CN115381677A - 助老扶残智能机器人 - Google Patents

Abstract

本发明公开助老扶残智能机器人，包括底盘、机身、可伸缩扶杆、传感器系统、GPS、语音交互和环境感知系统。机器人整体机身分为上中下三个舱室，中间舱室最大，为储物空间。上下两舱室通过线路连接可以互通信号；传感器系统包含内置的第二压力传感器、外置的温湿度传感器及可伸缩扶杆上的第一压力传感器；环境感知系统包括了摄像头、陀螺仪和超声波传感器系统。本发明可选择三种模式，通过蓝牙模块进行手机端的操控，分别为：导航模式、跟随模式和待机模式。根据不同的模式可以针对性的服务特殊人群，广泛运用在各种场景，真正做到通用性。本发明主要使用对象为盲人和老年人，或身体疾病导致体力不支、视觉障碍或者身体残疾等导致出行不便的老年人。

Description

助老扶残智能机器人

技术领域

本发明涉及智能机器人领域，尤其涉及对盲人及老年人服务的机器人。

技术背景

社会中盲人的生活环境恶劣，视觉缺失让他们外出危险系数增加，不能辨 别方向更是他们最大的问题。虽然有导盲犬的出现，但是仍有许多问题存在， 例如导盲犬在现实生活中被接受度低，某些公共场所不允许其进入，部分市民 抵触狗类接触；同时导盲犬数量相较于盲人数量稀少且价格昂贵；犬类相较于 人类来说寿命较短，并不能陪伴主人一生。

老龄人口身体机能弱化，体力无法支持长时间拿取物品。纵使长距离路程 可以使用代步车，但是短距离负重也会危害老年人的身体健康，可能会有骨折， 摔伤等意外发生。因此，需要设计一款可以存放物品，拥有自动跟随能力的机 器人辅助老年人进行短距离负重或日常散步。

发明内容

基于上述问题，本发明提出了一种助老扶残智能机器人，通过手机设定， 可以实现路线规划，提醒用户躲避障碍，检测红路灯信号并语音反馈，同时家 属可以获取用户的位置信息防止走丢等功能，减少用户外出的危险系数。

所采用的技术方案是：一种助老扶残智能机器人包括：底盘和机身，底盘 固定在机身的下方；机身的一侧安装有可伸缩扶杆，相邻的另两侧分别安装有 扶手，底盘上安装有主动轮和万向轮；机身的外两侧安装UWB基站；可伸缩扶 杆上安装有第一压力传感器；机身内设有第一分隔板和第二分隔板；第一分隔 板与机身形成上舱室；第一分隔板和第二分隔板之间形成中间舱室，第二分隔 板与底盘形成下舱室；所述的上舱室和下舱室通过线路连接，电气线路安装在 机器人两面侧壁内侧中的夹层空间，实现互通信号。

上舱室内安装有中央控制系统安装了ROS系统的英伟达Jetson Nano、温湿 度传感器、GPS和图像处理模块；图像处理模块中的摄像头固定在第一分隔板 上，镜头面向机器人的前方。

中舱室内安装有第二压力传感器；中舱室一侧设有舱门。

下舱室内安装有Arduino Mega2560主板、电机驱动板、电源模块、陀螺仪 mpu6050和超声波传感器系统；超声波传感器系统包括三个超声波传感器，均 匀的固定在所述的第二分隔板的下方，即下舱室内。

