面向居家老人的家庭服务机器人的制作方法

本发明涉及机器人技术领域，尤其涉及一种面向居家老人的家庭服务机器人。

背景技术：

目前用于室内发现老人跌倒的系统主要有两种类型：第一种是使用监控摄像头检测老人跌倒，拍摄家中的画面，如果有老人一旦跌倒，如果在摄像头视野内，系统会发出信号；第二种是基于穿戴传感器的老人跌倒检测，在老人身上佩戴如加速计等传感器，通过传感器的信号判断老人跌倒。

但是，第一种在家里很难保证老人时刻在摄像头视野内，没办法解决老人倒在摄像头边缘的情形，而且如果在每个房间都安装，处理视频需要更多的计算资源；第二种穿戴不方便，影响老人行动。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种面向居家老人的家庭服务机器人，通过机器人在室内自主巡航，可以更加方便的得到老人的视野，检测老人跌倒更加准确。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种面向居家老人的家庭服务机器人，包括：机器人移动单元、移动控制与跌倒判定单元，以及总控单元；其中：

所述机器人移动单元包括：单片机、电机及驱动器；所述单片机输入控制指令给驱动器，由驱动器驱动电机运行，从而带动机器人的轮子转动，由此来实现机器人移动；

所述移动控制与跌倒判定单元包括：两个摄像头与一个处理器；其中，第一摄像头向上放置用于采集路标视觉信息，第二摄像头向前放置用于采集周围环境图像；所述处理器，用于根据第一摄像头采集到的路标视觉信息确定行走方向并输出相应的控制指令，用于根据第二摄像头采集到的周围环境图像判定是否有老人跌倒；

所述总控单元，用于将处理器输出的控制指令发送给单片机，从而实现机器人自主巡航。

所述路标视觉信息为人工路标，每一人工路标中包含了唯一标识，以及指引机器人移动方向的角度信息。

所述处理器还用于预先建立机器人的行走路径，其步骤如下：

当室内已经预先布置好路标视觉信息后，将每一路标视觉信息所包含的唯一标识及角度信息封装成一个数据结构，并按照期望的行走顺序依次将每一数据结构存入文件，从而组成一条机器人的行走路径。

所述实现机器人自主巡航包括：

步骤a、机器人从起点开始移动；

步骤b、当第一摄像头采集到包含路标视觉信息的图像后，处理器采用霍夫变换中图像中找到圆形区域，再截取圆形区域图像并检测其中的角度信息，得到的角度信息与行走路径中对应路标视觉信息的角度信息进行对比，再旋转角度差，然后将旋转后的圆形区域图像与行走路径中的对应的路标视觉信息进行匹配，匹配成功则表示机器人是按照行走路径移动，此后，处理器输出相应的控制指令以控制机器人移动到路标视觉信息的正下方；

步骤c、当机器人运行到路标视觉信息的正下方后，处理器再输出相应的控制指令来控制机器人旋转，使第一摄像头采集到的路标视觉信息中的角度信息与行走路径中规定路标视觉信息的角度信息一致；之后，处理器输出相应的控制指令以控制机器人向前继续移动；

d、重复上述步骤b～c，使得机器人按照预先建立的行走路径移动，从而实现机器人自主巡航。

所述机器人旋转时的角度由总控单元中内置的陀螺仪进行检测。

所述角度信息为直线倾角信息，采用霍夫直线变换来圆形区域图中的直线倾角信息。

所述判定是否有老人跌倒的步骤包括：

利用背景做差法，记录没有老人时第二摄像头采集的周围环境图像作为背景图像；

利用当前对第二摄像头采集的周围环境图像与背景图像进行图像配准：首先，使用SURF特征匹配，找到周围环境图像与背景图像中可能匹配的特征点对，再利用RANSAC算法消除误匹配；然后，从最终得到的特征点对中随机取三对计算仿射变换矩阵，并验证这个仿射变换矩阵符合要求：通过将每一特征点对中属于周围环境图像的特征点的坐标乘仿射变换矩阵，得到的坐标与背景图像中特征点的坐标比较，若一致，则表示仿射变换矩阵符合要求，则将周围环境图像乘仿射变换矩阵；最后，变换后的周围环境图像与背景图像做差；

