人工智能大数据下医疗用品运送机器人及其控制方法技术

本发明专利技术属于医疗用品运送机器人控制领域，具体涉及一种人工智能大数据下医疗用品运送机器人及其控制方法。本发明专利技术由车体、供电装置、储存本体、行走机构、控制与传感用电气件组成；储存本体位于车体顶部，储存本体上设置有储存组件和控制与传感用电气件；储存组件包括药品储存隔室和与储存隔室相对应的储存封盖，所述储存封盖一端与药品储存隔室的侧壁转动连接，储存封盖的另一端通过固定锁件与药品储存隔室的侧壁相连。本发明专利技术对控制律中的参数进行优化，省去人工选取参数的问题。从而简化医疗用品运送机器人控制的难度，实现医疗用品运送机器人的稳定控制。

Medical supplies delivery robot and its control method based on artificial intelligence big data

【技术实现步骤摘要】
人工智能大数据下医疗用品运送机器人及其控制方法
本专利技术属于医疗用品运送机器人控制领域，具体涉及一种人工智能大数据下医疗用品运送机器人及其控制方法。
技术介绍
目前在医院主要还是通过医护人员来对病人传送物品和药物，这不仅占用医护人员的大量时间，同时也耗费医护人员的诸多精力，增加了医院的人员和物力成本，对于具有高传染性的疫情来说，极大增加了人传人的危险系数。因此需要一种全新的理论来改善这种现状。随着医疗用品运送机器人技术的日益成熟，医疗用品运送机器人是指在特定的环境中，采用一定的算法为机器人规划一条到达指定目标点或距离最短或时间最少或路径最平滑的最优路径，并且这条最优路径要确保是安全的，即机器人在按照最优路径移动时不能碰到环境中的障碍物，同时避免传染源确保机器人安全移动到目标点的传送药物和医疗物品的机器人。所以医疗用品运送机器人路径规划不仅要设计合理的算法，还要求医疗用品运送机器人具有一定的智能性，能够躲避障碍物并根据局部环境信息进行局部动态路径规划，按照轻重缓急配送。目前，关于路径规划的算法主要可以分为传统算法、启发式算法以及其他方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人工智能大数据下医疗用品运送机器人，由车体、供电装置、储存本体、行走机构、控制与传感用电气件组成；储存本体位于车体顶部，储存本体上设置有储存组件和控制与传感用电气件；储存组件包括药品储存隔室和与储存隔室相对应的储存封盖，所述储存封盖一端与药品储存隔室的侧壁转动连接，储存封盖的另一端通过固定锁件与药品储存隔室的侧壁相连，且所述锁固件与控制与传感用电气件通信连接；车体包括承载车架，所述承载车架的四周具有外壳板；用于驱动所述车体前进或者后退的行走机构，所述行走机构设于所述车体下方；图像采集系统设于所述车体的四周，为医疗用品运送机器人供电的供电装置固定于所述承载车架上，医疗用品运送机器人采用如...

【技术特征摘要】
1.一种人工智能大数据下医疗用品运送机器人，由车体、供电装置、储存本体、行走机构、控制与传感用电气件组成；储存本体位于车体顶部，储存本体上设置有储存组件和控制与传感用电气件；储存组件包括药品储存隔室和与储存隔室相对应的储存封盖，所述储存封盖一端与药品储存隔室的侧壁转动连接，储存封盖的另一端通过固定锁件与药品储存隔室的侧壁相连，且所述锁固件与控制与传感用电气件通信连接；车体包括承载车架，所述承载车架的四周具有外壳板；用于驱动所述车体前进或者后退的行走机构，所述行走机构设于所述车体下方；图像采集系统设于所述车体的四周，为医疗用品运送机器人供电的供电装置固定于所述承载车架上，医疗用品运送机器人采用如下方法控制：
(1)通过路径边缘点做最优路径规划；
(2)对医疗用品运送机器人进行行程控制，使医疗用品运送机器人在规划的路径通道内行进；
(3)对行程中的医疗用品运送机器人组进行姿态监控；
(4)重复步骤(2)-(3)直到医疗用品运送机器人组停止工作为止；
所述步骤(1)包括如下步骤：
(1.1)数据采集去噪：
通过预设的环境图纸对路径所处环境进行数据采集，对采集的数据进行滤波处理；
(1.2)对数据中道路进行边缘测定：
对数据中每个环境节点周围的邻点灰度值进行Sobel算子计算，通过数据的亮度选择阈值τ，当



