本发明涉及人机交互技术领域，具体为一种肢体遮挡状态下人体动态位姿识别的可嵌入式检测平台。
背景技术：
在护理人员辅助行动不便者的完成日程生活必要行为的过程中，起床移乘是最频繁的行为，即行动不便者从平躺状态被辅助至站立状态，最后转移到坐状态的过程。由于被护理者行动能力不足、平衡能力弱且该移乘行为极易对人体下肢、足底产生较大冲击力，由护理人员与辅助设备联合对移乘全过程进行辅助是极为必要的。其中，识别患者双腿的动态位姿最为关键，基于该人体站立动态位姿驱动辅助设备进行随动控制，为使用者提供入座过程的最佳角度，最终提高行动不便者的安全性并减少护理人员工作负担。
其中，护理人员辅助患者入座过程中，由于在动态过程中护理者与患者的双腿、躯干产生遮挡且腿部轮廓随机分布，极易产生识别错误与较大识别误差。这为采用常用传感器对患者的腿部动态位姿识别产生极大困难。在原有研究中，识别人体动态位姿选用的传感器主要为姿态传感器、kinect深度摄像头和普通彩色摄像头，其中存在以下不足：
(1)姿态传感器内部含有三轴陀螺仪、三轴加速度计以及三轴电子罗盘等辅助传感器。利用数据融合算法可准确检测人体各关节时序动态信息。如需检测人体运动姿态，可利用绑带将传感器固定在人身体待测部位。虽然传感器轻便灵活、姿态测量准确，但穿戴繁琐不适用于养老护理场景。
(2)kinect深度摄像头可进行非接触式检测人体姿态，kinect可以感知周围场景的深度信息变化，采集最多6个人身体25个关节点的三维空间坐标。然而，kinect摄像头要求每个人的身体部分必须全部在摄像头的视野内且不发生重叠才可准确的进行人体姿态检测。在护理过程中，患者与护理人员密切接触，高度重叠，摄像头误将两个人检测为一个人，因此无法获得准确的骨骼点信息。无法做到人体位姿动态识别。而且使用该传感器的系统鲁棒性较差。
(3)普通彩色摄像头在行人、护理人员、机器人结构、室内物体产生遮挡的情况下，就无法准确识别双腿动态位姿，而且采用该方法进行位姿识别依赖于场景光线质量，在护理房间的移乘场景下，无法按需提供足够的照度，适应性较差。
(4)采用单激光雷达传感器，在以往的研究中，将激光雷达集成在辅助设备上，可以实现对人体双腿摆动信息进行实时检测，然而在复杂多变的实际应用环境中，无法解决遮挡状态下的人体动态位姿识别的问题，而且仅靠单个激光雷达传感器检测患者腿部的轮廓信息，易造成患者与护理人员的腿部混淆，造成检测结果的错误。
目前用于在遮挡状态下动态识别人体位姿的传感器给用户带来使用麻烦、识别精度差等问题，本发明针对肢体遮挡、腿部站位随机背景下对人体动态位姿识别的问题，发明了一种在躯干遮挡状态下动态识别人体位姿的嵌入式平台。使用双激光雷达传感器同时识别护理人员与被护理者的腿部轮廓与背部轮廓的位置信息，为后续采用数据融合算法过滤护理人员腿部轮廓并准确提取被护理者站立位姿提供可嵌入性高、通用性好的检测平台，可以有效解决在遮挡状态下人体动态位姿的识别难题，为机器人和使用者的人机协作提供良好的平台。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供了一种躯干遮挡状态下动态人体位姿识别嵌入式平台，以解决有效解决多人随机站位状态下系统误识别问题，并提升检测的精确性。为采用数据融合算法过滤护理者与动态随行人员腿部轮廓、环境噪声并准确提取目标者动态位姿提供可嵌入性高、可移植性好的检测平台。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种躯干遮挡状态下动态人体位姿识别嵌入式平台，包括两块镀锌扁钢，两块所述镀锌扁钢相互连接，所述镀锌扁钢通过金属卡扣固定激光雷达传感器；
