【技术实现步骤摘要】
本申请涉及路径规划，尤其涉及一种医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法及系统。
技术介绍
1、随着医疗行业的智能化发展，医疗辅助机器人在医院中的应用越来越广泛。它们不仅能够减轻医护人员的工作压力，还能提升患者的就医体验。常见的医疗辅助机器人功能包括迎宾接待、患者引导、挂号预约、药物配送等。然而，医院环境的复杂性，尤其是患者、医护人员、设备和急救场景的动态变化，给机器人导航和避障带来了巨大的挑战。
2、现有的医疗辅助机器人主要依赖简单的红外、超声波等传感器来感知周围环境，并通过基于规则的避障算法来避免碰撞。然而，这种传统的避障方式在面对如医院这样复杂、多变的环境时，常常难以应对。例如，面对快速移动的医护人员、打闹的小孩或行动缓慢的老人，传统避障系统的响应速度和精度有限，容易造成路径规划不及时、避障失败等问题。此外，医院场景中还经常出现临时性障碍物(如推床、担架)，对机器人的动态避障能力提出了更高要求。因此，现有的医疗辅助机器人避障方法缺乏对特殊场景(如急救、残疾人引导)的灵活处理能力，无法为不同场景中的关键人群提供更安全、更及时的避让。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术的目的在于：提供一种医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法及系统，能够提高医疗辅助机器人在复杂环境中的执行效率。
2、为实现上述目的，本申请实施例的一方面提出了一种医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法，包括以下步骤：
3、获取来自医疗辅助机器人的多模态数据，根据所述
4、根据所述三维环境感知模型识别得到人物类型和设备情况，进而根据所述人物类型、所述设备情况以及预设的避障优先级规则进行智能避障；
5、根据所述多模态数据和预设的社会力模型进行人群行为预测，进而根据人群行为预测结果进行智能避障；
6、根据所述三维环境感知模型计算最优路径，进而根据所述最优路径进行路径规划。
7、在一些实施例中，所述多模态数据包括距离数据、视觉数据、感知数据以及温度数据，所述获取来自医疗辅助机器人的多模态数据，根据所述多模态数据构建三维环境感知模型，具体包括：
8、通过所述医疗辅助机器人的激光雷达获取所述距离数据；
9、通过所述医疗辅助机器人的摄像头获取所述视觉数据；
10、通过所述医疗辅助机器人的超声波传感器获取所述感知数据；
11、通过所述医疗辅助机器人的红外传感器获取所述温度数据；
12、将所述距离数据、所述视觉数据、所述感知数据以及所述温度数据进行融合，得到所述三维环境感知模型。
13、在一些实施例中，所述根据所述三维环境感知模型识别得到人物类型和设备情况，进而根据所述人物类型、所述设备情况以及预设的避障优先级规则进行智能避障，具体包括：
14、设定所述避障优先级规则；
15、根据所述三维环境感知模型识别得到至少包括急救患者、老人以及儿童的所述人物类型；
16、根据所述三维环境感知模型识别得到医疗辅助设备的设备情况；
17、根据所述人物类型、所述设备情况以及所述避障优先级规则进行所述医疗辅助机器人的智能避障。
18、在一些实施例中，所述根据所述多模态数据和预设的社会力模型进行人群行为预测，进而根据人群行为预测结果进行智能避障，具体包括：
19、根据所述三维环境感知模型识别得到至少包括急救患者、老人以及儿童的所述人物类型；
20、将所述距离数据、所述视觉数据以及所述人物类型输入所述社会力模型进行人群行为预测，得到所述人群行为预测结果；
21、根据所述人群行为预测结果进行所述医疗辅助机器人的智能避障。
22、在一些实施例中，所述根据所述三维环境感知模型计算最优路径，进而根据所述最优路径进行路径规划，具体包括：
23、确定路径代价函数；
24、根据所述三维环境感知模型识别得到障碍物信息；
25、通过d*lite动态路径规划算法根据所述障碍物信息和所述路径代价函数计算得到所述最优路径；
26、根据所述最优路径重新规划所述医疗辅助机器人的行驶路径。
27、在一些实施例中，所述智能避障与路径规划方法还包括：
28、根据所述三维环境感知模型评估目标医院各区域的风险级别；
29、根据所述风险级别调整所述医疗辅助机器人的速度和避障灵敏度。
30、在一些实施例中，所述社会力模型为：
31、
32、其中，fi表示第i个人物类型所受到的作用力，fij表示由他人向第i个人物类型施加的社会力，fio表示由周围障碍物向第i个人物类型施加的作用力。
33、为实现上述目的，本申请实施例的另一方面提出了一种医疗辅助机器人的智能避障与路径规划系统，包括：
34、多模态感知模块，用于获取来自医疗辅助机器人的多模态数据，根据所述多模态数据构建三维环境感知模型；
35、优先级判断模块，用于根据所述三维环境感知模型识别得到人物类型和设备情况，进而根据所述人物类型、所述设备情况以及预设的避障优先级规则进行智能避障；
36、行为预测模块，用于根据所述多模态数据和预设的社会力模型进行人群行为预测，进而根据人群行为预测结果进行智能避障；
37、路径规划模块，用于根据所述三维环境感知模型计算最优路径，进而根据所述最优路径进行路径规划。
38、为实现上述目的，本申请实施例的另一方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器、存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序以及用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信的数据总线，所述程序被所述处理器执行时实现如前面所述的医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法。
