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智能行走机器人，帮助偏瘫大爷从床上到地上，自由自在的走起来了
文|探墓秘史
编辑|探墓秘史
随着经济的快速发展、生活和医疗水平的不断提高，人类的寿命在不断延长，人口老龄化已经成为我国乃至世界范围内重大的社会问题。
我国，目前60岁以上的人口已超过2亿，到2033年，老年人口有望超过4亿，养老问题日益严重，据估计，到2030年，中国对老年护理人员的总需求将增加到1624.68万。
对这一特殊群体的医疗和护理，将成为经济和社会发展的巨大压力，然而，空巢老人无人看护、入住养老机构困难，大多数老人愿意在家养老等问题也是尤为凸显。
即便入住养老机构，养老机构从业人员不足、专业性不高、机构管理效率低下等问题也是子女一直关心的热点。
目前我国养老主要有居家养老、机构养老以及社区养老三种形式，无论采用何种形式，都对智能轮椅的需求日益增大。
然而，目前市场上大多数轮椅存在以下问题：
1）智能轮椅的人机交互仍不够方便，轮椅无法进行姿态转换不能满足多样化需求，实用性较差。
2）轮椅的安全保障系数不够完善，对各种环境发生危险的可能性还不能够完全预防，相应的安全保障措施还不够健全。
3）老年人或者残障人士本就行动不便，身体素质等各个方面都要加强监控，现有轮椅无法实现对使用者进行生命体征等参数进行检测与智能分析、预判等功能。
4）现有轮椅主要针对使用者进行功能设计，没有兼顾到子女或者看护者如何放心让老人独自使用轮椅，功能不够完善。
因此，需要研究设计一款性能优越的轮椅机器人，该轮椅机器人不仅可以提高使用者的活动自由和生活质量，同时还解放了子女和看护者的“双手”，使养老问题不再成为家庭难题。
我们设计了一款基于物联网技术的智能养老轮椅机器人，它能够为一些需要轮椅帮助的人提供更加智能的服务。
该智能轮椅机器人打破传统轮椅模式，将其扩展成为一种智慧养老服务应用平台，除了能够帮助老人甚至行动不便人群便捷轻松的出门活动，还可以作为一个智能养老平台实时监测老人各项生命体征以及活动指数，极大地提高了老年人的生活质量。
同时也能让看护人员省时省力更加高效的辅助老人完成看护工作，真正实现智能化养老服务，从而提高老年人的活动自由以及生活质量，我们设计的轮椅机器人分为四个模块，分别是数据采集、信号传输、电机控制以及智能分析处理。
轮椅机器人本体结构主要分为底盘部分、人体支撑部分、控制台部分和连接部分，可实现多种姿态转换，通过主控板来控制四台直流电动机，驱动轮椅前进后退左右转向。
为了提高安全保障措施等问题，我们在轮椅机器人本体加装了相应的传感器实现安全带检测、自动预警避障以及非正常姿态检测报警等功能，利用物联网技术，实现智慧养老应用服务，实现了轮椅定位、生命体征监测以及异常行为监测等功能。
整体设计
本系统整体设计框图如图1所示，整个系统根据信息交互关系可分为数据采集、电机控制、信号传输以及智能分析处理四个模块。
数据采集模块
主控芯片（MCU）将各类传感器采集的信息进行智能判断，实现多种安全保障和预警功能，利用超声波传感器对障碍物进行实时测距，及时判断报警提醒使用者避障。
压力传感器实时感知老人是否离开座椅，当长时间异常离开座椅会发出报警信息提示看护者；利用可穿戴式心率传感器（HR-Wristband）对生命体征进行实时监测，提醒看护者或监护者及时查看老人是否出现异常情况。
电机控制
轮椅机器人本体采用四个独立的直流电机进行驱动提供前进动力，连接部分采用的是空间四连杆机构，主体下方有三台舵机为护理轮椅的姿态调整提供支撑力，通过主控芯片和驱动电路来控制四台直流电动机，驱动轮椅前进后退左右转向的。
同时主控芯片将所收到的电信号驱动控制伺服电机转换成电动机轴上的角位移或角速度输出，实现了姿态转换，平躺姿态、站立姿态，大大增加了轮椅的实用性。
信号传输模块
现有的生命体征检测产品大多都是基于蓝牙通信技术，只支持近距离的通信，无法直接远距离获取到相关的信息。