fx＝(3f(a-1，b-1)+2f(a-1，b)+4f(a-1，b+1))-(2f(a+1，b+1)+2f(a-1，b)+5f(a+1，b+1))，
fy＝(2f(a-1，b-1)+3f(a，b-1)+2f(a+1，b-1))-(5f(a-1，b-1)+2f(a，b-1)-f(a+1，b-1))，
当So(a，b)＞τ时，环境数据中点(a，b)为边缘点，a、b为边缘点坐标，f为灰度值；
(1.3)依据边缘点的路径规划：
医疗用品运送机器人的云控制系统采集边缘点信息，通过边缘点构建出路径通道，设医疗用品运送机器人的距离检测器与水平方向上的夹角为θa，距离检测器返回的数据为la，医疗用品运送机器人的高度传感器的测量值为z′，水平方向参考系下的坐标为Dn0＝(xa，yb，z′)＝(la×cosθa，la×sinθa，z′)；
根据路径通道中节点的迭代评价值确定规划的路径，两个相邻节点的距离为ln0，ln0＝Dn0-Dn0-1，n0为当前节点的标号，起始点I0到当前节点In0的代价函数为：



扫描每个节点附近G(n0)最大的两个邻居节点进行连接，形成规划的路径通道。


2.根据权利要求1所述的人工智能大数据下医疗用品运送机器人，其特征在于：所述步骤(2)包括：
(2.1)初始化数量大小为N的医疗用品运送机器人组，包括医疗用品运送机器人行进区域随机速度和医疗用品运送机器人行进区域位置，确定每个医疗用品运送机器人的姿态矩阵、姿态矩阵角速率以及姿态角；
(2.2)评估每组中医疗用品运送机器人的适应值；
(2.3)评估每组中医疗用品运送机器人当前搜索空间中最佳位置；
(2.4)更新医疗用品运送机器人的惯性权重，更新每个医疗用品运送机器人的速度和位置；
(2.5)在医疗用品运送机器人组工作状态下重新执行步骤(2.2)，在医疗用品运送机器人组工作结束时结束本方法。


3.根据权利要求2所述的人工智能大数据下医疗用品运送机器人，其特征在于：所述的医疗用品运送机器人的姿态矩阵的确定步骤包括：
(2.1.1)设地球坐标系为earth系，地理坐标系为geo系，载体坐标系为carrier系，导航坐标系为pilot系，各坐标系的轴依次分别为Xg、Yg、Zg；Xc、Yc、Zc；Xp、Yp、Zp；
(2.1.2)计算医疗用品运送机器人的地理坐标系的方向余弦矩阵；



其中医疗用品运送机器人所在经度为αe和纬度为δe；αe的取值范围为(-180°，180°)；δe的取值范围为(-90°，90°)；
(2.1.3)计算医疗用品运送机器人的载体坐标系的方向余弦矩阵；



其中γc为载体坐标系相对于地理坐标系的横滚角，即Xc相对于Xg的夹角；
其中θc为载体坐标系相对于地理坐标系的俯仰角，即Yc相对于Yg的夹角；
其中为载体坐标系相对于地理坐标系的航向角，即Zc相对于Zg的夹角；
(2.1.4)计算医疗用品运送机器人的导航坐标系的姿态矩阵；



(2.1.5)计算医疗用品运送机器人的导航坐标系的姿态矩阵角速率；



ωe为地球角速率在导航坐标系下的投影，ωa为医疗用品运送机器人陀螺仪测量值；
医疗用品运送机器人姿态角的实时值为：










为医疗用品运送机器人导航坐标系的横滚角；为医疗用品运送机器人导航坐标系的航向角；为医疗用品运送机器人导航坐标系的俯仰角。


4.根据权利要求3所述的人工智能大数据下医疗用品运送机器人，其特征在于：所述的评估每组中医疗用品运送机器人的适应值为：



fj(x)表示医疗用品运送机器人的目标路径上的第j个支路上的分支函数；αj表示第j个支路对应的权值，m为目标路径的支路总数，x表示被评估的医疗用品运送机器人标号；
fj(x)＝(βj∩γj)(βj∪γj)-2；
βj为...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：哈尔滨工程大学，
类型：发明
国别省市：黑龙;23