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机器人集成智能家居
摘要：本文介绍了一种机器人集成智能家居(RiSH)的开发，该智能家居可用于老年人护理辅助技术的研究。RiSH集成了家庭服务机器人、家庭传感器网络、深渊传感器网络、amobiledevice、云服务器和远程数据库服务器。为使rish能够使用惯性测量单元(IMU)和家庭服务机器人识别人体活动，开发了基本的服务工具通过音频信号的环境。基于这些方法，我们开发了两个低级程序：（1）分片基人归与定位和跟踪使用佩戴学传感器分布双核细胞器。（2）基于麦克风和分布式二进制传感器的动态贝叶斯网络人类活动识别。这两种应用都将机器人的感知扩展到了机载传感器之外。利用低层应用，实现了检测和应对人的高级应用。通过实验，提供了人类健康评估服务、人体意识识别、人位跟踪、基于人的监测和降光检测和救援。人的位置跟踪，基于声音的人类活动监测，以及坠落检测和救援。12个人类被要求在试验台上进行日常活动，并模仿瀑布。他们的运动、身体活动和声音事件的所有数据都是由机器人收集的。人类轨迹的根平均平方误差小于0.2米。该机器人能够通过声音事件识别37项人类活动，平均准确率为88%，并在帧级检测下降声音的准确率为80%。实验表明，RiSH中的各个部件都有运行情况，家庭服务机器人在监测和协助居民方面的能力也很强。
- 简介
全世界的老年人口正在稳步增加。60岁及以上的人口在2015年增加到近 9亿，预计到2050年将达到 20亿 。老年人是社会的重要资产，需要在对老年人友好的身体和社会环境中得到照顾。虽然成人日托、长期护理和护理家庭等服务可以为老年人提供保健、营养、社会和其他日常生活支持，但独立的感觉却丧失了。老年人更愿意呆在舒适的家中，在那里他们感到比搬到任何昂贵的成人护理或医疗设施更有信心。因此，如果老年人能够独自完成自我护理活动，将鼓励他们保持独立，并为他们提供成就感和长期享有独立的能力。支持他们的最好办法是提供一个物理环境，通过使用智能家居和辅助机器人等创新技术促进主动衰老。
智能家居环境被定义为一个无处不在的计算应用程序，它能够为用户提供上下文感知辅助服务和家庭自动化。此外，智能家居为居民提供舒适、医疗和安全服务。另一方面，移动机器人近年来进入了人类环境。它们已在工厂、办公室、医院和家庭等许多地方使用。对于在自己居住的独立居住的老年人来说，家庭服务机器人可以作为为人类服务的工具、代表照顾者的化身以及与老年人合作和互动的社交伴侣。在机器人集成的智能家居(RiSH)中，家庭服务机器人可以像利用自己的传感器一样利用智能家居传感器网络，从而更好地帮助老年人并与远程护理人员协作。因此，RiSHs将是技术的完美运用，以实现在自己家中照顾老人的目标。
本文旨在提出RISH的总体思路，并介绍RISH试验台，以支持未来对老年护理辅助技术的研究。本文的其余部分按如下方式进行了分析。第二节回顾了家庭服务机器人、智能家居和机器人集成智能家居的相关作品。第三节介绍了老年人护理RiSH的总体设计。第四部分介绍了RISH试验台的硬件设计。第5节阐述了RiSH的软件架构。第6节介绍了若干关键基本服务的实施情况。第7节详细介绍了RiSH的低级和高级应用程序的开发。第8节介绍了实验结果并给出了结果。第9节总结了本文的工作，并讨论了今后可能开展的工作。
- 相关工作
近年来，人们对开发老年人护理机器人技术产生了浓厚的兴趣。几个家庭服务机器人或个人机器人已被提供了商业上可利用，例如 Aibo[3]，Cari-o机器人[4]和Paro[5]。在学术界，研究人员已经开发了许多机器人为国内环境，如约翰尼[6]，欧洲伴侣项目的赫克托[7]，IRT的家庭助理机器人[8]，和哈比特机器人[9]。这些机器人配备了各种功能，如映射、导航、对象识别、语音识别、语音合成和二模拟管理。他们可以做自主的博物馆导游或远程呈现机器人，提醒人们日常活动，如吃饭、喝酒、吃药。然而，这些机器人没有能力连接到智能家居，以利用其传感能力。此外，它们的听觉每个c觉仅限于语音识别，并且无法识别家庭环境中的各种事件声音。