为了实现远距离无线传输，我们采用长距离无线通信技术（LoRa）进行数据传输，从而实现轮椅机器人上的数据网关将使用者的各项参数上传至云平台服务器进行智能处理。
数据智能分析处理
利用物联网技术，实现智慧养老应用服务平台的搭建，为了方便看护人或监护人实时掌握老人身体状况，各类传感器对生命体征进行实时监测，最终将信息上传至云平台服务器进行智能处理，通过自主开发的移动端APP（云养老）对紧急情况进行预警以及报警，从而让老人、子女以及看护者更加放心。
基于物联网技术的智能养老轮椅机器人设计与实现
智能养老轮椅机器人总共可分为底盘部分、人体支撑部分、控制台部分、连接部分，利用四个独立的直流电机提供前进动力，主体下方有三台伺服舵机为护理轮椅的姿态调整提供支撑，其机械结构如图2所示。
数据采集模块
通过主控模块和各类传感器的信息交互，实现系统的数据采集，本系统的主控模块采用STM32F103单片机作为主控芯片，压力传感器、超声波传感器和心率传感器作为主要信息传感器进行数据感知，各传感器与主控模块的连接电路如图3所示。
压力传感器模块由压力传感部分和高精度AD转换组成，压力传感部分上表面和下表面各有一个应变片，每一个应变片内有两个压力电阻，四个压力电阻组成全桥式电路，将压力信号转换成电信号。
再利用HX711芯片做高精度24位A/D转换送入MCU进行数据处理，若压力传感检测模块检测到净重小于规定重量时，说明使用者已经离开座椅，MCU发送计时信息给云平台服务器，云平台服务器开始进行计时，当在规定时间内还未检测到使用者，即发出报警信息提示老人或者看护者有异常情况。
本系统采用HC-SR04超声波测距模块，进行障碍物测距检测，该模块可提供2cm~400cm的非接触式距离感测功能，测距精度可达高到3mm。
模块包括超声波发射器、接收器与控制电路，该模块发送40kHz的方波信号，自动检测是否有信号返回；有信号返回，通过监测MUC的GPIO口ECHO高电平，高电平持续的时间就是超声波从发射到返回的时间，从而进行距离计算。
当超声波检测到障碍物与智能轮椅机器人之间的距离小于等于所设的安全值时，避障报警灯亮起，提示老人进行路线更改，现在可穿戴式传感器技术已发展较为成熟，该传感器体积小巧、采集方便。
本系统选用可穿戴式心率传感器HR-Wristband进行心率数据的采集，HR-Wristband是腕带式版本的心率测量模块，腕带式传感器是通过皮肤反射式测量心率，MCU采集并计算单位时间内心率信息并上传至云平台服务器，当心率次数过大或者过低时，立即发出报警信息提示老人或者看护者有异常情况。
电机驱动模块
根据图3可以，本系统通过主控模块和驱动电路实现四台直流电动机的控制，用于驱动轮椅前进后退左右转向，同时可以手柄控制加减速操作。
结合伺服电机，可以将所收到的电信号转换成电动机轴上的角位移或角速度输出实现姿态转换，平躺姿态、站立姿态等多种姿态的转换。
本系统利用直流电机驱动芯片L298N，来驱动两个直流电机，并采用PWM调节驱动电压脉冲宽度的方式，改变了输送到电枢电压的幅值，从而达到改变直流电机转速的目的。
伺服电机其工作流程为：控制信号→控制电路板→电机转动→齿轮组减速→舵盘转动→位置反馈电位计→控制电路板反馈。
本系统选用的舵机工作扭矩：13kg/cm；反应转速：无负载速度0.17秒/60度(4.8V)；转动角度：最大180度，可满足实验要求。
信息传输模块
在传输信息模块中主要考虑如何将下位机采集到的信息进行有效的传输，为了满足远程、可靠和低功耗等要求，我们采用长距离无线传输的技术——LoRa进行信息的传输。
LoRa模块芯片采用的LSD4RF-2F717N30是LoRaSX1278（470M/100mW）标准模块，该模块是基于SEMTECH射频集成芯片SX127X的一款高性能物联网无线收发器。
