运动控制单元包括电机驱动模块、光耦隔离模块、电机组和测速编码器；所述电机驱动模块用于接收主控制单元发送的PWM(PulseWidthModulation，脉冲宽度调制)控制信号，驱动电机组转动，且所述电机驱动模块与主控制单元之间通过光耦隔离模块隔离，保护主控制单元不受电机电压波动的影响；所述测速编码器与电机组相连，用于实时反馈电机组的位置信息和转速信息，实现电机组位置和转速的闭环控制；所述电机组可以由伺服电机、直流电机、步进电机、大力矩舵机组成，用于控制机器人本体的头部转动、腰部转动、机械臂动作以及底盘运动。

所述双目视觉捕捉单元选用微软公司的Kinect体感传感器，该Kinect体感传感器用于通过三摄像头建立3D立体环境，并通过图像识别与处理，实现机器人的导航与定位功能，以及最优路径的规划，从而提高主控制单元的决策判断能力。

如图3所示，所述人机交互单元包括触控显示模块1和语音交互模块2，所述触控显示模块1为平板电脑，该平板电脑置于机器人本体3的胸前，用于视频交互以及运动控制单元、双目视觉捕捉单元、环境感知传感器单元和医疗检测单元的状态显示，它为用户提供了个性化的选择服务，用户通过触控显示模块1与机器人进行交互，并将交互结果反馈给触控显示模块1，触控显示模块1还通过无线信号(数据通道可以选择蜂窝网络/无线局域网/蓝牙)与外部移动终端4相连，还可以与脑电检测装置5的蓝牙模块进行连接，在触控显示模块1中可以分析和处理计算复杂度较高的脑电数据；所述语音交互模块2包括语音识别单元、语音合成单元、语音提示单元，所述语音识别单元用于识别来自用户的语音指令；所述语音合成单元用于对识别的语音数据进行处理，合成机器码(能被顶层各功能单元识别)，发送给主控制单元进行决策；所述语音提示单元可以采用语音提示器，用于接收主控制单元发送过来的控制指令，对用户进行语音提示，实现用户与机器人之间的交互功能；

所述触控显示模块1提供了可视化界面，便于用户进行交互界面控制，通过触控显示模块1的摄像头功能为用户与医疗工作者建立远程医疗的交互界面，同时提供拍照、摄像、录影和影音播放娱乐服务，并与外部移动终端4能够保持云端同步以及个性化功能自定义，并能提供短信、邮件的收发功能，便于为用户提供良好的交互体验；所述语音提示单元可以提醒用户吃药、进行生理信息的播报，以及进行数据分析后的建议提示的语音播报，同时能够为用户提供MP3娱乐功能，所述语音识别单元可以识别用户语音，通过语音处理技术控制相关功能单元提供服务功能。

所述环境感知传感器单元包括光电开关、陀螺仪传感器、触碰传感器、红外传感器和超声波传感器；所述光电开关、触碰传感器、红外传感器、超声波传感器协同工作，进行障碍物的识别与躲避；所述陀螺仪传感器对机器人本体进行姿态解读；所述环境感知传感器单元采用多传感器信息融合技术对感知回来的数据进行处理，通过主控制单元进行反馈控制。

所述电源供电单元用于为主控制单元、运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元和环境感知传感器单元供电，其包括充电底座、蓄电池充电接口、蓄电池、电压变换模块；所述蓄电池充电接口、蓄电池和电压变换模块集成到机器人本体内，所述充电底座固定在室内；在机器人工作时，所述电压变换模块将蓄电池提供的电压转换成主控制单元、运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元和环境感知传感器单元所需要的电压，当蓄电池电量低于设定的阈值时，即蓄电池电量过低时，机器人通过环境感知传感器单元自动回到充电底座处进行充电。