进一步的，温湿度传感器安装在上舱室的外侧。

进一步的，底盘采用两轮差速运行，前方安装有两个主动轮，后方安装有 两个万向轮。

进一步的，存放在下舱室内的Arduino Mega2560主板和存放在上舱室的中 央控制系统安装了ROS系统的英伟达Jetson Nano控制板。

助老扶残机器人，其工作步骤如下：

步骤一：将助老扶残机器人置于所需要的环境中，打开存放在下舱室的电 源模块总电源，手机选择机器人运行模式；

步骤二：机器人的运行模式分为三种，分别为导航模式、跟随模式和待机 模式；

若选择导航模式，用户将手放置在可伸缩扶杆上，第一压力传感器检测到 可伸缩扶杆的压力后，将信号发送到Arduino Mega 2560主板，主板根据压力大 小来控制驱动轮的速度，使机器人开始移动；在启动电源模块总电源的同时， 主板启动超声波传感器系统，检测前方大范围内是否存在障碍物；在启动电源 模块总电源的同时，启动上舱室英伟达Jetson Nano运行YOLO V5，实时检测摄 像头前方画面，采集并分析实时监测的画面，将所需要的数据通过侧板中的电 气路线传达下舱室的Aduino Mega 2560主板，进而控制机器人运动；图像处理 模块的识别盲道配合超声波传感器的避障规划最优避障路线，保证机器人在盲 道上行动；当摄像头检测到前方有红绿灯信号时，机器人的语音模块通过蓝牙 耳机将红绿灯信息和前方存在障碍物具体内容反馈给用户；

若选择跟随模式，机器人会在用户身后进行跟随；机器人通过UWB定位技 术和用户身上携带的标签，基于安装在机器人两侧的UWB基站，测算机器人与 用户的距离和方向，与用户保持设定的距离，同时防止机器人跟丢或者跟随错 误；摄像头进行人体骨骼判断，判断前方用户是否出现跌倒等情况。机器人在 跟随模式中会将路线调整到用户的正后方进行跟随，当场景中出现多人情况， 摄像头会优先识别视野正中间框选出来的人体来进行人体骨骼识别。

若选择待机模式，机器人将停止工作，所有模块都处于待机状态，此时可 以人工方式任意移动机器人，如将机器人作为座椅进行临时休息；

当手机选择跟随模式或导航模式时，机器人能迅速作出反应。

用户将手放置在可伸缩扶杆上，第一压力传感器工作，通过检测握力的大 小来控制机器人运动速度。握力大时速度会逐步加至最高速，最高速度为0.8米 /秒，握力小时速度会逐步减至最低速，最低速为每秒钟0.3米/秒，当没有压力 时机器人停止运动。

本发明设计为箱体结构，箱体内分成上舱室、中间舱室和下舱室；中间舱 室里能存放一定重量的物品；可伸缩扶杆上安装有第一压力传感器，通过使用 者改变握力的大小，控制箱体的行进速度，同时可伸缩扶杆的上下高度调解， 可适用于不同高度的人群；在箱体的相对应的两个侧面安装有扶手，方便使用 者搀扶。本发明可设置有三种模式，可以通过蓝牙模块进行手机端的操控，分 别为：导航模式、跟随模式和待机模式；导航模式下会将语音模块打开，所有 数据都由机器人的语音模块通过蓝牙耳机进行告知，用户把手放在扶手上，机 器人进而代替导盲犬工作。跟随模式下默认关闭语音模块，也可以自主启动；跟随模式适用于用户承载一些物品的需求，用户可以在短距离外出走动时，将 一些随身携带的物品放置在机器人储物箱内，仅仅携带特殊标签便可以让机器 人跟随外出，用户也可以通过手机语音助手和蓝牙模块进行机器人的远程操控， 让机器人按照使用者的语音命令运动，作为日常身边的助手。待机模式下将关 闭电机驱动板、超声波传感器模块、图像处理模块还有语音模块，仅实现传感 器模块即温湿度模块、GPS模块、压力模块的检测，这时可以进行机器人的人 为搬运和挪动。考虑到使用者体力消耗问题，机器人在设计和材料选择上选择 了加固处理和柔软外壁设计，在待机模式下可以将机器人放倒在地面上，用户可以坐在上面休息。

若用户不方便进行手机操作，可通过手机语音助手语音控制机器人的使用 模式切换。

下舱室内的Arduino Mega2560主板、电机驱动板、电源模块、陀螺仪 mpu6050和超声波传感器系统；通过陀螺仪mpu6050和超声波传感器系统实现 避障和探测功能，陀螺仪mpu6050测量三轴数据，数据处理器分析数据并反馈 给电机驱动板来驱动主动轮，超声波传感器检测行驶路线上是否有障碍物，防 止机器人意外跌落。