将做差后的周围环境图像的颜色空间转化成YCrCb颜色空间，然后在Cr与Cb两个分量上做差，并将差值相加，再经过全局二值化后得到前景区域，即老人可能在区域；

提取前景区域的方向梯度直方图特征，并结合预先使用老人倒地样本进行训练的分类器对方向梯度直方图特征进行判断，从而确定是否有老人跌倒。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，通过自主巡航的机器人发现老人跌倒，使得监控死角大大减少，而且不会影响老人的日常生活；而使用处理器实现视觉导航可以减少机器人上的传感器数量，极大了降低了使用成本；此外，人工路标可以根据需要布置，可以满足在在不同的户型巡航的需要，通过简单的建立路径后就可以实现巡航功能，对环境适应性较强，普及也更容易。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例提供的面向居家老人的家庭服务机器人的内部结构示意图；

图2为本发明实施例提供的人工路标示意图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

本发明实施例中提供一种面向居家老人的家庭服务机器人，如图1所示，其主要包括：机器人移动单元、移动控制与跌倒判定单元，以及总控单元；其中：

所述机器人移动单元包括：单片机、电机及驱动器；所述单片机输入控制指令给驱动器，由驱动器驱动电机运行，从而带动机器人的轮子转动，由此来实现机器人移动；

所述移动控制与跌倒判定单元包括：两个摄像头与一个处理器；其中，第一摄像头向上放置用于采集路标视觉信息，第二摄像头向前放置用于采集周围环境图像；所述处理器，用于根据第一摄像头采集到的路标视觉信息确定行走方向并输出相应的控制指令，用于根据第二摄像头采集到的周围环境图像判定是否有老人跌倒；

所述总控单元，用于将处理器输出的控制指令发送给单片机，从而实现机器人自主巡航。

本发明实施例的面向居家老人的家庭服务机器人(以下简称机器人)主要实现两个功能：自主巡航以及判定老人是否跌倒。下面针对这两个功能的实现方式做详细说明。

1、自主巡航。

本发明实施例中，自主巡航需要依靠路标视觉信息来指引机器人的移动方向；所述路标视觉信息可以为人工路标，每一人工路标中包含了唯一标识，以及指引机器人移动方向的角度信息。

示例性的，人工路标可采用图2所示的图像来实现；图2中的两个图像均为人工路标，每个人工路标中的圆圈即为唯一标识，用来区分人工路标的特征，以使机器人的一个视野内不会出现相同的路标。每个人工路标中的直线即为角度信息，当机器人移动到人工路标的正下方时，即可根据人工路标中直线来确定机器人的行走方向；因此路标不仅有导航的功能，还要可以给机器人提供行驶角度的参考，方便机器人调整，以此来弥补硬件误差导致的走不直的情况。

此外，为了便于说明，后文中也直接采用人工路标来作为路标视觉信息进行说明，但路标视觉信息的具体形式可以由用户根据实际情况来设定的，并非限定为人工路标。

本发明实施例中，人工路标通常都粘贴在室内需要转弯的天花板上，这样机器人在需要转弯的时候能够通过人工路标来执行转弯动作。每当机器人走到路标下都需要进行调整，相当于复位，以消除累积误差，此过程将在后文进行详细介绍。