如图4所示，所述脑电检测装置为低功耗、高精度，采用单导联检测的可穿戴式装置，其包括帽子(图中未示出)、脑电传感器、集成模拟前端、混合信号微控制器、蓝牙模块、输入模块(即按键)、指示灯模块以及电源模块；所述脑电传感器置于帽子内侧，与用户的额头接触，并与集成模拟前端相连；所述集成模拟前端通过SPI与混合信号微控制器相连；所述蓝牙模块通过UART与混合信号微控制器相连，该蓝牙模块用于与外部设备连接；所述电源模块用于为脑电传感器、集成模拟前端、混合信号微控制器、蓝牙模块和指示灯模块供电；所述输入模块和指示灯模块分别与混合信号微控制器相连，所述输入模块为脑电检测装置的开关，所述指示灯模块用于显示脑电检测装置与主控制单元的连接状态，以及脑电检测装置的脑电检测功能状态。

所述集成模拟前端选用TI公司的ADS1291芯片，用于对脑电传感器采集到的脑电信号进行预处理，即进行滤波、自动增益、AD转换，通过SPI将数据传输给混合信号微控制器。

所述混合信号微控制器选用MSP430FR5739微控制器，该微控制器为超低功耗型，用于对集成模拟前端预处理后的信号做进一步的处理，即采用LMS(LeastMeanSquare，最小均方)自适应算法消除工频干扰，采用阈值过滤、重构信号的方法消除眼电伪迹，采用模极大值法消除肌电伪迹，采用小波消噪算法消除噪声，采用正交小波变换算法消除脑电脉冲干扰，并进一步采用运动补偿算法去除运动过程中产生的运动伪差。

如图5所示，所述蓝牙模块采用低功耗蓝牙标准V4.0设备，既能保证高速传输，又能解决功耗过大的问题，其包括主控制模块、射频核心模块、通用外围设备接口模块和传感器接口模块；所述主控制模块用于接收、存储混合信号微控制器传来的信号，并在信号需要向外传输时，将信号传入射频核心模块，该主控制模块包括导线相连的主控制器、JTAG(JointTestActionGroup，联合测试工作组)、ROM(Read-OnlyMemory，只读存储器)、闪存和SRAM(StaticRandomAccessMemory，静态随机存取存储器)；所述射频核心模块用于在信号需要向外传输时，接收主控制模块传入的信号，并将信号由天线向外传输，该射频核心模块包括导线相连的协控制器、数字锁相环、DSP调制解调器、SRAM、ROM和放大器，所述放大器与天线相接；所述通用外围设备接口模块包括导线相连的I2C、UART和低功耗SPI；所述传感器接口模块包括导线相连的传感器控制器、ADC(AnalogtoDigitalConverter，模拟数字转换器)和低功耗比较器；所述主控制模块分别通过导线与射频核心模块、通用外围设备接口模块和传感器接口模块相连。

利用本实施例的脑电检测装置采集得到的脑电信号可以通过医疗检测单元的处理器进一步计算其他健康参数，并通过蓝牙模块发送到将结果发送回机器人本体胸前的触控显示模块(即平板电脑)进行显示；同时，也可以将检测结果和计算得到的健康参数发送到外部移动终端，由外部移动终端的无线网络传送到远程医疗监护中心和医院，实现远程监护和远程医疗。

如图6所示，本实施例的健康服务机器人启动工作流程如下：

通过语音指令、平板电脑操作界面或利用外部移动终端发送遥控命令启动机器人工作后，通过按动脑电检测装置上的按键可快速唤醒脑电检测装置工作，系统初始化，脑电检测功能开启，脑电检测功能开启后，若满足定时条件则集成模拟前端对脑电传感器采集的脑电信号进行滤波、自动增益、AD转换，否则返回继续执行采集，处理后的信号进入混合信号微控制器进行存储、运算，运算结果可发送至蓝牙模块进行数据发送，此时控制系统结束任务。