所述激光雷达传感器依次电信号连接主机、ttl转usb转换模块、内部通信模块、外部通信模块、rs232转ttl模块和辅助设备。
优选的，两块所述镀锌扁钢间夹角为135°。
优选的，所述金属卡扣包括
安装板，所述安装板设置在镀锌扁钢的一侧，且安装板上开设有一对螺钉开口，用于固定安装板和镀锌扁钢；
承托板，所述承托板呈l型，且承托板固定在安装板上侧；
侧板，一对所述侧板固定在承托板的两侧，所述侧板上开设有开槽，用于露出激光雷达传感器的接口；
侧边，所述侧边安装在侧板上，且侧边与镀锌扁钢的另一侧相贴合。
优选的，所述激光雷达传感器通过5v稳压电路连接电源。
本发明提供如下设计方法：在肢体遮挡及动态背景的移乘场景下，通过两处激光雷达传感器检测护理人员与行动不便者的腿部轮廓数据与腰背部轮廓数据，并将该数据并发送给主机进行动态位姿识别与计算；基于该动态位姿计算辅助设备驱动速度与转向角度，并通过内部通信模块和外部通信模块将驱动指令发送给辅助设备，最终实现辅助设备在复杂背景下的随动。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明弥补了现有产品大多在移乘过程中产生躯干遮挡的状态下存在识别精确性低，采集信息误差大的缺点。为肢体遮挡、腿部随机站位状态下人体动态位姿识别提供了一个可靠的检测平台。本发明主要是利用二维激光雷达传感器，一个激光雷达在原位置上识别腿部轮廓，在此基础上增加一个激光雷达以与水平面呈45°放置，用来检测患者腰背部位置分布，两个雷达信息的融合能够更加准确的识别并区分出重叠的患者与护理人员的位置。
本发明设计在躯干遮挡状态下能够识别动态人体位姿的嵌入式平台，可嵌入性高体现在可直接集成于结构、功能类似的辅助机器人中。平台所选用的双激光雷达传感器将反馈的信息发送到计算机进行融合和分析，能更准确地识别患者的位置，从而使机器人与使用者进行随动运动，以此来满足使用者的各种需求，实现一种非接触式的、人机交互性好且检测精度高的嵌入式平台。
附图说明
图1为本发明躯干遮挡状态下动态人体位姿识别嵌入式平台的结构示意图。
图2为本发明躯干遮挡状态下动态人体位姿识别嵌入式平台的侧视图。
图3为本发明躯干遮挡状态下动态人体位姿识别嵌入式平台的金属卡扣示意图。
图4为本发明躯干遮挡状态下动态人体位姿识别嵌入式平台的接线示意图。
1、镀锌扁钢；2、金属卡扣；2-1、安装板；2-2、承托板；2-3、侧板；2-4、侧边；3、激光雷达传感器。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-4，本发明提供一种技术方案：一种躯干遮挡状态下动态人体位姿识别嵌入式平台，包括两块镀锌扁钢1，两块镀锌扁钢1相互连接，镀锌扁钢1通过金属卡扣2固定激光雷达传感器3。激光雷达传感器3的型号为urg-04lx，检测半径为5600mm，测量范围为240°，扫描时间为100ms，扫描角度分辨率为0.36°，输出每点的测量距离共683点，误差小于1％，采用非接触式测量方式。