机器人通过UWB定位技术和用户身上携带的标签，基于安装在机器人两侧 的UWB基站，测算机器人与用户的距离和方向，与用户保持设定的距离，实现 自动跟随；机器人在此模式下可以进行语音遥控，通过手机语音交互和中央控 制系统安装了ROS系统的英伟达Jetson Nano控制板结合，在ROS系统中运行 科大讯飞的语音控制，在ROS系统中分析得到的指令从侧板的电气线路传输到 下舱室的Aduino Mega 2560主板，主板控制两侧的驱动电机进行相应的语音指 令运动；机器人通过耳机蓝牙接受语音指令来进行下一步动作，同时将语音通 过蓝牙耳机反馈给用户，所有数据都以手机为中转；当开启自动跟随模式，机器人将会自动跟随带有标签的人，防止出现机器人跟随判断错误。

中间舱室里设有第二压力传感器，可以识别舱内是否有物品。当使用者有 遗留物品时，第二压力传感器会将压力数据上传到手机端，手机端获取信息后 将会通过手机智能语音助手提示使用者，同时机器人也会通过语音模块播报， 如果用户连接蓝牙耳机则通过蓝牙耳机告知使用者箱内有遗落物品需要拿取。

上舱室内安装有中央控制系统安装了ROS系统的英伟达Jetson Nano、温湿 度传感器、GPS、摄像头和图像处理模块；摄像头检测采用了YOLO V5技术， 进行框选画面中的物体，实时监控红绿灯信号变化和周围物体，摄像头将探测 的画面上传到图像处理中心，图像处理分析红绿灯信号信息和画面中存在哪些 物体，将这些分析数据上传到英伟达Jetson Nano，由语音模块通过蓝牙耳机反 馈给用户。摄像头也可以识别用户的人体姿态，如果目标用户发生跌倒或不正 常人体运动，第一时间控制用户手机拨叫预设好的紧急联系人，并通过机器人 语音模块外放求救信号，吸引周围人的注意。如果机器人检测到前方有红绿灯， 机器人将通过语音反馈给用户，并缓慢减速，当摄像头检测到斑马线第一条线时停止。若检测到信号为红灯，机器人将停止运动，同时由语音模块通过蓝牙 耳机反馈给用户前方为红灯，禁止通行。如果前方的红绿灯信号为绿灯的话， 机器人也将由语音模块通过蓝牙耳机反馈给用户，并开始运动通过斑马线。

英伟达Jetson Nano控制板运行ROS系统，运用科大讯飞平台的语音识别， 实现机器人语音控制。用户说出设定好的命令语句，机器人识别命令语句后， 在ROS系统中进行数据处理并作出相应的动作反馈；该反馈包括控制机器人运 动状态、提取机器人测量数据信息、切换机器人使用模式。

GPS系统，将机器人的位置信息实时传输到数据库，家人可以通过手机程 序实时获取机器人位置信息，进而得到使用者的位置信息，降低了使用者走丢 的风险。定位了机器人的位置信息，可以在手机端查看电子地图并进行目的地 导航功能，导航语音提示由蓝牙耳机进行播报。

温湿度传感器可以获取所在区域精准的温湿度数据，并随其他数据一同上 传到云端数据库，通过手机可以查询温湿度信息，机器人也可以通过语音模块 将云端数据按需求随时报告所在地温湿度情况，方便使用者进行相应的衣着或 出行计划上的变化。

本发明提供语音交互，通过科大讯飞相应的SDK和ROS系统的结合，进 行一系列的语音操控机器人动作和切换不同的机器人模式。为不方便使用手机 的用户提供更为方便的操作方式。由于考虑到环境嘈杂的可能性，本发明可以 通过蓝牙耳机收集语音命令，再由手机传输到英伟达Jetson Nano开源控制板进 行分析和指令运行。

本发明助老扶残机器人的应用场景多样，可用于室内住所、地铁站和医院, 以及室外道路、社区等公共场所。

本发明的底盘上安装有两个主动轮和两个万向轮，两个主动轮上分别安装 编码电机，运用PID算法实现了底盘的独立驱动。底盘前方两个是万向轮，四 个轮子组成机器人驱动，增加了稳定性。通过两个主动轮实现控制电机的转速 来控制底盘的前进、倒退和转向，从而提高机器人的机动性，也降低了控制的 复杂性，能够保持底盘稳定性的同时还使得底盘的转向更加灵活。

