本发明实施例涉及机器人的技术,尤其涉及一种机器人陪伴的方法及装置。
背景技术:
目前的机器人技术,一方面,仅针对机器人的功能,对机器人的交互性缺乏研究;另一方面,具备交互性的机器人又缺乏机器人的服务功能。
当前的服务机器人以室内服务为主,受技术水平、安全问题和续航能力的限制,很难进行长距离自主导航和路径规划,使用不够人性化,因而移动服务机器人在户外距离远等方面尚有比较大的提升空间。
技术实现要素:
本发明实施例提供一种机器人陪伴的方法及装置,旨在解决如何实现载人并返回到预先设定的地点,防止老年人由于突发情况晕倒或其它身体不适而无人照料。
第一方面,一种机器人陪伴的方法,所述方法包括:
若用户处于预设环境条件下,接收用户发送的检测指令,启动跟随模式;
通过所述跟随模式检测所述用户的当前状态;
若根据所述当前状态判断所述用户符合预设状态,则变形为预设形状并发送警报。
可选地,所述通过所述跟随模式检测所述用户的当前状态,包括:
实时检测所述用户的活动状况,若发现情况异常,则匹配所述用户的当前状态图像和预设状态图像;
若匹配成功,则确定所述用户符合预设状态。
可选地,所述方法还包括:
若匹配不成功,则继续检测所述用户是否移动;
若所述用户的重心已下降并一直不动,则确定所述用户符合预设状态,否则,返回执行匹配所述用户的当前状态图像和预设状态图像。
可选地,所述发送警报,包括:
若所述用户在符合所述预设状态后站起,则返回通过所述跟随模式检测所述用户的当前状态;
若所述用户在符合所述预设状态后未能站起,则等待第一时间间隔后开始计时,若在第二时间间隔后未能站起则发送轻度报警声;若在第三时间间隔内未能站起则发送中度报警,发出中度报警声;若在第四时间间隔内未能站起,则发送紧急报警声。
可选地,所述变形为预设形状并发送警报之后,还包括:
在预设形状为机器人椅且检测到所述用户坐在所述机器人椅的情况下,接收返航语音指令,或者通过安装在所述机器人上的返航按钮接收返航指令,规划最优路径并按照所述最优路径将所述用户送至目的地。
可选地,所述若用户处于预设环境条件下,接收用户发送的检测指令,启动跟随模式之前,还包括:
初始化机器人,判断机器人的续航能力状况;
若检测到电量低于预设电量阈值,则按照预先设定的路径在目的地自行充电。
第二方面,一种机器人陪伴的装置,所述装置包括:
启动模块,用于若用户处于预设环境条件下,接收用户发送的检测指令,启动跟随模式;
检测模块,用于通过所述跟随模式检测所述用户的当前状态;
发送模块,用于若根据所述当前状态判断所述用户符合预设状态,则变形为预设形状并发送警报。
可选地,所述检测模块,具体用于:
实时检测所述用户的活动状况,若发现情况异常,则匹配所述用户的当前状态图像和预设状态图像;
若匹配成功,则确定所述用户符合预设状态;
若匹配不成功,则继续检测所述用户是否移动;
若所述用户的重心已下降并一直不动,则确定所述用户符合预设状态,否则,返回执行匹配所述用户的当前状态图像和预设状态图像。
可选地,所述发送模块,具体用于:
若所述用户在符合所述预设状态后站起,则返回通过所述跟随模式检测所述用户的当前状态;
若所述用户在符合所述预设状态后未能站起,则等待第一时间间隔后开始计时,若在第二时间间隔后未能站起则发送轻度报警声;若在第三时间间隔内未能站起则发送中度报警,发出中度报警声;若在第四时间间隔内未能站起,则发送紧急报警声。
可选地,所述装置还包括:
处理模块,用于在变形为预设形状并发送警报之后,在预设形状为机器人椅且检测到所述用户坐在所述机器人椅的情况下,接收返航语音指令,或者通过安装在所述机器人上的返航按钮接收返航指令,规划最优路径并按照所述最优路径将所述用户送至目的地;
在所述若用户处于预设环境条件下,接收用户发送的检测指令,启动跟随模式之前,初始化机器人,判断机器人的续航能力状况;若检测到电量低于预设电量阈值,则按照预先设定的路径在目的地自行充电。
