CN112692844A - 一种人工智能药物护理机器人的控制方法 - Google Patents

Abstract

一种人工智能药物护理机器人的控制方法，其包括训练阶段和主动送药阶段，训练阶段包括：使机器人根据用户的指令在室内运行；在机器人运行时通过摄像头获取室内环境的图像；使人工智能模块利用训练阶段摄像头获取的图像进行学习训练；判断是否达到设置的训练次数，如果是则进行主动送药阶段，如果否则在训练阶段反复训练；主动送药阶段包括：使机器人停靠在无线充电器处或进行充电；根据处方判断是否到达病人服药时间，如果是，则给药品分配控制器提供控制信号使药品分配机构分配药品；而后识别病人的方位，根据病人的方位将药品送到病人面前而后回到无线充电器处停靠或充电，如果否则停留在无线充电器处停靠或充电。

Description

一种人工智能药物护理机器人的控制方法

技术领域

本发明涉及一种人工智能药物护理机器人的控制方法，属于人工智能技术领域。

背景技术

现实生活中，有些病人由于腿部疾病，运行不方便，因此特别需要一种不需要病人移动，就将药物送到病人面前的机器人。

发明内容

本发明的发明目的是提供一种人工智能药物护理机器人的控制方法，其通过视频进行避障并将药物送到病人面前。

为实现所述发明目的，本发明提供一种人工智能药物护理机器人的控制方法，其包括训练阶段和主动送药阶段，其特征在于，训练阶段包括：使机器人根据用户的指令在室内运行；在机器人运行时通过摄像头获取室内环境的图像；使人工智能模块利用训练阶段摄像头获取的图像进行学习训练；判断是否达到设定的训练次数，如果是则进行主动送药阶段，如果否则在训练阶段反复训练；主动送药阶段包括：使机器人停靠在无线充电器处或进行充电；根据处方判断是否到达病人服药时间，如果是，则给药品分配控制器提供控制信号使药品分配机构分配药品；而后识别病人的声音，根据声音的方位将药品送到病人面前而后回到无线充电器处停靠或充电，如果否则停靠在无线充电器处或充电。

优选地，人工智能模块包括：运行指令输入模块、图像输入模块、神经网络、路径规划模块和训练模块，其中，所述数据输入模块被配置为接收用户手持控制器发送的运行指令信息；图像输入模块被配置为接收摄像头摄取的图像信息；路径规划模块被配置为根据运行指令输入模块生成的运行指令信息生成用于控制电机驱动器的控制信息或者接收神经网络生成的机器人路径信息生成用于控制电机驱动器的控制信息；训练模块被配置为从路径规划模块中获取学习数据并提供给神经网络，供神经网络进行学习。

优选地，神经网络至少包括输入层、函数层和输出层，输入层输入图像的图像坐标，所述图像的图像坐标可用下列矩阵表示：

其中，所述N为图像的行数，所述M为图像的列数，(x₁,y₁)、(x₁,y_M)、(x_N,y₁)和(x_N,y_M)分别为输入图像的四个角部的图像坐标；(x_n,y_m)为图像中任一点的图像坐标；

所述函数层的函数至少满足下式：

式中，(X Y Z)为机器人路径的大地坐标；(X_n Y_m Z_nm)为坐标为(x_n,y_m)的图像对应物的大地坐标；f为摄像机焦距；λ、δ为正常数，由训练模块经学习确定；min{}为取最小值；