本发明的上位机采用英伟达Jetson Nano控制语音模块、运行ROS系统， ROS系统与科大讯飞SDK结合实现语音交互功能；同时英伟达Jetson Nano还 控制摄像头运行YOLOV5框选视野中物体进行识别。

本发明还具有识别人体骨骼的功能。使用YOLO V5检测机器人画面中目标 跟随人物并框选出来，并使用AlphaPose获得骨架姿势，基于骨架的动作识别的 时空图卷积网络ST-GCN模型测算目标用户的动作。通过人体骨骼的识别能更 好的进行目标跟随，同时可以通过算法识别目标用户发生跌倒或不正常人体运 动后，第一时间控制用户手机拨叫预设好的紧急联系人，并通过机器人语音模 块外放求救信号，吸引周围人的注意。

附图说明

图1为本发明的结构示意图；

图2为本发明的另一角度的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是 对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。

参见图1至图2所示，一种助老扶残智能机器人包括：底盘2和机身1，底 盘2固定在机身1的下方；机身1的一侧安装有可伸缩扶杆3，相邻的另两侧分 别安装有扶手4，底盘2采用两轮差速运行，前方安装有两个主动轮22，后方 安装有两个万向轮21；机身1的外两侧安装UWB基站5；可伸缩扶杆3上安装 有第一压力传感器31；机身1内设有第一分隔板6和第二分隔板7；第一分隔 板6与机身1形成上舱室8；第一分隔板6和第二分隔板7之间形成中间舱室 10，第二分隔板7与底盘1形成下舱室9；上舱室8和下舱室9通过电气线路连 接，电气线路安装在机器人两面侧壁内侧中的夹层空间，实现互通信号。

上舱室8内安装有中央控制系统安装了ROS系统的英伟达Jetson Nano、温 湿度传感器、GPS和图像处理模块；摄像头固定在第一分隔板上，镜头面向机 器人的前方，温湿度传感器安装在上舱室的外侧。

中舱室内安装有第二压力传感器；中舱室一侧设有舱门11。

下舱室内安装有Arduino Mega2560主板、电机驱动板、电源模块、陀螺仪 mpu6050和超声波传感器系统；超声波传感器系统包括三个超声波传感器10， 均匀的固定在第二分隔板的下方，即下舱室内。

助老扶残机器人，其工作步骤如下：

步骤一：将助老扶残机器人置于所需要的环境中，打开存放在下舱室的电 源模块总电源，手机选择机器人运行模式；

步骤二：机器人的运行模式分为三种，分别为导航模式、跟随模式和待机 模式；

若选择导航模式，用户将手放置在可伸缩扶杆上，第一压力传感器检测到 可伸缩扶杆的压力后，将信号发送到Arduino Mega 2560主板，主板根据压力大 小来控制驱动轮的速度，使机器人开始移动；在启动总电源的同时，主板启动 超声波传感器系统，检测前方大范围内是否存在障碍物；选择导航模式后，启 动上舱室英伟达Jetson Nano运行YOLOV5，实时检测摄像头前方画面，收集并 分析实时监测的画面，将所需要的数据通过侧板中的电气路线传达下舱室的 Aduino Mega 2560主板，进而控制机器人运动；图像处理模块的识别盲道配合 超声波传感器的避障规划最优避障路线，保证机器人在盲道上行动；当摄像头 检测到前方有红绿灯信号时，机器人的语音模块通过蓝牙耳机将红绿灯信息和 前方存在障碍物具体内容反馈给用户；

若选择跟随模式，机器人会在用户身后进行跟随；机器人通过UWB定位技 术和用户身上携带的标签，基于安装在机器人两侧的UWB基站，测算机器人与 用户的距离和方向，与用户保持设定的距离，同时防止机器人跟丢或者跟随错 误；摄像头进行人体骨骼判断，判断前方用户是否出现跌倒等情况。机器人在 跟随模式中会将路线调整到用户的正后方进行跟随，当场景中出现多人情况， 摄像头会优先识别视野正中间框选出来的人体来进行人体骨骼识别。