本发明实施例提供的一种机器人陪伴的方法及装置,若用户处于预设环境条件下,接收用户发送的检测指令,启动跟随模式;通过所述跟随模式检测所述用户的当前状态;若根据所述当前状态判断所述用户符合预设状态,则变形为预设形状并发送警报。从而能够实时监测老年人的户外活动;当用户没有发生意外状况时机器人保持正常的监测,一旦发生摔倒等突发情况机器人将自动变形,展开成机器人椅;通过图像建模对目标进行模型匹配分析,准确判断目标是否摔倒;在老年人出现摔倒等突发情况进行分类报警,以提醒旁人协助移动到机器人椅上并载着老人回家。
附图说明
图1是本发明实施例一中的一种机器人陪伴的方法的流程示意图;
图2是本发明实施例提供的一种检测用户状态的方法流程示意图;
图3是本发明实施例提供的一种机器人报警的方法流程示意图;
图4为本发明实施例二提供的一种机器人陪伴的方法的流程示意图;
图5是本发明实施例二提供的另一种机器人陪伴的方法的流程示意图;
图6是本发明实施例三中的一种机器人陪伴的装置的结构示意图;
图7是本发明实施例四中的一种机器人陪伴的系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1是本发明实施例一中的一种机器人陪伴的方法的流程示意图。本实施例可适用于机器人户外感知和/或陪伴的情况,该方法可以由一种机器人陪伴的装置来执行,该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现,一般集成于客户端中。
步骤101,若用户处于预设环境条件下,接收用户发送的检测指令,启动跟随模式;
具体的,当用户需要进行户外活动时,对机器人发出出行语音指令或在机器人头上拍一下,机器人会进行指令识别进入用户跟随模式,跟随目标移动并监测目标活动状况。
步骤102,通过所述跟随模式检测所述用户的当前状态;
具体的,用户在户外活动时,机器人会时刻跟随用户并对用户的活动状况进行监测。
可选地,所述通过所述跟随模式检测所述用户的当前状态,包括:
实时检测所述用户的活动状况,若发现情况异常,则匹配所述用户的当前状态图像和预设状态图像;
若匹配成功,则确定所述用户符合预设状态。
可选地,所述方法还包括:
若匹配不成功,则继续检测所述用户是否移动;
若所述用户的重心已下降并一直不动,则确定所述用户符合预设状态,否则,返回执行匹配所述用户的当前状态图像和预设状态图像。
如图2所示,图2是本发明实施例提供的一种检测用户状态的方法流程示意图。
具体的,用户在户外活动时,机器人会时刻跟随用户并对用户的活动状况进行监测。如果发现情况异常,首先进入摔倒控制子系统,通过建立目标摔倒的图像和数据库中的摔倒模型进行匹配,包括目标重心的变化等。如果匹配成功则认为目标已经摔倒,然后将返回到报警控制子系统中。如果匹配不成功则进行目标三维模型建模,并将建立的模型和三维模型数据库中的模型进行匹配,如匹配则认为目标已经摔倒,然后将返回到报警控制子系统中。如果匹配不成功,则不断检测在此过程中用户是否移动,如果重心已下降并一直不动则返回到报警控制子系统中,否则返回到开始重新进行二次模型匹配。
步骤103,若根据所述当前状态判断所述用户符合预设状态,则变形为预设形状并发送警报。
具体的,用户在户外活动时,机器人会时刻跟随用户并对用户的活动状况进行监测,一旦确认用户摔倒,机器人自动变形,展开成机器人椅并发出警报。
可选地,所述发送警报,包括:
若所述用户在符合所述预设状态后站起,则返回通过所述跟随模式检测所述用户的当前状态;
若所述用户在符合所述预设状态后未能站起,则等待第一时间间隔后开始计时,若在第二时间间隔后未能站起则发送轻度报警声;若在第三时间间隔内未能站起则发送中度报警,发出中度报警声;若在第四时间间隔内未能站起,则发送紧急报警声。
具体的,如图3所示,图3是本发明实施例提供的一种机器人报警的方法流程示意图。