a₁＝cosφ·cosκ

a₂＝cosω·sinκ+sinω·sinφ·cosκ

a₃＝sinω·sinκ-cosω·sinφ·sinκ；

b₁＝-cosφ·sinκ；

b₂＝cosω·cosκ-sinω·sinφ·sinκ

b₃＝sinω·sinκ+cosω·sinφ·sinκ

c₁＝sinφ；

c₂＝-sinω·cosφ；

c₃＝cosω·cosφ

其中，

ω，κ分别为摄像机摄影轴绕空间坐标系的y轴的旋角，绕空间坐标系的x轴的旋角，绕空间坐标系的z轴的旋角；

所述输出层输出的值为(X-X_N),(Y-Y_m),(Z-Z_nm)。

优选地，机器人在充电时，使无线充电器的磁芯插入到机器人的接收线圈中，并使无线充电器给机器人发送运行指令，使接收线圈沿磁芯的轴向移动。

与现有技术相比，本发明提供的人工智能药物护理机器人控制方法具有如下有益效果：(1)能够通过单一摄像头进行避障；(2)无线充电效率高。

附图说明

图1是本发明提供的人工智能药物护理机器人的控制系统的组成框图；

图2是本发明提供的人工智能药物护理机器人的控制系统的工作流程图；

图3是本发明提供的人工智能模块的组成框图；

图4是本发明提供的各种坐标系的关系图；

图5是本发明提供的用于给药物护理机器人提供电能的供电系统；

图6是本发明提供的接收线圈和发送线圈的组成示意图；

图7是本发明提供的伺服电机的组成框图；

图8是伺服电机中的作为马达轴的d轴、q轴与作为控制轴的d^＊轴、q^＊轴的示意图；

图9是表示图7所示的d轴电流指令运算单元的组成框图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例，所述实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。

本领域技术人员应当理解，本发明所称的“应用”、“应用程序”、以及类似表述的概念，是业内技术人员所公知的相同概念，是指由一系列计算机指令及相关数据资源有机构造的适于电子运行的计算机软件。除非特别指定，这种命名本身不受编程语言种类、级别，也不受其赖以运行的操作系统或平台所限制。理所当然地，此类概念也不受任何形式的终端所限制。

本发明提供的人工智能药物护理机器人包括药品分配机构、驱动机器人运行的伺服机构和控制系统，所述控制系统根据处方定时控制药品分配机构分配药品、并驱动机器人运行到患者面前以促使患者服药。本发明中的药品分配机构可以采用现有技术中提供的按粒、片和/或剂量分配的任一药品分配机构。

图1是本发明提供的人工智能药物护理机器人的控制系统的组成框图，如图1所示，控制系统包括处理器5、MEMS2、存储器2和运行机构9。运行机构9包括运行机构控制器、两个电机驱动器和两个电机M1和M2，运行机构控制器被配置给机器人的电机驱动器提供控制信号，电机驱动器驱动电机运行。电机分别带动机器人的两个主动轮(图中未示)旋转，进而使机器人运行。存储器1用于存储系统程序、应用程序及数据。MEMS2用于获取机器人的摄像机摄影轴绕空间坐标系的y轴的旋角

绕空间坐标系的x轴的旋角ω，绕空间坐标系的z轴的旋角κ，并提供给处理器5。本发明中提供的大地坐标系统XYZ和空间坐标系统xyz及它们间的关系如图4所示。

本发明中，机器人控制系统还包括通信模块8，其被配置为与用户的手持控制器通过控制进行无线通信，以获取手持控制器的指令，也被配置与无线充电器进行通信，以获取无线充电器的指令，根据指令运行。本发明中，机器人控制系统可选地可包括定位授时模块3，其用于获取机器人的位置信息和标准时间信息。本发明中，机器人控制系统还包括摄像头4，其用于获取所处环境的图像信息。本发明中，机器人控制系统还包括药品分配机构控制器7，其根据医生出具的处方控制药品分配机构根据服药时间表定期分配药品。

机器人还包括电源模块，其为磁耦合电源6，其用于给机器人的各部分提供电能，后续对磁耦合电源作详细说明。

本发明中，控制系统还包括人工智能模块，其被配置为根据摄像头4获取的图像信息以确定机器人的运行路径，并给运行机构9提供控制信号以控制机器人的运行或者停止。

图2是本发明提供的人工智能药物护理机器人的控制系统的工作流程图。如图2所示，根据本发明一个实施例还提供一种人工智能药物护理机器人的控制方法，其包括训练阶段和主动送药阶段，训练阶段包括：使机器人根据用户的指令在室内运行；在机器人运行时通过摄像头获取室内环境的图像；使人工智能模块利用训练阶段摄像头4获取的图像进行学习训练；判断是否达到设置的训练次数，如果是则进行主动送药阶段，如果否则在训练阶段反复训练；主动送药阶段包括：使机器人停靠在无线充电器处或进行充电；根据处方判断是否到达病人(患者)服药时间，如果是，则给药品分配控制器提供控制信号使药品分配机构分配药品；而后识别病人的方位，根据病人的方位将药品送到病人面前而后回到无线充电器处停靠或充电，如果否则停留在无线充电器处停靠或充电。本发是中，对病人声音的识别和定位可以采用现有技术中提供的方法进行识别和定位。