39、为实现上述目的，本申请实施例的另一方面提出了一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，用于计算机可读存储，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如前面所述的医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法。
40、本专利技术的有益效果是：本专利技术的医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法及系统，通过获取来自医疗辅助机器人的多模态数据，进而根据多模态数据构建三维环境感知模型，根据三维环境感知模型识别得到人物类型和设备情况，进而根据人物类型、设备情况以及预设的避障优先级规则进行智能避障，根据多模态数据和预设的社会力模型进行人群行为预测，进而根据人群行为预测结果进行智能避障，最后根据三维环境感知模型计算最优路径，进而根据最优路径进行路径规划。本专利技术结合多模态数据融合、优先级避障、人群行为预测以及动态路径规划技术，能够提升医疗辅助机器人在复杂的医院环境中的执行效率和灵活性。
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1.一种医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法，其特征在于，所述多模态数据包括距离数据、视觉数据、感知数据以及温度数据，所述获取来自医疗辅助机器人的多模态数据，根据所述多模态数据构建三维环境感知模型，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法，其特征在于，所述根据所述三维环境感知模型识别得到人物类型和设备情况，进而根据所述人物类型、所述设备情况以及预设的避障优先级规则进行智能避障，具体包括：
4.根据权利要求2所述的一种医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法，其特征在于，所述根据所述多模态数据和预设的社会力模型进行人群行为预测，进而根据人群行为预测结果进行智能避障，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法，其特征在于，所述根据所述三维环境感知模型计算最优路径，进而根据所述最优路径进行路径规划，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种医疗辅助机器人的智能避
7.根据权利要求1至6中任一项所述的一种医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法，其特征在于，所述社会力模型为：
8.一种医疗辅助机器人的智能避障与路径规划系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器、处理器、存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序以及用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信的数据总线，所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法的步骤。
10.一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，用于计算机可读存储，其特征在于，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至7中任一项所述的医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法，其特征在于，所述多模态数据包括距离数据、视觉数据、感知数据以及温度数据，所述获取来自医疗辅助机器人的多模态数据，根据所述多模态数据构建三维环境感知模型，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法，其特征在于，所述根据所述三维环境感知模型识别得到人物类型和设备情况，进而根据所述人物类型、所述设备情况以及预设的避障优先级规则进行智能避障，具体包括：
4.根据权利要求2所述的一种医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法，其特征在于，所述根据所述多模态数据和预设的社会力模型进行人群行为预测，进而根据人群行为预测结果进行智能避障，具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种医疗辅助机器人的智能避障与路径规划方法，其特征在于，所述根据所述三维环境感知模型计算最优路径，进而根据所述最优路径进...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭广德，李卫铳，
申请(专利权)人：广州里工实业有限公司，
类型：发明
国别省市：
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