为参加中国机器人大赛暨RoboCup中国公开赛医疗与服务机器人赛项而设计制作的机器人，阐述了该机器人的总体结构设计，硬件组成及特点。
经过机器人大赛的考验，证明了该设计有较好的稳定性及可靠性。

　　关键词：RoboCup；机器人；医疗与服务
　　1 概述
　　医疗与服务机器人是一种智能型服务机器人，它能够自主完成一系列的操作计划，依据实际环境状况做出相应的应变操作，执行医疗与看护任务，处理突发事件。
文章介绍的机器人是中国机器人大赛医疗与服务机器人比赛项目一等奖获奖作品。

　　2 机器人主体设计
　　机器人针对老弱病残孕家庭设计，广东深圳专业医疗器材造型工业产品设计论工业设计与市场的关系因此具备以下功能：（1）正确判断机器人所处的房间和在房间中所处的方位；（2）正确检测出房间内的墙壁、家具等障碍物；（3）为他人测量血压心率生命体征参数，进行人机交互；（4）为家庭的行动不便者提供日常简单护理，如为人端茶送水、送饭、取送药瓶及服药提醒等。
为防止机器人工作时候出现堵转现象，广东深圳专业医疗产品外观工业产品设计我国医疗器械市场及监管分析考虑到重心问题，机器人不能太高，底盘采用圆柱形。
底盘由四个轮子共同支撑，左右两侧为驱动轮，由两个直流电机通过变速齿轮箱减速驱动，驱动轮内侧安装有码盘，前后两个万向轮起到支撑和导向的作用，底盘设计如图1所示。

　　底盘上方装有红外传感器，用来检测近距离障碍物，底盘边缘均匀分布装有红外接近传感器，防止机器人运行时悬空；在底盘的四周装有碰撞传感器；机器人的左右手臂采用伺服电机驱动，左手为三自由度机械夹手，右手安装有腕式血压计，胸部有LCD显示器。
头部的前方和后方装有超声波测距传感器，用来检测周围环境。

　　3 硬件系统设计
　　硬件系统主要由主控模块、传感器模块、电机驱动模块、人机交互模块、电源模块组成。

　　3.1 机器人控制系统
　　主要任务是根据传感器和编码器等反馈回来的数据进行路径规划，执行行走、手臂动作，在LCD上显示机器人状态，环境数据，检测数据。
控制系统采用ARM CortexTM-M3处理器作为机器人的核心。

　　3.2 电机驱动模块
　　由直流电机驱动电路和伺服电机驱动板组成，包括用于行走的直流电机和用于机器人左右手臂运动的伺服电机。
行走电机驱动采用直流电机驱动芯片（AS611），主控模块提供给驱动模块的信号是方波，采用不同的脉宽调节平均电压的高低，进而调节电机的转速，即脉宽调制（PWM）。
AS611每路电机控制输出为1A，并有超载保护功能。
伺服电机驱动板如图2所示，带有伺服电机堵转断电保护功能安全可靠，和主控模块通过ASBUS总线（类似于ISA和PCI总线）连接。
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　　3.3 传感器模块
　　广东深圳专业半自动蜡疗系统产品设计公司剪力墙结构设计在建筑结构设计中的应用主要包括用于测量和感知障碍物的超声模块、红外接收模、碰撞传感器模块以及其他温度、湿度、人体热释片传感器等组成多传感器系统。
机器人由于工作环境的原因，必须具备检测各种大小、高低、颜色的障碍物，超声波是一种非接触式的检测技术，在空气中传播不受光线、烟雾、电磁场等外界因素的干扰，与红外传感器相比，超声传感器感应距离更远，可靠性高，且成本低。
因此，使用高精度的超声波测距系统可以有效地完成远距离的障碍物检测。
红外接收模块集成了红外接收管、前置放大器、限幅放大器、带通滤波器、峰值检波器、整前电路和输出放大电路，灵敏度很高，用于检测近距离障碍物。
从红外管侧面和后面漏出的红外光也会被接受模块探测到，两边的红外发射管和中间红外接收器都是先装在套管里再固定在底盘上的，有效的避免了这种情况的发生。
红外传感器是靠发射并接收由障碍物反射回来的红外光来判断是否有障碍，红外光以60度的散角向外发射，红外接收模块正好处于左右两个反射光区域内，接收到那一侧红外发射管的反射光，就认为这一侧有障碍，接收到左右两侧反射光，即认为前方有障碍。
人体热释片传感器对移动的人体热源敏感，加上菲涅耳透镜后可以探测10米外的人体。

　　3.4 人机交互模块
　　人机交互模块包括语音识别、LCD液晶显示、LED指示灯和喇叭。
语音识别：采用RSC-300/346语音识别芯片，命令识别后输出特征信号，主控芯片对识别的电平信号进行检测，用位操作的形式实现对机器人的其他模块操作，以实现机器人的语音控制。

　　4 结束语
　　本设计制作的机器人可在简单的环境下，与人交互，完成取送食品药物的任务，握手测量血压心率，检测环广东深圳专业医疗器材产品外观工业产品设计医疗谁作主境温度、适度，要达到实用需要广东深圳专业医用器材结构工业产品设计医疗很多的研究和改进，在功能和传感器的使用上需要进一步扩展，另一方面可以运用智能空间技术，把感知器件分布地安装在空间位置上，实现对家庭空间内部人和物的全面感知，通过执行器实现医疗与服务任务，同时为机器人提供更加完备的环境信息，以降低机器人本体携带感知器件的要求。
对于医疗测量的血压、心率等数据，可以通过云存储、云计算进行特征分析，以提高对疾病预测的准确性。

　　参考文献
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