根据本发明一个实施例，所述方法还包括在机器人在充电时，使无线充电器的磁芯插入到机器人的接收线圈中，并使无线充电器给机器人发送运行指令，使接收线圈沿磁芯的轴向移动。

图3是本发明提供的人工智能模块的组成框图，如图3所示，所述人工智能模块包括：运行指令输入模块、图像输入模块、神经网络、路径规划模块和训练模块，其中，所述数据输入模块被配置为接收用户手持控制器发送的运行指令信息；图像输入模块被配置为接收摄像头摄取的图像信息；路径规划模块被配置为根据运行指令输入模块生成的运行指令信息生成用于控制电机驱动器的控制信息或者接收神经网络生成的机器人路径信息生成用于控制电机驱动器的控制信息；训练模块被配置为从路径规划模块中获取学习数据并提供给神经网络，供神经网络进行学习。

本发明中，神经网络至少包括输入层、函数层和输出层，输入层输入图像的图像坐标(x_n,y_m)及摄像机摄影轴绕空间坐标系的y轴的旋角

绕空间坐标系的x轴的旋角ω，绕空间坐标系的z轴的旋角κ，所述图像的图像坐标可用下列矩阵表示：

其中，所述N为图像的行数，所述M为图像的列数，(x₁,y₁)、(x₁,y_M)、(x_N,y₁)和(x_N,y_M)分别为输入视频图像流中一幅图像的四个角部的图像坐标；(x_n,y_m)为图像中任一点的图像坐标；

所述函数层的函数至少满足下式：

式中，(X Y Z)为机器人路径的大地坐标；(X_n Y_m Z_nm)为坐标为(x_n,y_m)的图像对应物的大地坐标；f为摄像机焦距；λ、δ为正常数，为机器人与障碍物的安全距离,由训练模块经学习确定；min{}为取最小值；

a₁＝cosφ·cosκ

a₂＝cosω·sinκ+sinω·sinφ·cosκ

a₃＝sinω·sinκ-cosω·sinφ·sinκ；

b₁＝-cosφ·sinκ；

b₂＝cosω·cosκ-sinω·sinφ·sinκ

b₃＝sinω·sinκ+cosω·sinφ·sinκ

c₁＝sinφ；

c₂＝-sinω·cosφ；

c₃＝cosω·cosφ；

所述输出层(X-X_N),(Y-Y_m),(Z-Z_K)。

图5是本发明提供的用于给药物护理机器人提供电能的供电系统，图6是本发明提供的接收线圈和发送线圈的组成示意图，如图5-6所示，人工智能药物护理机器人还包括电源模块，所述模块为磁耦合电源6包括接收线圈L2，其为无磁芯线圈，由金属导线緾绕而成具有中空部的筒形结构，充电时，其用于接收无线充电器发送的电能，所述无线充电器包括发送线圈L1，其为有磁芯68线圈，由金属导线緾绕在磁芯一部分上而成，进行无线充电时，磁芯68穿入接收线圈L2的中空部磁芯68的直径小于接收线圈L2的直径。本发明中，优选将无线充电器固定于具有垂直安装面的机构上，并且使磁芯的高度与机器人的接收线圈的高度匹配，当机器人需要充电时，使磁芯的部分插入到接收线圈中，如此可增强发送线圈和接收线圈的磁耦合度，进而增大充电效率。

本发明中，无线充电器还包括振荡器61、分频器62、第一开关电路、第二开关电路、反相器63、相位检测单元64、振幅检测单元66、处理器65和通信单元67，其中，振荡器61用于产生固定频率的信号；分频器62用于对振荡器61提供的信号进行分频并分别输出取第一开关电路的输入端和反相器63；反相器63用于对分频器62提供的信号进行反相并提供给第二开关电路的输入端；第一开关电路的输出端经容C2连接于发送线圈L1的第一端，第二开关电路的输出端经电容C1连接于发关线圈L1的第二端；相位检测单元64用于检测发射线圈L1的电压的相位；振幅检测单元66用于检测发射线圈L1的电压的振幅；处理器65根据相位检测单元64提供的相位信号和振幅检测单元66提供的振幅信号确定接收线圈L2在磁芯上是否到移动到预定位置，即处理器65通过通信单元67向机器人发送指令信号，机器人接收到指令后进行运行，使其接收线圈L2套入磁芯68并沿磁芯移动，直到串联谐振单元达到串联谐振状态。