如图7所示，本实施例的脑电检测装置中混合信号微控制器工作流程如下：

当接收到来自集成模拟前端的数字信号后，混合信号微控制器依次对集成模拟前端预处理后的信号采用LMS自适应算法消除工频干扰，采用阈值过滤、重构信号的方法消除眼电伪迹，采用模极大值法消除肌电伪迹，采用小波消噪算法消除噪声，采用正交小波变换算法消除脑电脉冲干扰，并进一步采用运动补偿算法去除运动过程中产生的运动伪差；若混合信号微控制器无法完成其中某些复杂度较高的运算，则将数据发送到机器人本体胸前的平板电脑，利用平板电脑的CPU进行数据的二次处理，进一步完成脑电信号的数据分析，将单导脑电图和相关分析结果显示在平板电脑上，并通过语音交互模块实时播报分析结果，随即系统结束任务，否则继续接收集成模拟前端传输的数字信号。

上述实施例中的移动终端可以是智能手机、PDA手持终端等。

综上所述，本发明的健康服务机器人与脑电检测装置相结合，结合机器人移动技术和医疗检测技术，能够很大程度提高脑电检测装置的移动便携性能，方便了用户随时随地进行医疗检测，为用户带来更好的医疗体验。

以上所述，仅为本发明专利较佳的实施例，但本发明专利的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明专利所公开的范围内，根据本发明专利的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都属于本发明专利的保护范围。

Claims (10)

1.一种可实现脑电检测的健康服务机器人，包括机器人本体，其特征在于：还包括主控制单元、运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元、电源供电单元以及医疗检测单元；

所述主控制单元、运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元和环境感知传感器单元设置在机器人本体上；所述医疗检测单元包括独立于机器人本体的脑电检测装置；

所述主控制单元通过总线通信协议和串口通信协议分别与运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元和医疗检测单元相连；

所述电源供电单元用于为主控制单元、运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元和环境感知传感器单元供电。

2.根据权利要求1所述的一种可实现脑电检测的健康服务机器人，其特征在于：所述主控制单元包括中央处理器、通用外围设备接口模块、存储器模块、通信接口模块；所述中央处理器通过通用外围设备接口模块或通信接口模块接收来自运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元和医疗检测单元的数据信息，对数据进行整合处理，然后进行判断决策并将数据存储在存储器模块中，所述中央处理器通过通信接口模块进行指令的收发，进而控制运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元和医疗检测单元的工作方式。

3.根据权利要求1所述的一种可实现脑电检测的健康服务机器人，其特征在于：所述运动控制单元包括电机驱动模块、光耦隔离模块、电机组和测速编码器；所述电机驱动模块用于接收主控制单元发送的PWM控制信号，驱动电机组转动，且所述电机驱动模块与主控制单元之间通过光耦隔离模块隔离；所述测速编码器与电机组相连，用于实时反馈电机组的位置信息和转速信息，实现电机组位置和转速的闭环控制；所述电机组用于控制机器人本体的头部转动、腰部转动、机械臂动作以及底盘运动。

4.根据权利要求1所述的一种可实现脑电检测的健康服务机器人，其特征在于：所述双目视觉捕捉单元选用微软公司的Kinect体感传感器，用于实现机器人本体的导航与定位功能，以及最优路径的规划。

5.根据权利要求1所述的一种可实现脑电检测的健康服务机器人，其特征在于：所述人机交互单元包括触控显示模块和语音交互模块，所述触控显示模块用于视频交互以及运动控制单元、双目视觉捕捉单元、环境感知传感器单元和医疗检测单元的状态显示，还通过无线信号与外部移动终端相连；所述语音交互模块包括语音识别单元、语音合成单元、语音提示单元，所述语音识别单元用于识别来自用户的语音指令；所述语音合成单元用于对识别的语音数据进行处理，合成机器码，发送给主控制单元进行决策；所述语音提示单元用于接收主控制单元发送过来的控制指令，对用户进行语音提示，实现用户与机器人本体之间的交互功能。