若选择待机模式，机器人将停止工作，所有模块都处于待机状态，此时可 以人工方式任意移动机器人，如将机器人作为座椅进行临时休息；

当手机选择跟随模式或导航模式时，机器人能迅速作出反应。

用户将手放置在可伸缩扶杆上，第一压力传感器工作，通过检测握力的大 小来控制机器人运动速度，握力大时速度会逐步加至最高速，最高速度为0.8米 /秒；握力小时速度会逐步减至最低速，最低速为0.3米/秒；当没有压力时机器 人停止运动。

Claims (6)

1.助老扶残智能机器人，其特征在于：包括：底盘和机身，底盘固定在机身的下方；机身的一侧安装有可伸缩扶杆，相邻的另两侧分别安装有扶手，底盘上安装有主动轮和万向轮；机身的外两侧安装UWB基站；所述的可伸缩扶杆上安装有第一压力传感器；所述的机身内设有第一分隔板和第二分隔板；第一分隔板与机身形成上舱室；第一分隔板和第二分隔板之间形成中间舱室，第二分隔板与底盘形成下舱室；所述的上舱室和下舱室通过线路连接，电气线路安装在机器人两面侧壁内侧中的夹层空间，实现互通信号；

其中，所述的上舱室内安装有英伟达Jetson Nano控制板、温湿度传感器、GPS和图像处理模块；所述的摄像头固定在第一分隔板上，镜头面向机器人的前方；

所述的中舱室内安装有第二压力传感器；中舱室一侧设有舱门；

所述的下舱室内安装有Arduino Mega2560主板、电机驱动板、电源模块、陀螺仪mpu6050和超声波传感器系统；所述的超声波传感器系统包括三个超声波传感器，均匀的固定在所述的第二分隔板的下方，即下舱室内。

2.根据权利要求1所述的助老扶残智能机器人，其特征在于所述的温湿度传感器安装在上舱室的外侧。

3.根据权利要求1所述的助老扶残智能机器人，其特征在于所述的底盘采用两轮差速运行，前方安装有两个主动轮，后方安装有两个万向轮。

4.根据权利要求1所述的助老扶残智能机器人，其特征在于所述存放在上舱室的英伟达Jetson Nano控制板的中央控制系统安装了ROS系统。

5.根据权利要求1所述的助老扶残机器人，其工作步骤如下：

步骤一：将助老扶残机器人置于所需要的环境中，打开存放在下舱室的电源模块总电源，手机选择机器人运行模式；

步骤二：机器人的运行模式分为三种，分别为导航模式、跟随模式和待机模式；

若选择导航模式，用户将手放置在可伸缩扶杆上，第一压力传感器检测到可伸缩扶杆的压力后，将信号发送到Arduino Mega 2560主板，主板根据压力大小来控制驱动轮的速度，使机器人开始移动；在启动总电源的同时，Arduino Mega2560主板启动超声波传感器系统，检测前方大范围内是否存在障碍物；选择导航模式后，启动上舱室的英伟达JetsonNano控制板运行YOLO V5，实时检测摄像头前方画面，采集并分析实时监测的画面，将所需要的数据通过侧板中的电气路线传达到下舱室的Aduino Mega 2560主板，进而控制机器人运动；图像处理模块的识别盲道配合超声波传感器的避障规划最优避障路线，保证机器人在盲道上行动；当摄像头检测到前方有红绿灯信号时，集成在英伟达jetson nano上的语音模块通过蓝牙耳机将红绿灯信息和前方存在障碍物具体内容反馈给用户；

若选择跟随模式，机器人会在用户身后进行跟随；机器人通过UWB定位技术和用户身上携带的标签，基于安装在机器人两侧的UWB基站，测算机器人与用户的距离和方向，与用户保持设定的距离，同时防止机器人跟丢或者跟随错误；摄像头进行人体骨骼判断，判断前方用户是否出现跌倒等情况；

若选择待机模式，机器人将停止工作，所有模块都处于待机状态，此时可以人工方式任意移动机器人，如将机器人作为座椅进行临时休息；

当手机选择跟随模式或导航模式时，机器人能迅速作出反应。

6.根据权利要求5所述的助老扶残机器人，其特征在于用户将手放置在可伸缩扶杆上，第一压力传感器工作，通过检测握力的大小来控制机器人运动速度，握力大时速度会逐步加至最高速，最高速度为0.8米/秒；握力小时速度会逐步减至最低速，最低速为0.3米/秒；当没有压力时机器人停止运动。

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