本发明中，第一开关电路包括P沟道场效应管Q1和N沟道场效应管Q2,N沟道道场效应管Q2和P沟道场效应管Q1的栅极连接在一起作输入端，P沟道场效应管Q1的漏极连接于电源V，源极连接于N沟道场效应管Q2的漏极并作为输出端；N沟道场效应管Q2的源极接地。第二开关电路包括P沟道场效应管Q3和N沟道场效应管Q4,N沟道道场效应管Q4和P沟道场效应管Q3的栅极连接在一起作输入端，P沟道场效应管Q3的漏极连接于电源V，源极连接于N沟道场效应管Q4的漏极并作为输出端；N沟道场效应管Q4的源极接地。

本发明中，机器人的磁耦合电源还包括用于全波整流的二极管电桥DB、电解电容器C3、充电器69和蓄电池70，所述蓄电池70为可充电电池。接收线圈L2与上述发送线圈L1磁耦合，其耦合系数为M，所述耦合系数随着发送线圈L1和接收线圈L2的相对位置的改变而变化。二极管电桥DB的输入端连接到接收线圈L2的两端，用于对接收线圈L2感应的交流电能进行检波生成脉动直流电能，电解电容器C2用于对二极管电桥DB产生的脉动直流电能进行滤波并提供给充电器69直流电能。充电器69将直流电能充入到蓄电池。本发明中，充电器69可包括升压电路。

本发明提供的磁耦合电源的工作过程如下：无线充电器开机后，从振荡器61输出的设定频率的信号被分频器62分频为1/n，所述n为大于或者等于2的整数。从分频器62输出的设定频率的分频信号分别施加于第一开关电路的输入端和反相器63，反相器63对分频器提供的信号进行反相提供第二开关电路的输入端,第一开关电路和第二开关电路进行相反的操作。即，第一开关和第二开关分别具有P沟道场效应管Q1、Q3和N沟道场效应管Q2、Q4，在高电平的情况下，P沟道场效应管Q1和N沟道场效应管Q4为导通状态，N沟道场效应管Q2和P沟道场效应管Q3为截止状态，因此第一开关电路的输出通过P沟道场效应管Q1与直流电源V连接而成为高电平，第二开关电路的输出通过N沟道场效应管Q4与接地连接而成为低电平。由此，在发送线圈L1中沿正向流过电流。当第一开关电路和第二开关电路的输入反过来时，则P沟道场效应管Q1和N沟道场效应管Q4成为截止状态，N沟道场效应管Q2和P沟道场效应管Q3成为导通状态，所以第一开关电路的输出通过N沟道场效应管Q2接地而成为低电平，第二开关电路5B的输出通过P沟道场效应管Q3与直流电源V连接而成为高电平。由此，在发送线圈L1中电流向相反方向流动。这样，当通过基于从振荡器3输出的设定频率的信号使第一开关电路和第二开关电路反复交替导通截止的开关工作而向发送线圈L1供应交流电能(高频电能)时，通过电磁耦合传导而在接收线圈L2中产生反电动势。传送到该接收线圈L2的交流电能由二极管电桥DB进行全波整流，由电解电容器C3进行滤波而变换为直流电能，该直流电能被供给充电器69,所述充电器69将电能充入到蓄电池70以供机器人使用。

另外，在第一开关电路和第二开关电路中，P沟道场效应管Q1、Q3和N沟道场效应管Q2、Q4不会同时成为导通状态，不产生贯通电流。另外，由于仅通过电压就能够进行驱动控制，所以控制时不消耗电能。