6.根据权利要求1所述的一种可实现脑电检测的健康服务机器人，其特征在于：所述环境感知传感器单元包括光电开关、陀螺仪传感器、触碰传感器、红外传感器和超声波传感器；所述光电开关、触碰传感器、红外传感器、超声波传感器协同工作，进行障碍物的识别与躲避；所述陀螺仪传感器对机器人本体进行姿态解读；所述环境感知传感器单元采用多传感器信息融合技术对感知回来的数据进行处理，通过主控制单元进行反馈控制。

7.根据权利要求1所述的一种可实现脑电检测的健康服务机器人，其特征在于：所述电源供电单元包括充电底座、蓄电池充电接口、蓄电池、电压变换模块；所述蓄电池充电接口、蓄电池和电压变换模块集成到机器人本体内，所述充电底座固定在室内；在机器人本体工作时，所述电压变换模块将蓄电池提供的电压转换成主控制单元、运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元和环境感知传感器单元所需要的电压，当蓄电池电量低于设定的阈值时，机器人本体通过环境感知传感器单元自动回到充电底座处进行充电。

8.根据权利要求1所述的一种可实现脑电检测的健康服务机器人，其特征在于：所述脑电检测装置包括帽子、脑电传感器、集成模拟前端、混合信号微控制器、蓝牙模块、输入模块、指示灯模块以及电源模块；所述脑电传感器置于帽子内侧，与用户的额头接触，并与集成模拟前端相连；所述集成模拟前端通过SPI与混合信号微控制器相连；所述蓝牙模块通过UART与混合信号微控制器相连，该蓝牙模块用于与外部设备连接；所述电源模块用于为脑电传感器、集成模拟前端、混合信号微控制器、蓝牙模块和指示灯模块供电；所述输入模块和指示灯模块分别与混合信号微控制器相连，所述输入模块为脑电检测装置的开关，所述指示灯模块用于显示脑电检测装置与主控制单元的连接状态，以及脑电检测装置的脑电检测功能状态；

所述蓝牙模块包括主控制模块、射频核心模块、通用外围设备接口模块和传感器接口模块；所述主控制模块用于接收、存储混合信号微控制器传来的信号，并在信号需要向外传输时，将信号传入射频核心模块，该主控制模块包括导线相连的主控制器、JTAG、ROM、闪存和SRAM；所述射频核心模块用于在信号需要向外传输时，接收主控制模块传入的信号，并将信号由天线向外传输，该射频核心模块包括导线相连的协控制器、数字锁相环、DSP调制解调器、SRAM、ROM和放大器，所述放大器与天线相接；所述通用外围设备接口模块包括导线相连的I²C、UART和SPI；所述传感器接口模块包括导线相连的传感器控制器、ADC和比较器；所述主控制模块分别通过导线与射频核心模块、通用外围设备接口模块和传感器接口模块相连。

9.根据权利要求8所述的一种可实现脑电检测的健康服务机器人，其特征在于：所述集成模拟前端用于对脑电传感器采集到的脑电信号进行滤波、自动增益、AD转换；所述混合信号微控制器用于对集成模拟前端预处理后的信号采用LMS自适应算法消除工频干扰，采用阈值过滤、重构信号的方法消除眼电伪迹，采用模极大值法消除肌电伪迹，采用小波消噪算法消除噪声，采用正交小波变换算法消除脑电脉冲干扰，并进一步采用运动补偿算法去除运动过程中产生的运动伪差。

10.根据权利要求1所述的一种可实现脑电检测的健康服务机器人，其特征在于：所述机器人本体的操作系统采用开源机器人操作系统，其搭载在Linux内核的ubuntu系统下，通过串口与主控制单元进行通信，进而控制运动控制单元、双目视觉捕捉单元、人机交互单元、环境感知传感器单元和医疗检测单元的工作方式。