当摔倒控制子系统已判定目标摔倒,机器人将进入报警控制子系统。先检测目标会不会站起来,如果自行站起来了,说明摔的不严重,可以不必报警,将定时器cnt清零之后返回到摔倒监测控制子系统中。如果目标没有站起来,则等待1秒并进行计时,如果5秒内目标没有起来则进行轻度报警,发出轻度报警声;如果10秒内没有站起来则进行中度报警,发出中度报警声;如果20秒内目标依然没有起来则启动紧急报警,发出紧急报警声同时返回到机器人系统控制流程,机器人自动变形展开成机器人椅等待用户或旁人启动红色一键返航按钮,用户在旁人的协助下坐上机器人椅,对机器人发出返航语音指令或在机器人身上启动红色摔倒一键返航按钮;机器人收到指令后,先通过gsm网络发送短信至用户的家人并进行最优路径规划,按照最优的路径将用户送回家中。
本发明实施例提供的一种机器人陪伴的方法,若用户处于预设环境条件下,接收用户发送的检测指令,启动跟随模式;通过所述跟随模式检测所述用户的当前状态;若根据所述当前状态判断所述用户符合预设状态,则变形为预设形状并发送警报。从而能够实时监测老年人的户外活动;当用户没有发生意外状况时机器人保持正常的监测,一旦发生摔倒等突发情况机器人将自动变形,展开成机器人椅;通过图像建模对目标进行模型匹配分析,准确判断目标是否摔倒;在老年人出现摔倒等突发情况进行分类报警,以提醒旁人协助移动到机器人椅上并载着老人回家。
实施例二
图4为本发明实施例二提供的一种机器人陪伴的方法的流程示意图,本发明实施例二以实施例一为基础进行了优化,具体是对报警之后的路径规划以及续航能力的初始化进一步优化,如图4所示,本发明实施例二的具体包括:
步骤401,初始化机器人,判断机器人的续航能力状况;
步骤402,若检测到电量低于预设电量阈值,则按照预先设定的路径在目的地自行充电;
步骤403,若用户处于预设环境条件下,接收用户发送的检测指令,启动跟随模式;
步骤404,通过所述跟随模式检测所述用户的当前状态;
步骤405,若根据所述当前状态判断所述用户符合预设状态,则变形为预设形状并发送警报;
步骤406,在预设形状为机器人椅且检测到所述用户坐在所述机器人椅的情况下,接收返航语音指令,或者通过安装在所述机器人上的返航按钮接收返航指令,规划最优路径并按照所述最优路径将所述用户送至目的地。
具体的,如图5所示,图5是本发明实施例二提供的另一种机器人陪伴的方法流程示意图。
机器人开机启动后,机器人进行系统初始化,并对系统的功能进行检测,先判断续航能力状况,如果检测到电量低于80%,机器人将按照预先设定的路径在家中完成自行充电;当用户需要进行户外活动时,对机器人发出出行语音指令或在机器人头上拍一下,机器人会进行指令识别进入用户跟随模式,跟随目标移动并监测目标活动状况;用户在户外活动时,机器人会时刻跟随用户并对用户的活动状况进行监测,一旦确认用户摔倒,机器人自动变形,展开成机器人椅并发出警报;用户在旁人的协助下坐上机器人椅,对机器人发出返航语音指令或在机器人身上启动红色摔倒一键返航按钮;机器人收到指令后,先通过gsm网络发送短信至用户的家人并进行最优路径规划,按照最优的路径将用户送回家中。
摔倒控制子系统:用户在户外活动时,机器人会时刻跟随用户并对用户的活动状况进行监测。如果发现情况异常,首先进入摔倒控制子系统,通过建立目标摔倒的图像和数据库中的摔倒模型进行匹配,包括目标重心的变化等。如果匹配成功则认为目标已经摔倒,然后将返回到报警控制子系统中。如果匹配不成功则进行目标三维模型建模,并将建立的模型和三维模型数据库中的模型进行匹配,如匹配则认为目标已经摔倒,然后将返回到报警控制子系统中。如果匹配不成功,则不断检测在此过程中用户是否移动,如果重心已下降并一直不动则返回到报警控制子系统中,否则返回到开始重新进行二次模型匹配。
本发明实施例提供的一种机器人陪伴的方法,能够有效拓展了当前服务机器人的使用范围,提出当前老年人摔倒之后的应对措施,给老年人在户外活动提供了一种生命安全保障,将促进老年人进行更多的户外活动,有利于老年人的身心健康。
实施例三
图6是本发明实施例三中的一种机器人陪伴的装置的结构示意图,该装置应用于通过配置机器人端来进行机器人陪伴的情况,该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现,一般集成于客户端中。如图6所示,装置包括:
启动模块601,用于若用户处于预设环境条件下,接收用户发送的检测指令,启动跟随模式;
检测模块602,用于通过所述跟随模式检测所述用户的当前状态;
可选地,所述检测模块602,具体用于:
实时检测所述用户的活动状况,若发现情况异常,则匹配所述用户的当前状态图像和预设状态图像;
若匹配成功,则确定所述用户符合预设状态;
若匹配不成功,则继续检测所述用户是否移动;
若所述用户的重心已下降并一直不动,则确定所述用户符合预设状态,否则,返回执行匹配所述用户的当前状态图像和预设状态图像。
发送模块603,用于若根据所述当前状态判断所述用户符合预设状态,则变形为预设形状并发送警报。
可选地,所述发送模块603,具体用于:
若所述用户在符合所述预设状态后站起,则返回通过所述跟随模式检测所述用户的当前状态;
若所述用户在符合所述预设状态后未能站起,则等待第一时间间隔后开始计时,若在第二时间间隔后未能站起则发送轻度报警声;若在第三时间间隔内未能站起则发送中度报警,发出中度报警声;若在第四时间间隔内未能站起,则发送紧急报警声。
可选地,所述装置还包括:
处理模块,用于在变形为预设形状并发送警报之后,在预设形状为机器人椅且检测到所述用户坐在所述机器人椅的情况下,接收返航语音指令,或者通过安装在所述机器人上的返航按钮接收返航指令,规划最优路径并按照所述最优路径将所述用户送至目的地;
在所述若用户处于预设环境条件下,接收用户发送的检测指令,启动跟随模式之前,初始化机器人,判断机器人的续航能力状况;若检测到电量低于预设电量阈值,则按照预先设定的路径在目的地自行充电。
本发明实施例提供的一种机器人陪伴的装置,若用户处于预设环境条件下,接收用户发送的检测指令,启动跟随模式;通过所述跟随模式检测所述用户的当前状态;若根据所述当前状态判断所述用户符合预设状态,则变形为预设形状并发送警报。从而能够实时监测老年人的户外活动;当用户没有发生意外状况时机器人保持正常的监测,一旦发生摔倒等突发情况机器人将自动变形,展开成机器人椅;通过图像建模对目标进行模型匹配分析,准确判断目标是否摔倒;在老年人出现摔倒等突发情况进行分类报警,以提醒旁人协助移动到机器人椅上并载着老人回家。
实施例四
图7是本发明实施例四中的一种机器人陪伴的系统的结构示意图。本实施例在上述实施例的基础上做出进一步的说明,如图7所示,户外移动智能感知陪伴机器人系统由移动平台、移动控制台、导航定位系统、智能感知系统、电池管理系统和报警系统共同组成。
其中,移动平台由移动平台电机驱动模块、图像处理模块和报警模块组成。移动平台采用基于麦克纳姆轮的360°全向移动机器人平台,可实现360°任意方向移动。其中电机驱动模块采用具有双路电流感应放大器和降压转换器的三相无刷电机前置驱动器drv8302和irfs7530,包括电机驱动设计;图像处理模块采用zynq-7000系列soc处理板进行图像模型建模和算法匹配。
其中,移动控制平台由移动控制主板模块、其中移动控制主板由微控制单元mcu、惯性测量单元imu、电源、can总线接口、串口和swd调试接口组成。mcu采用stm32f429ai处理器;imu采用多个角速率传感器adxrs450模块采用卡尔曼滤波算法进行姿态算法融合。
其中,导航定位系统由差分gps和3d激光雷达组成,包括路径规划和自动避障功能。
其中,智能感知系统由基于卷积神经网络的人体运动数据识别算法和多模态传感器的信号处理与编程电路组成;电池管理系统需要对续航能力进行实时评估,当用户进行户外活动的行程超出返航续航能力范围时将提醒用户注意活动范围。报警系统主要由摔倒检测模块、喇叭和sim800c组成。摔倒检测模块主要使用双路相机和3d激光雷达并采用摔倒检测算法进行检测;喇叭和sim800c用于发出警报声和发送短信通知家人。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。