[发明专利]一种基于自主导航和危险动作识别的养老服务系统

说明书

本发明公开了一种基于自主导航和危险动作识别的养老服务系统，包括：自主导航模块、控制器、建筑信息建模模块、行为识别模块、人机交互模块，所述控制器分别与自主导航模块、建筑信息建模模块、行为识别模块、人机交互模块连接；所述自主导航模块通过环境地图构建和路径规划实现自主导航；所述建筑信息建模模块用于实现建筑的可视化；所述行为识别模块用于识别老年人作出的危险行为和实现养老机器人对老人的跟从；所述人机交互模块用于实现老年人和养老服务机器人的交互。该养老服务系统能够实现自主导航功能，并实时监测老年人的行为，识别出老年人的危险动作并发出报警。

技术领域

本发明涉及智慧养老技术领域，具体地，涉及一种基于自主导航和危险动作识别的养老服务系统。

背景技术

存在部分养老服务机器人采用iBeacon定位导航技术用于室内的定位导航，iBeacon是一项低耗能蓝牙技术，工作原理类似之前的蓝牙技术，由Beacon发射信号，蓝牙设备定位接受，反馈信号。当用户进入、退出或者在区域内徘徊时，Beacon的广播有能力进行传播，可计算用户和Beacon的距离。通过三个iBeacon设备，即可对其进行定位。但是这种方法受环境的影响较大，容易被室内环境遮挡设备信号导致定位导航的不精准，并且安装成本较高。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明提供了一种基于自主导航和危险动作识别的养老服务系统，该养老服务系统能够实现自主导航功能，并实时监测老年人的行为，识别出老年人的危险动作并发出报警。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于自主导航和危险动作识别的养老服务系统，包括：自主导航模块、控制器、建筑信息建模模块、行为识别模块、人机交互模块，所述控制器分别与自主导航模块、建筑信息建模模块、行为识别模块、人机交互模块连接；所述自主导航模块通过环境地图构建和路径规划实现自主导航；所述建筑信息建模模块用于实现建筑的可视化；所述行为识别模块用于识别老年人作出的危险行为和实现养老机器人对老人的跟从；所述人机交互模块用于实现老年人和养老服务机器人的交互。

进一步地，所述自主导航模块实现自主导航的过程为：

采用Gmapping功能包进行自主导航，在运动过程中不断获取激光雷达的对周围环境进行感知的深度信息以及不断接收里程计信息，用于定位自身位置和确定当前姿态，在机器人位置已知的情况下，通过激光雷达扫描到环境特征，得出机器人与障碍物的距离，通过机器人自身位姿计算出障碍物的坐标，采用bresenham直线段扫面算法将障碍物所处栅格标注为灰色-已占据，机器人所处的栅格与障碍物所处栅格之间画直线，直线所到之处标注为白色-未占据，机器人在运动过程中来自激光雷达的新数据对栅格地图不断更新，最终完成了机器人所在环境的二维栅格地图的建立；在得到二维栅格地图的基础上，再使用PRM算法进行路径规划：在已获取的二维栅格地图基础上生成随机采样点，在避开障碍物的基础上，生成多条机器人到目标点的路线，计算并选择出最优路径，最终实现机器人到目标点的路径规划，最后再向底盘驱动节点输出速度控制控制机器人从朝着目标点运动，在运动过程中不断接收激光雷达和里程计信息来确定自身位姿，完成从起始点到达目标点的自主定位导航。

进一步地，所述建筑信息建模模块的建模过程为：根据养老院实际建筑设计图建立初步BIM模型，导入3DS MAX 2018中进行简单渲染，渲染后，将其输出为Unity 3D可以使用的.fbx文件格式，再利用Unity引擎对BIM模型进行二次开发，二次开发的内容主要为，在原有模型的基础上完成模型与服务器连接、实时获取服务器系统数据，并在模型上显示环境数据功能。

进一步地，所述行为识别模块用于识别老年人作出的危险行为的过程具体如下：

i、机器人使用深度摄像头不断获取视频序列，先利用OpenPose算法，对视频序列里人体的关键位置进行预测，再对预测的关键点进行检测，对于人体某个位置出现峰值的关键点，代表人体骨架关节点的一个关键点，对所有代表人体骨架关节点的关键点进行连接，最终生成骨骼结构图像，从而获得人体骨架结构变化序列，构造骨架结构变化时空图；