如上所述，无线充电器的发送线圈L1和接收系统的接收线圈L2磁耦合以无接点非接触方式传输电能。磁耦合电能发送器中，电容器C1、C2与发送线圈L1串联连接，将提供给发送线圈L1的直流电压转换为交流电压并且进行升压，并且电容器C1、C2与与发送线圈L1构成整体的串联谐振电路，该整体的串联谐振电路包括原侧串联谐振电路(不包括由接收线圈L2引起的互感M的原侧串联谐振电路)以及由接收线圈L2引起的互感M，经由该电容器C1、C2与向发送线圈L1提供交流电能。本发明中，电容器C1、C2与还可设置在在第一开关电路与发送线圈L1的连接端之间。本发明在第一开电路和第二开关电路路的输出端与发送线圈相连的支路中分别设置一个电容，如此可增加电容的耐压性，从而能够减轻磁耦合电能发送器的重量。本发明中，包含接收线圈L2的互感M的串联谐振电路的谐振点被设定为：高于由初级线圈L1和电容器C1、C2与构成的初级串联谐振电路的谐振点的频率。

本发明中，设定振荡器61的振荡频率，使得从分频器62输出的分频信号的振荡频率成为包含接收线圈L2的互感M的串联谐振电路的谐振频率，由第一开关电路和第二开关电路驱动初级串联谐振电路和串联谐振电路，因此，在不存在机器人充电时，由于从初级谐振电路的谐振点大幅偏移，因此在发送线圈L1中仅流过微小电流。另一方面，在存在机器人充电时，机器人携带其接收线圈L2在磁芯上前后移动，当串联谐振电路谐振，发送线圈L1中流过较大的电流。因此，磁耦合电能发送器通过与发送线圈L1串联连接的电容器C1、C2的升压功能，能够不依赖于电源或信号源的电压而使发送线圈L1产生大的电压。另外，由于包括接收线圈L2的互感M的串联谐振电路的谐振特性，在发送线圈L1中，在机器人不充电时只流过微小电流，仅在机器人充电时流过大电流。因此，可以实现实用水平的高电能传输效率，进而可以容易地实现小型轻量化和省电化。

本发明中，接收线圈L2为无磁芯线圈，由金属导线緾绕而成具有中空部的筒形结构；发送线圈L1为有磁芯线圈，由金属导线緾绕在磁芯68一部分上而成，进行无线充电时，机器人携带其接收经线圈L2在磁芯上前后移动，使得磁芯68穿入接收线圈L2的中空部。金属导线优选绞合的多根铜线或漆包线。

本发明中，由于机器人用无线充电器进行充电，由于接收线圈为无磁芯线圈，其重量轻，可减轻机器人的载荷。

图7是本发明提供的伺服电机的组成框图。在图1中，电动机M1和M2是永磁铁同步电动机。两个电机的组成相，以电机M1及其驱动控制器为例进行说。本发明中，电动机M1使用非凸极的表面磁铁同步电动机。电机驱动器包括：速度指令产生单元101、速度运算单元102和相位运算单元103，其中，速度指令产生单元101根据来自运行机构控制器的速度指令ω_r，产生指定电动机M1的旋转速度的速度指令

速度运算单元102将速度指令发生单元101发生的速度指令

乘以半极数P/2(P为全极数)生成用电角表示的角速度指令

该角速度指令

被输入到相位运算单元(积分器)103、q轴电压计算单元104和修正值计算单元106。相位运算单元103对角速度指令

进行积分运算生成电动轴(dq轴)上的相位

该相位

作为位置指令被输入到三相二相坐标变换单元105和二相三相坐标变换单元107。

电机驱动器还包括：d轴电流指令运算单元109、d轴电压计算单元110、补偿单元104、转换单元1066、第一坐标转换单元107、第二坐标转换单元105、转换器108、电流检测器113和电流检测器114，其中，电流检测器113和114检测电机的U相和V相的驱动电流i_ua、i_va，并输入到三相二相坐标变换单元107。三相二相坐标变换单元107根据从电流检测器113和114输入的两相的驱动电流i_ua和i_va，计算W相的驱动电流i_wa而生成三相的驱动电流，并基于作为位置指令的相位

将其变换为d轴和q轴的控制电流(d轴电流i_da、q轴电流i_qa)。d轴电流i_da、q轴电流i_qa被输入到修正值计算单元106，另外，d轴电流i_da被输入d轴电压计算单元110。

q轴电流i_qa被输入到d轴电流指令运算单元109生成d轴调整电流

加法器112将d轴调整电流

和从图1所示的运行机构控制器输入的d轴电流指令

进行相加得到d轴电流指令

并输入到d轴电压计算单元110。本发明中，来自运行机构控制器的d轴电流指令

是比电机额定电流低的值。在本发明中，d轴电流指令运算单元109能够决定d轴电压计算单元104进行的电流控制所需要的d轴电流指令，因此来自运行机构控制器的d轴电流指令