本发明实施例中，机器人的自主巡航时，每一步的行走方向都由处理器来下发相应的控制指令，并由总控单元传递给机器人移动单元来执行；具体过程如下：

1)由处理器预先建立机器人的行走路径，其步骤如下：用户根据需要在室内布置人工路标，为了便于标定每一步的行走方向，人工路标需要布置在天花板上；当室内已经预先布置好路标视觉信息后，机器人先按照期望的路径行走一遍，同时，由第一摄像头依次采集各个人工路标的图像，再由处理器将每一路标视觉信息所包含的唯一标识及角度信息封装成一个数据结构，并按照期望的行走顺序依次将每一数据结构存入文件，从而组成一条机器人的行走路径。此行走路径建立的目的不仅是用来标识期望机器人行走的路线，还可用来校正机器人的行走方向，以消除累积误差。

2)当建立机器人的行走路径后，即可机器人可以开始进行自主巡航，步骤如下：

步骤a、机器人从起点开始移动；

步骤b、当第一摄像头采集到包含路标视觉信息的图像后，处理器采用霍夫变换中图像中找到圆形区域，再截取圆形区域图像并检测其中的角度信息，得到的角度信息与行走路径中对应路标视觉信息的角度信息进行对比，再旋转角度差，然后将旋转后的圆形区域图像与行走路径中的对应的路标视觉信息进行匹配，匹配成功则表示机器人是按照行走路径移动，此后，处理器输出相应的控制指令以控制机器人移动到路标视觉信息的正下方；

步骤c、当机器人运行到路标视觉信息的正下方后，处理器再输出相应的控制指令来控制机器人旋转，使第一摄像头采集到的路标视觉信息中的角度信息与行走路径中规定路标视觉信息的角度信息一致；之后，处理器输出相应的控制指令以控制机器人向前继续移动；

d、重复上述步骤b～c，使得机器人按照预先建立的行走路径移动，从而实现机器人自主巡航。

进一步的，总控单元中内置有陀螺仪，以便检测机器人旋转时的角度。

进一步的，所述角度信息为直线倾角信息(即图2中的直线)，采用霍夫直线变换来圆形区域图中的直线倾角信息。

本发明实施例中，还由处理器来根据第二摄像头采集到的图像来判定老人是否跌倒；其步骤如下：

利用背景做差法，记录没有老人时第二摄像头采集的周围环境图像作为背景图像；

利用当前对第二摄像头采集的周围环境图像与背景图像进行图像配准：首先，使用SURF特征匹配，找到周围环境图像与背景图像中可能匹配的特征点对，再利用RANSAC算法消除误匹配；然后，从最终得到的特征点对中随机取三对计算仿射变换矩阵，并验证这个仿射变换矩阵符合要求：通过将每一特征点对中属于周围环境图像的特征点的坐标乘仿射变换矩阵，得到的坐标与背景图像中特征点的坐标比较，若一致，则表示仿射变换矩阵符合要求，则将周围环境图像乘仿射变换矩阵；最后，变换后的周围环境图像与背景图像做差；

由于RGB颜色空间易受光照影响，因此，将做差后的周围环境图像的颜色空间转化成YCrCb颜色空间，然后在Cr与Cb两个分量上做差，并将差值相加，再经过全局二值化后得到前景区域，即老人可能在区域；

提取前景区域的方向梯度直方图特征，并结合预先使用老人倒地样本进行训练的分类器对方向梯度直方图特征进行判断，从而确定是否有老人跌倒。

本发明实施例中，分类器可以为支持向量机(SVM)分类器，预先用大量的老人倒地样本通过机器学习的方法来训练分类器，然后，将前景区域的方向梯度直方图特征直接输入到分类器中，从分类器的输出即可确定是否有老人跌倒。

本发明实施例的上述方案，通过自主巡航的机器人发现老人跌倒，使得监控死角大大减少，而且不会影响老人的日常生活；而使用处理器实现视觉导航可以减少机器人上的传感器数量，极大了降低了使用成本；此外，人工路标可以根据需要布置，可以满足在在不同的户型巡航的需要，通过简单的建立路径后就可以实现巡航功能，对环境适应性较强，普及也更容易。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明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披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。