单一激光雷达传感器3只能检测一个平面的环境特征。当护理人员辅助行动不便者进行起床移乘时，两人的双腿、躯干会发生肢体遮挡，因此，激光雷达传感器3的数据无法直接判断出护理人员与行动不便者的腿部轮廓。即单一激光雷达传感器3可以检测到小于或等于4个类似于腿部轮廓物体，然而，无法从中准确区分出护理者和行动不便者的腿部分布情况，进而无法计算行动不便者的实时位姿。此时两块镀锌扁钢1间呈夹角135°焊接在一起，此时靠上的激光雷达传感器3与地面间呈45°夹角。垂直于地面的激光雷达传感器3用于检测护理者与目标者腿部轮廓，与地面呈45°的激光雷达传感器3用于检测使用者的腰背部轮廓。通过两台激光雷达传感器3检测的数据进行融合来判断两人的位置分布情况及行动不便者的实时位姿。
激光雷达传感器3依次电信号连接主机、ttl转usb转换模块、内部通信模块、外部通信模块、rs232转ttl模块和辅助设备。两个激光雷达传感器3的电源接口通过usb电源线连接稳压电路数据端，为正常工作提供5v稳定的电压,通信接口连接至主机。其中，该激光雷达传感器3使用的八针脚数据接口，两个针脚提供电源，两个针脚做预留，txd针脚发送数据，rxd针脚接收数据，gnd接地，output为输出端，通过db9接口与主机相连。主机将两个激光雷达检测到的数据进行数据处理。两处通信模块均为zigbee点对点通信模块，即嵌入式平台将激光雷达传感器3探测到的使用者位姿数据，经过主机的数据处理后得到了机器人运动控制指令，再通过ttl转usb模块传输到zigbee通信模块，该通信模块将辅助设备运动控制指令通过无线传输的方式发送到辅助设备平台，辅助设备平台按照主机提供的数据进行随动控制，同时，获取机器人运行速度、压力传感器等信息，并实时将数据实时反馈回主机。
单个激光雷达传感器3的供电电流为500ma，启动电流可达800ma，因此双激光雷达最大瞬时电流可达1.6a。本发明选用具有较好的负载调整率与线性调整率的xl4015-adj电源芯片，它是开关降压型的dc-dc转换芯片，该模块具有0.8％的负载调节率，小于或等于96％的非常高的转换效率，芯片内部集成了多种保护，模块输出电压为1.25～32v且可调，本发明选用的两个激光雷达传感器3的额定电压均为5v。因此，该稳压电路输出调节为5v。
辅助设备可为智能排泄辅助机器人，此类机器人的主要功能是可实现重度残疾患者的排泄辅助。该机器人由三个全向轮构成，机器人支架呈正三角型结构，三个全向轮两两之间呈120°夹角，均匀分布在排泄辅助机器人的底盘上，且每个轮心到底盘的中心距离相等。机器人移动底盘集成了姿态传感器、超声波传感器和轮速传感器。在移动底盘的上方为智能马桶。在马桶的坐垫位置均匀安装有6组压力传感器，压力传感器分布在坐垫的前、前右、前左、后、后右、后左共6个方向，用于检测人坐下后的压力分布情况，辅助客观评价机器人运动位置是否合适。该机器人的接口分布在底盘的两侧，底盘的左侧安装了电源接口及开关按钮；在底盘的右侧为rs232通信接口，通过此接口连接外部主机，可获取机器人轮子旋转、压力传感器和机器人与障碍物的距离等信息，通过以上信息的数据，并结合机器人的运动学与动力学方程，可实时对智能排泄辅助机器人发送运动控制指令。
金属卡扣2包括安装板2-1，安装板2-1设置在镀锌扁钢1的一侧，且安装板2-1上开设有一对螺钉开口，通过在螺钉开口内旋入自攻螺钉来固定安装板2-1和镀锌扁钢1。同时自攻螺钉穿过镀锌扁钢1后，将二者直接螺接固定在辅助设备的机身上，从而完成平台的整体安装。
承托板2-2，承托板2-2呈l型，且承托板2-2固定在安装板2-1上侧，起到承托镀锌扁钢1的效果；
侧板2-3，一对侧板2-3固定在承托板2-2的两侧，侧板2-3上开设有开槽，用于露出激光雷达传感器3的接口；
侧边2-4，侧边2-4安装在侧板2-3上，且侧边2-4与镀锌扁钢1的另一侧相贴合，从而保证金属卡扣2与镀锌扁钢1的安装稳定性。