可以为零。d轴电压计算单元110d轴电流指令

生成施加于电动机M1的d轴的d轴电压

该d轴电压

通过加法器15与修正值计算单元106输出的d轴干扰电压

相加而成为d轴电压

被输入到二相三相坐标变换单元105。

本发明中，q轴电压计算单元104计算同步电动机M1以速度指令

旋转时产生的感应电动势

该感应电动势

是补偿与速度指令

对应的q轴电压的电压，在加法器116中，与修正值计算单元6输出的q轴干扰电压

相加而成为q轴电压

并输入到二相三相坐标变换单元105。这里，在电动机M1为非凸极的表面磁铁电动机的情况下，感应电动势

由下式表示:

式中，Φ_a为磁通密度。

二相三相坐标变换单元105基于作为位置指令的相位

将d轴和与其正交的q轴的控制二相的电压(d轴电压

q轴电压

)变换为施加给同步电动M1的三相(UVW)的电压指令

转换器108是所谓的逆变器，根据基于来自二相三相坐标转换单元105的3相电压指令

生成的脉宽调制后的驱动脉冲信号使开关元件进行导通/截止动作，生成与速度指令

对应的频率的3相交流电压，并提供给同步电动机M1。

修改值计算单元106使用速度指令

和检测出的d轴电流i_da及q轴电流i_qa，运算生成补偿d轴电压、q轴电压的d轴修正电压

q轴修正电压

如前所述，所生成的d轴干涉电压

输入到加法器115，q轴干涉电压

输入到加法器116。在此，在电动机M1为非凸极的表面磁铁电动机的情况下，d轴干涉电压

q轴干涉电压

由下列两式表示：

式中，La是d轴、q轴的电感成分。

本发明中，根据来自运行机构控制器的d轴电流指令

进行同步控制，对于q轴，仅施加根据来自运行机构控制器的速度指令ω_r生成的速度指令

和从该速度指令

得到的位置指令即相位

所对应的电压指令

不进行电流控制。

如图7所示，在通过使控制轴的d^*轴按照速度指令

旋转而使转子磁铁117向速度指令

的方向旋转时，在由于摩擦等干扰转矩而在控制轴的d^*轴与马达轴的d轴产生偏差的情况下，在速度指令

与转子速度ω_re产生相位误差θ_err。在将

和修改值计算单元106利用检测q轴电流i_qa计算出的q轴干涉电压

通过加法器116相加后的q轴电压

提供给两相三相坐标变换单元105并施加给电动机M1时，在向电动机轴q轴施加的实际施加电压

和作为理论值求出的施加电压v_qa中产生与上述相位误差θ_err对应的电压误差，在从三相两相坐标变换单元107输出的q轴电流i_qa中出现与该电压误差对应的大小的变化成分。

下面，以非凸极的表面磁铁电动机的情况为例进行具体说明。在非凸极的表面磁铁电动机的情况下，d轴电压v_da和q轴电压v_qa的关系用下式所示的电压方程式表示：

式中，Ra是绕组电阻，p是微分符号。

根据上式，所施加的q轴电压

和作为理论值求出的施加电压v_qa表示为下列两式：

因此，在q轴产生的电压误差v_qe表示为下式：

在此，当

时，不产生电压误差v_qe，不需要不检测q轴电流i_qa；但当

时，电压误差v_qe＝≠0，需要检测q轴电流i_qa。当电机停止时，因干扰转矩使转子磁铁17旋转而产生电压误差v_qe时，同样地需要检测q轴电流i_qa。

因此，在本发明中，如图7所示，电机驱动器设置有包括加法器112的d轴电流指令运算单元109。d轴电流指令运算单元109取仅在现有使用的三相二相坐标变换单元107变换输出的检测q轴电流i_qa，监视该q轴电流i_qa的变化量，运算对来自运行机构控制器的d轴电流指令