最近，智能家居越来越受到人们的兴趣。来自工业界和学术界的研究实验室开发了各种智能家居环境。与智能传感器网络、智能设备、通信模块以及无处不在的计算和显示设备集成的智能家居平台已被许多公司开发，如飞利浦、思科、GTE、Sun、爱立信、三星、谷歌、和微软。有几个关于智能家居的研究项目为老年人护理，例如意识家园研究计划 (ahri) 项目[10]，Gator Tech 智能房子[11]，自适应房子[12]和 CASAS 智能家居[13]。一些团体专注于帮助面临健康挑战的个人的智能环境，如格洛斯特智能家居[14]、MavHome 项目[15]、MALITDA 智能住宅 (为有特殊需要的个人)[16]，实时活动的智能家居[16]老年人的认识和健康的威慑[17]。[18]中提出了智能家居护理的另一个解决方案，它结合了智能议程管理器和智能监控框架，为老年人提供基于传感器的监控、活动检测、智能等调度和决策，以及坠落检测。AAL4ALL[19]是一个环境辅助生活 (AAL) 项目，开发了一个平台，使照顾者能够连接到一个环境辅助的生活生态系统。显然，这种环境是最近无线移动通信和传感器网络技术等技术进步的结果。
总之，智能家居环境通过采用自动化的设备控制和辅助服务，为居民提供了更好的生活质量。将移动机器人集成到智能家居环境中，可以实现许多新的应用，尤其是老年人护理。它还有助于将计算复杂性从移动机器人转移到环境中。智能家居中存在的技术可用于提高移动机器人的性能和安全性，同时降低成本。尽管以前的研究项目可以提供开发机器人和智能家居系统的一般框架，但它们主要提供了将机器人集成到智能家居和开发单独的养老院服务方面的具体解决方案。此外，这些框架很难在RISH中采用，它将所有组件 (包括机器人、智能家居、云服务器、身体传感器网络和远程照顾者) 集成到整个系统中。缺乏一个框架，它既包括一个完整的参考硬件设计，也包含一个全面的软件体系结构来实现RiSH。在本文中，我们的目标是提出一个解决方案，将服务机器人纳入智能养老院的老年护理。此外，还提出了RISH的总体软件体系结构。此体系结构旨在实现模块化、可扩展性、可定制性和可重用性。RiSH每个组件中的软件都可以独立开发，以提供基本的服务功能，用于开发RISH的应用程序。我们实现了两个低级应用程序的示例：人的位置跟踪和人类活动监视，它允许开发一个高级应用程序：坠落检测和救援。我们将可穿戴传感器的身体活动识别和声音事件识别结合起来，开发了人类活动监测应用。它可以识别家庭环境中的多种活动，并通过声音事件检测人类坠落。多种类型的下降声音测试与环境噪音的不同设置，即使当机器人无法观察到居民由于闭塞。此应用程序还允许机器人响应这种情况，并连接到远程照顾者寻求帮助。这些应用显示了整个RISH中各种组件的操作。他们还展示了家庭服务机器人在监测和协助居民方面的能力。RISH试验台可作为涉及服务机器人的智能家居的参考设计。
移动机器人最近通过无线通信被集成到几个智能家居中，但角色不同。在[20]中，索尼 AIBO 机器人用于在远程医疗系统中收集现场场景的图像和音频数据，用于健康和活动监测。物理嵌入式智能系统 (Pis-生态学) 框架[21]对待设备在机器人和设备在环境作为同一个系统的互连的组分。系统功能可以分配给机器人或环境中的设备。通用即插即用技术被引入[22]，将不同的电子设备和监控机器人集成到智能家居中。机器人和云辅助医疗系统 (ROSCHAS) 的架构[23]旨在使机器人和智能家居能够为独居的老年人提供无处不在的医疗服务，尤其是精神保健服务。KSERA (知识渊博的 SErvice 机器人) 项目将一个社会机器人集成到智能家居环境中，以提高老年人独立生活的质量[24，25]。
- 老年人护理RISHs的总体概念
智能辅助生活环境不仅可以提供生活舒适，还可以像人类照顾者通常做的那样提供家庭服务。这些服务包括协助日常活动、提供保健服务和满足社会化需要。因此，未来的RISHs应该在他们自己的家庭环境中为长者提供这些服务。在这一节中，我们强调了老年人护理的挑战，然后提出了RISHs的总体概念和结构。
在家里独立生活的老年人应该能够从事基本的日常生活活动，如吃饭、喝酒、洗澡、洗澡和睡觉。此外，他们必须能够开展日常生活的工具性活动，如管理药物治疗方案、做家务和准备充足营养的饭菜。独立生活也需要加强日常生活活动 (Eadl)，以适应不断变化的环境，保持积极的态度，并保持安全和健康[26]。然而，年龄越大，老年人在独立生活中面临的挑战就越多。正如[27]中所讨论的，这些挑战包括行动能力、沟通、情感健康、身体健康和心理健康。流动是老年人的一个主要问题，如楼梯困难或失去一般的身体活动能力。此外，沟通问题可能会对老年人的生活质量产生重大影响。例如，无法打电话、上网、在网上与医生预约，给一个人的日常生活带来了很大的不便。情感健康的问题是孤立、孤独感和消极情绪。此外，随着年龄的增长，老年人面临许多具体的身体健康问题，如营养不足和失去感官 (主要是视力、触觉和听力)。此外，膝盖、臀部和其他关节的问题会增加跌倒的风险和执行 Adl 的困难。此外，阿尔茨海默氏症、老年痴呆症或记忆力丧失等心理健康问题可能会给日常生活带来巨大困难。