本发明还提供一种设计方法：在肢体遮挡及动态背景的移乘场景下，通过激光雷达传感器3检测护理人员与行动不便者的腿部轮廓数据与腰背部轮廓数据，并将该数据并发送给主机进行动态位姿识别与计算；基于该动态位姿计算辅助设备驱动速度与转向角度，并通过内部通信模块和外部通信模块将驱动指令发送给辅助设备，最终实现辅助设备在复杂背景下的随动。
具体功能：(一)准确识别双腿动态位姿：当护理人员与被护理人员身体重叠时，下方的激光雷达横向扫描，能够得到小于等于四个类圆腿部轮廓，与地面呈45°的第二台激光雷达，能够检测被护理者腰背部轮廓情况，通过将两台激光雷达得到的信息进行融合，准确识别被护理者双腿的动态位姿信息，从而精确计算出被护理者的位置信息。
(二)随动控制：将该发明安装于辅助设备正前方，由于系统可精确识别被护理者双腿的动态位姿信息，辅助设备根据该位姿数据跟随被护理者，即辅助设备能够跟随被护理者进行任意方向、任意速度移动，当被护理者将要坐下时，辅助设备可以调整自身位姿，以最合适的位置让被护理者入座，当被护理者由坐下到站立的过程中，辅助设备又会解除随动控制，从而达到不阻碍被护理者的行走意图，实现了人机交互的深度融合。
(三)异常行为识别：当辅助设备跟随被护理者进行随动控制时，可以检测被护理者的移乘步态信息，辅助设备锁定被护理者后保持和被护理者同样的速度，当被护理者的步态发生变化，辅助设备能够马上判断被护理者是否发生跌倒，是否发生重心不稳等情况，并调整自身位姿，确保能够接住被护理者的随机运动，同时，系统为护理人员自动触发报警信号。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
1.一种躯干遮挡状态下动态人体位姿识别嵌入式平台，其特征在于：包括两块镀锌扁钢(1)，两块所述镀锌扁钢(1)相互连接，所述镀锌扁钢(1)通过金属卡扣(2)固定激光雷达传感器(3)；
所述激光雷达传感器(3)依次电信号连接主机、ttl转usb转换模块、内部通信模块、外部通信模块、rs232转ttl模块和辅助设备。
2.根据权利要求1所述的躯干遮挡状态下动态人体位姿识别嵌入式平台，其特征在于：两块所述镀锌扁钢(1)间夹角为135°。
3.根据权利要求1所述的躯干遮挡状态下动态人体位姿识别嵌入式平台，其特征在于：所述金属卡扣(2)包括
安装板(2-1)，所述安装板(2-1)设置在镀锌扁钢(1)的一侧，且安装板(2-1)上开设有一对螺钉开口，用于固定安装板(2-1)和镀锌扁钢(1)；
承托板(2-2)，所述承托板(2-2)呈l型，且承托板(2-2)固定在安装板(2-1)上侧；
侧板(2-3)，一对所述侧板(2-3)固定在承托板(2-2)的两侧，所述侧板(2-3)上开设有开槽，用于露出激光雷达传感器(3)的接口；
侧边(2-4)，所述侧边(2-4)安装在侧板(2-3)上，且侧边(2-4)与镀锌扁钢(1)的另一侧相贴合。
4.根据权利要求1所述的躯干遮挡状态下动态人体位姿识别嵌入式平台，其特征在于：所述激光雷达传感器(3)通过5v稳压电路连接电源。
5.一种如权利要求1-4中任意一项所述的躯干遮挡状态下动态人体位姿识别嵌入式平台的设计方法，其特征在于：在肢体遮挡及动态背景的移乘场景下，通过两处激光雷达传感器(3)检测护理人员与行动不便者的腿部轮廓数据与腰背部轮廓数据，并将该数据并发送给主机进行动态位姿识别与计算；基于该动态位姿计算辅助设备驱动速度与转向角度，并通过内部通信模块和外部通信模块将驱动指令发送给辅助设备，最终实现辅助设备在复杂背景下的随动。
技术总结