进行增减调整的d轴调整电流指令

从加法器112向d轴电压计算单元110输出对d轴电流指令

自动地进行增减调整的d轴电流指令

由此，d轴电压计算单元110能够生成提高了针对干扰转矩鲁棒性的d轴电压

d轴电流指令运算单元109例如可以如图9所示那样的构成。如图9所示，图6所示的d轴电流指令运算单元109可以由以下单元构成：被输入检测到的q轴电流i_qa的带通滤波器91，将带通滤波器91的输出作为输入的绝对值电路(ABS)92，将绝对值电路92的输出作为输入的时间常数可变滤波器，以及将时间常数可变滤波器的输出作为输入的输出增益乘法器94。输出增益乘法器94的输出被输入到加法器112的一个输入端。在加法器112的另一个输入端输入来自运行机构控制器的d轴电流指令

带通滤波器91用于滤除该q轴电流i_qa中噪声分量和稳定偏差分量，仅成为包含正负变化的变化分量电流。绝对值电路92对从带通滤波器91输入的正负变化的q轴电流i_qa的变化分量进行绝对值化，生成绝对值化的q轴电流i_qb，并将其输出到时间常数可变滤波器。时间常数可变滤波器包括：加减法运算器97、可变增益单元95、乘法器96、积分器93。加减法运算器97通过从来自绝对值电路92的绝对值化q轴电流i_qb中减去时间常数可变滤波器的状态量i_qf(其是积分器93的当前积分值)来获得偏差i_qe，并将其输出到可变增益单元件95和乘法器96的一个输入端。可变增益单元95输出Gout被输入到乘法器96的另一个输入端。乘法器96的输出被输入到积分器93。

本发明中，可变增益单元95是根据输入的偏差i_qe的大小使输出Gout的增益可变的电路，当偏差i_qe较大时，可变增益单元95以较大值的增益输出Gout，而当偏差i_qe较小时，可变增益单元95以较小值的增益输出Gout。

从加减运算器97输出的偏差i_qe与可变增益单元97的输出Gout在乘法器96中相乘，并输入到积分器93中进行积分得到状态量i_qf，因此，通过可变增益单元95的上述操作，状态量i_qf的值是可变的，并且在状态量i_qf增加的情况下与状态量i_qf减小的情况下时间常数不同。输出增益乘法器94将根据偏差i_qe以不同的时间常数增减变化的状态量i_qf与输出增益k_a相乘，生成d轴调整电流指令

加法器12将输出增益乘法器94生成的d轴调整电流指令

与来自运行机构控制器的d轴电流指令

相加，作为向d轴电压计算单元10的d轴电流指令

本发明中，当施加干扰转矩时，如图8所示，使转子磁铁117向离开d^*轴的方向旋转，感应电动势变化，产生电压误差，从三相二相变换单元107向d轴电流指令运算单元109输入较大变化的q轴电流i_qa。在d轴电流指令运算单元109中，由带通滤波器91提取这样的q轴电流i_qa的较大的变化分量。若最初检测的q轴电流i_qa为正极性，则绝对值电路92直接将其作为绝对值化q轴电流i_qb向时间常数可变滤波器输出。时间常数可变滤波器响应所输入的绝对值化q轴电流i_qb的上升变化，以小的时间常数使d轴电流指令

急剧上升。这样上升变化的d轴调整电流指令

在加法器112中与来自运行机构控制器的d轴电流指令

相加，并被输入到d轴电压计算单元110，生成对应的d轴电压

通过该d轴电流指令

产生使转子磁铁117向d^*轴方向返回的转矩，当d轴电流指令

上升到某个值时，使转子磁铁117向d^*轴方向返回的转矩克服干扰转矩，转子速度在d^*轴方向变化。随着转子速度相对于d^*轴的变化减小，电压误差被消除，q轴电流i_qa、绝对值化q轴电流i_qb减小，因此，在时间常数可变滤波器中，响应绝对值化q轴电流i_qb的下降变化，使d轴电流指令