RiSH通过整合智能家居、服务机器人和照顾者，将有助于老年人的护理。该中心可提供以下服务，以协助长者：(1) 舒适性服务，(2) 紧急服务，(3) 配套服务。舒适服务帮助老年人在 Eadl，其中包括家电控制，家庭温度控制，与照顾者和朋友沟通，定位的东西，和娱乐。急救服务的目的是检测、预测、预防和从异常行为或跌倒、严重健康问题等高危情况下恢复。支助服务的目的是协助老年人参加 Adl 和 Idl，补偿身体下降，并帮助召回过去的行动。例如药物援助和饮食援助。虽然智能家居和机器人可以用当地的智能处理大多数场景，但他们有时可能会在感知、学习和决策方面遇到困难。因此，提供上述服务还需要机器人让远程照顾者通过远程操作协助老年人护理。机器人也有必要与云服务器联系寻求帮助。
我们提出了机器人集成智能家居（RISH)的概念设计，如图1.1所示。它由三个主要部分组成：(1)RISH环境，其中包括一个具有分布式传感器网络的家庭、一个带有各种机载传感器的家庭服务机器人、一个佩戴人体传感器网络并使用移动设备的居民，一个智能家电网络，和一个家庭网关。所有连接到本地无线网络;(2)RISH云服务器，运行云服务，以提供智能外包，方便远程操作，并允许对RISH进行管理;(3)偏远的照料者，可以是儿童、亲属或朋友等非正式照料者，也可以是医生或专家等专业照料者。这三个部分连接到公共网络。
图1
- RISH试验台的硬件设计
在本节中，我们介绍了RISH试验台的硬件设计，如图2所示。该试验台由RISH原型和实验基础设施组成。RISH是根据上一节讨论的总体概念进行组织的。智能家居通过家庭网关连接到云服务器。远程照顾者可以为老年人提供远程日常护理服务，也可以与家庭服务机器人合作照顾他们。实验基础设施包括一个声音模拟系统，可产生与日常人类活动相对应的各种声音，以及提供人类位置地面真相的室内本地化系统。图3显示了我们实验室开发的平面图设计和RISH试验台的原型。公寓的面积约为5米乘7米。以下各小节解释了RISH的主要组成部分。
图2
图3
4.1家庭服务机器人
ASCC家庭服务机器人是建立在先锋 P3-dx 基地与一个约1.5 米长的铝框举行触摸屏显示器，用于视频通信和图形用户界面。该机器人配备了各种传感器和设备，包括激光测距仪 (LRF)、视觉系统、听觉系统、英特尔NUC微型计算机和电池。LRF 是一种 Hkuyo URG-04LX-UG01[28]，是一种低功耗 LRF，距离范围可达 5600 mm，角度范围可达240 o，精度为 30 mm。视觉系统是使用华硕 Xtion pro live RGB 和深度 (RGB-D) 相机[29]，平底锅倾斜单位，和控制板。听觉系统是通过扩展 PS3eye 相机的内置麦克风阵列[30]来构建的。它有四个麦克风，采用了消除回声和背景噪声的技术。这使得听觉系统可用于语音识别、声音本地化和嘈杂环境中的声音分离。麦克风阵列以每个通道高达 48 kHz 的采样率和高达90 Db的大动态信噪比范围，处理每个通道处理16位样本。
4.2车身传感器网络
人体传感器网络是一个可穿戴的单元，由生理传感器、运动传感器、智能手表和可穿戴式电子健康传感器平台 V2.0 组成[31]。这个单位是由人体佩戴的，用于收集生理信号和活动数据。它还可用于自我健康检查或远程保健。从该系统收集的数据包括心电图 (ECG)、血氧浓度(SpO2)，呼吸速率，颈部周围的声学信号和身体活动。对信号进行采样、帧和时间戳，以便与智能家居中的环境传感器同步。我们使用定制的无线惯性测量单元 (IMU) 来收集身体活动信息。IMU 由 vn-100方向传感器[32]、XBee 模块和电源管理单元组成。ACCELEROM-ETER 具有三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁强计，可提供三维方向(滚动、俯仰和偏航)、加速度、角速度和磁场读数。
4.3移动设备
智能手机或平板电脑等移动设备被用作控制家庭服务机器人的用户界面。它还可用于从人体传感器网络中收集数据。此外，照顾者还可以使用移动设备远程控制机器人，连接到身体传感器网络，并在家中与老年人沟通。
4.4家庭传感器网络
家庭传感器网络由部署在家庭环境中的各种传感器组成，用于收集有关居民位置和活动的信号。在测试台上，家庭传感器网络主要由一组分布式被动红外 (PIR) 传感器和通过 XBee 协议连接的 GridEye 传感器[33]组成。PIR传感器节点可以通过检测目标发出的红外辐射来提供其视场中的二元运动信息。传感器节点战略性地安装在天花板上
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