该模块主要采用LoRa远程调制解调器，用于超长距离扩频通信，抗干扰性强，能够最大限度降低电流消耗，LoRa模块（图3中U2）与MCU连接原理图如图3所示，信息传输网络拓扑结构如图4所示。
由图4的网络拓扑结构可知，传感器节点（LoRa节点）现将数据传送至LoRa网关进行信息的汇聚，并将信息发送至云平台服务器，云平台服务器为上位机应用程序提供各种数据并进行智能数据分析，本系统的LoRa通信模块分为节点和网关两类。
LoRa节点负责各类信息的采集汇总并将其传输至LoRa网关，其传输过程为：数据通常先移出最高位，在时钟边沿，主机和从机均移出一位，然后在传输线上输出给对方（改变数据）。
在下一个时钟沿，主从设备的接收器都从传输线接受该位，并设置为移位寄存器的新的最低有效位（采样数据），在完成这样一个移出-移入的周期后，主机和从机就交换了寄存器中的一位，传输可能会持续任意数量的时钟周期，传输完成后，主设备会停止时钟信号，并拉高NSS选通线。
LoRa网关负责将LoRa节点获取到的数据进行解析，应用程序需要对数据进行有效数据提取和过滤，并做校验，提取到正确的响应数据后，还需要把数据域提取出来，将提取到的信息通过JSON解析之后通过串口发送相应的AT指令给WIFI模块，WIFI模块通过AT指令做出响应通过TCP协议连接上云平台服务器。
数据智能分析处理（养老服务平台）
本系统中所有采集的关键信息都将汇总到云平台中，在云平台中，我们通过WEB端可以直接访问云平台并查看相关数据，图5所示为心率数据的历史信息。
为了方便老人或者看护者随时随地查询数据，系统开发了对应的移动端APP，当心率异常（心率大于120次/分）时发出报警信息。
报警方式将以手机振动形式体现，方便看护者或监护人进行实时把控老人身体信息，移动端APP界面如图6所示。
系统软件设计
系统的下位机软件设计流程图如图7所示，首先初始化STM32主控芯片和各个模块通信接口；传感器模块开始进行数据采集，根据传感器的类型各自进入数据处理单元。
接下来进行网络参数配置以及初始化，根据实际情况将数据上传至云平台服务器中等待智能处理；如果部分数据出现异常或者错误及时报警提示并进行数据更新。
根据传感器的不同数据处理单元共有三个分支，图8展示的是超声波传感器数据的处理流程，首先对超声波传感器采集到的数据进行判断，是否存在近距离障碍。
如果有近距离障碍，直接进行灯光报警提示老人及时更改行驶方向，其次，实时获取手柄控制信息，并驱动电机做出指令。
图9所示为压力传感器数据处理流程，压力传感器采集到的信息首先进行预判，判断老人是否离开座椅，如果离开座椅，发出计时指令并上传云平台，否则无需对数据进行处理。
图10展示的是心率数据处理流程，心率传感器获取数据进行计算后将数据直接上传云平台等待进一步的智能处理。
图11是上位机移动端APP（云养老）的程序流程，首先进行初始化操作，接着判断网关与云平台连接是否成功，如果无法正常连接，进行报警提示，一旦云平台登陆成功，便可以从云平台上获取相关数据，本系统以心率数据进行说明，获取到的心率值实时显示在移动端，如果心率超过设置阈值（120次/min）,移动端以震动形式发出报警信息，提醒子女或看护者要及时查看老人身体状况。
结语
我们设计并实现了一款的基于物联网技术的智能养老轮椅机器人，该款轮椅机器人不仅克服了现有的智能轮椅主要以电动行进为主，缺乏安全保护措施，功能单一等缺陷，还为如何更高效的解决养老问题拓展了思路。
本系统提供了一种养老轮椅智能控制系统，实现了安全检测、行进避障预警、智能数据分析等功能，通过各类传感器设备采集老人日常轮椅使用参数，通过行进单元实现轮椅避障及行驶。
通过心率传感器等对老人的生命体征数据采集并通过远距离传输技术实现数据上传云平台，云平台进行数据智能分析后将安全参数、老人身体状况以及轮椅行进状态传输至移动端APP供子女远程监管。
参考文献
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