[發明專利]面向高傳染性隔離病區的全方位智能護理系統及方法

有效

• 申請號: 202011641559.4
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112809696B
• 公開（公告）日: 2022-03-15
• 發明（設計）人: 劉治;姚佳;曹艷坤
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: B25J11/00
• 分類號: B25J11/00;B25J9/16
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 李琳

1.一種面向高傳染性隔離病區的全方位智能護理系統，其特征是：包括遠程控制系統、通信網絡、若干采集器和護理機器人，其中：

所述護理機器人，包括機器人本體和控制器，所述控制器根據接收的遠程控制指令控制機器人本體的行走機構和機械臂動作；

所述采集器，設置于隔離病區內，用于檢測使用者的生理指標，并傳輸給所述遠程控制系統；

所述通信網絡，為星狀拓撲結構，包括多個通信模塊，被配置為實現各護理機器人、采集器與遠程控制系統的通信；

所述遠程控制系統，接收采集器的信息，對采集的多元生理信號進行特征提取，結合使用者基本信息，以決策樹模型進行學習，動態調整相應的護理級別，并將指示發送給在相應的護理機器人；

所述遠程控制系統利用已有的醫療數據集作為訓練決策樹模型的數據基礎，根據不同的使用者信息尋找最佳節點和分支方法，將不純度指標作為衡量決策樹性能的依據，確定相應的護理級別；

決策樹中每個節點都有一個不純度，子節點的不純度低于父節點，即父節點屬性在護理級別區分度上所體現的顯著性高于子節點；使用基尼系數：

決定不純度，t表示給定節點，i代表護理級別等級，p(i|t)代表在屬性t條件下達到i護理級別的樣本規模；當全部特征使用完畢時，整體不純度達到最優，即獲得最佳診斷決策方案；

所述遠程控制系統根據采集患者的心率、脈搏和血壓的信息進行均值、標準差、低頻功率、高頻功率和移動標準差特征的提取，結合使用者年齡、性別、患病時間和病情進展階段信息，獲得實時護理級別調整方案，反饋給隔離病區中的護理機器人，完成護理任務。

2.如權利要求1所述的一種面向高傳染性隔離病區的全方位智能護理系統，其特征是：所述機器人本體上設置有攝像頭，所述控制器被配置為接收所述攝像頭的采集數據，并根據目標檢測算法完成實時對象視頻檢測，生成相應的指令給行走機構，以實現自動駕駛。

3.如權利要求1所述的一種面向高傳染性隔離病區的全方位智能護理系統，其特征是：所述機器人本體的行走機構周邊設置有多個紅外傳感器，以感知周圍物體，所述控制器接收所述紅外傳感器的數據，并在遇到障礙物時及時控制行走機構改變路線。

4.如權利要求1所述的一種面向高傳染性隔離病區的全方位智能護理系統，其特征是：所述機械臂上設置有機械手掌，所述機械手掌上設置有壓力傳感器和紅外感知器。

5.如權利要求1所述的一種面向高傳染性隔離病區的全方位智能護理系統，其特征是：所述通信網絡以遠程控制系統為中心，在隔離病區的不同位置和各護理機器人上設置有通信模塊，不同的護理機器人之間建立備份鏈路，當某個護理機器人與遠程控制系統出現信息傳輸不暢的情況，開啟備份鏈路，通過另一臺護理機器人與遠程控制系統進行交互。

6.基于權利要求1-5中任一項所述的系統的工作方法，其特征是：包括以下步驟：

利用采集器獲取隔離病區內各使用者的生理指標；

對采集的多元生理信號進行特征提取，結合使用者基本信息，以決策樹模型進行學習，調整相應的護理級別，并將對應護理級別的指示發送給在某護理機器人；

護理機器人根據接收的指令移動到隔離病區內相應的位置，為使用者提供相應的護理物資和護理動作。

7.如權利要求6所述的工作方法，其特征是：所述控制器采用YOLO算法控制護理機器人自動尋找任務使用者目標，并在行駛至執行區域：將目標檢測建模為回歸問題進行處理，采用一個端到端的網絡結構，完成攝像圖片輸入到物體位置與類別輸出的過程，YOLO網絡以GoogLeNet網絡結構為基礎，將Inception模塊使用卷積層替代，完成跨通道信息整合；利用卷積層提取特征，利用全連接層預測場景中物體的概率和位置，引導行駛路線。

8.如權利要求6所述的工作方法，其特征是：所述控制器利用強化學習算法對機械臂的動作進行優化，強化學習通過策略迭代實現，首先給定一個動作執行策略，利用迭代貝爾曼方程求得該策略的值函數，再通過值函數更新策略，根據評價進行調整后，重新計算值函數，不斷循環直至策略收斂，直到收斂到一個最優值函數和策略。