以大的时间常数下降。这样下降变化的d轴调整电流指令

与来自运行机构控制器的q轴电流指令

相加。在该过程中，干扰转矩消失时，由于通过由d轴调整电流指令

产生的向d^*轴方向返回的转矩，转子速度向d^*轴方向变化，因此再次引起感应电动势的变化，产生第二个q轴电流i_qa。该情况下的感应电动势的极性与施加干扰转矩时的极性相反，因此产生的第2个q轴电流i_qa在当前的例子中为负极性。该负极性的q轴电流i_qa通过绝对值电路92变为正极性的绝对值化q轴电流i_qb，并被输入到时间常数可变滤波器。在时间常数可变滤波器中，d轴电流指令

以小的时间常数急剧上升。然后，转子速度相对于d^＊轴的变化消失，第二个q轴电流i_qa减小，绝对值化q轴电流i_qb下降时，在时间常数可变滤波器中，再次使d轴调整电流指令

以较大的时间常数缓慢下降，最后变为0。

这样，在图9所示的d轴电流指令运算单元109中，能够自动地决定并执行根据干扰转矩对来自运行机构控制器的d轴电流指令

进行增减调整的d轴调整电流指令

因此能够消除由干扰转矩引起的轴偏移，能够提高相对于干扰的鲁棒性，同时降低了消耗的电能。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (4)

1.一种人工智能药物护理机器人的控制方法，其包括训练阶段和主动送药阶段，其特征在于，训练阶段包括：使机器人根据用户的指令在室内运行；在机器人运行时通过摄像头获取室内环境的图像；使人工智能模块利用训练阶段摄像头获取的图像进行学习训练；判断是否达到设定的训练次数，如果是则进行主动送药阶段，如果否则在训练阶段反复训练；主动送药阶段包括：使机器人停靠在无线充电器处或进行充电；根据处方判断是否到达病人服药时间，如果是，则给药品分配控制器提供控制信号使药品分配机构分配药品；而后识别病人的方位，根据病人的方位将药品送到病人面前而后回到无线充电器处停靠或充电，如果否则停靠在无线充电器处或充电。

2.根据权利要求1所述的人工智能药物护理机器人的控制方法，其特征在于，人工智能模块包括：运行指令输入模块、图像输入模块、神经网络、路径规划模块和训练模块，其中，所述数据输入模块被配置为接收用户手持控制器发送的运行指令信息；图像输入模块被配置为接收摄像头摄取的图像信息；路径规划模块被配置为根据运行指令输入模块生成的运行指令信息生成用于控制电机驱动器的控制信息或者接收神经网络生成的机器人路径信息生成用于控制电机驱动器的控制信息；训练模块被配置为从路径规划模块中获取学习数据并提供给神经网络，供神经网络进行学习。

3.根据权利要求2所述的人工智能药物护理机器人的控制方法，其特征在于，神经网络至少包括输入层、函数层和输出层，输入层输入图像的图像坐标，所述图像的图像坐标可用下列矩阵表示：

其中，所述N为图像的行数，所述M为图像的列数，(x₁,y₁)、(x₁,y_M)、(x_N,y₁)和(x_N,y_M)分别为输入图像的四个角部的图像坐标；(x_n,y_m)为图像中任一点的图像坐标；

所述函数层的函数至少满足下式：

式中，(X Y Z)为机器人路径的大地坐标；(X_n Y_m Z_nm)为坐标为(x_n,y_m)的图像对应物的大地坐标；f为摄像机焦距；λ、δ为正常数，由训练模块经学习确定；min{}为取最小值；

a₁＝cosφ·cosκ

a₂＝cosω·sinκ+sinω·sinφ·cosκ

a₃＝sinω·sinκ-cosω·sinφ·sinκ；

b₁＝-cosφ·sinκ；

b₂＝cosω·cosκ-sinω·sinφ·sinκ

b₃＝sinω·sinκ+cosω·sinφ·sinκ

c₁＝sinφ；

c₂＝-sinω·cosφ；

c₃＝cosω·cosφ

其中，

ω，κ分别为摄像机摄影轴绕空间坐标系的y轴的旋角，绕空间坐标系的x轴的旋角，绕空间坐标系的z轴的旋角；

所述输出层输出的值为(X-X_N),(Y-Y_m),(Z-Z_nm)。

4.根据权利要求1-3任一所述的人工智能药物护理机器人的控制方法，其特征在于，机器人在充电时，使无线充电器的磁芯插入到机器人的接收线圈中，并使无线充电器给机器人发送运行指令，使接收线圈沿磁芯的轴向移动。

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