程龍 王欣 吳迪 馮志乾

摘 要：針對(duì)洗浴機(jī)器人末端執(zhí)行器與人體直接接觸擦洗的自主導(dǎo)航問題進(jìn)行了研究，提出一種基于人體點(diǎn)云的改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法三維覆蓋路徑規(guī)劃算法。首先，在傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法基礎(chǔ)上增設(shè)障礙物引力勢(shì)場(chǎng)，使機(jī)器人能夠貼近障礙物表面向目標(biāo)點(diǎn)移動(dòng)，并且通過添加虛擬目標(biāo)點(diǎn)的方法克服了凹陷區(qū)域產(chǎn)生的局部極小值問題。然后，將人體點(diǎn)云切段分割后投影至平面，結(jié)合改進(jìn)的人工勢(shì)場(chǎng)法完成對(duì)人體表面的覆蓋路徑規(guī)劃。以人體模型點(diǎn)云為對(duì)象進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)及對(duì)比，結(jié)果表明提出算法可以快速有效地完成基于人體點(diǎn)云的三維覆蓋擦洗路徑規(guī)劃。

關(guān)鍵詞：洗浴機(jī)器人； 接觸擦洗； 路徑規(guī)劃； 人工勢(shì)場(chǎng)法； 點(diǎn)云

中圖分類號(hào)：TP241?? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001-3695（2023）09-030-2760-05

doi：10.19734/j.issn.1001-3695.2023.02.0052

Scrubbing path planning of bathing robot based onimproved artificial potential field method

Cheng Longa， Wang Xina， Wu Dib， Feng Zhiqiana

（a.School of Mechanical Engineering， b.School of Computer Science & Technology， Dalian University of Technology， Dalian Liaoning 116024， China）

Abstract：Aiming at the autonomous navigation of the end effector of the bathing robot in direct contact with the human body， this paper proposed a three-dimensional coverage path planning algorithm which applied to the improved artificial potential field method based on the human point cloud. Firstly， it added the obstacle gravitational potential field to the basis of the traditional artificial potential field method， so that the robot could press close to the obstacle surface and moved toward to target point. And by adding virtual target points，it overcame the local minimum problem caused by the concave region. Then， it segmented the human point cloud and projected it onto a plane， combined with the improved artificial potential field method to complete the coverage path planning for the human body surface. Conducting simulation experiments based on a human model point cloud， the experimental results show that the proposed algorithm can quickly and effectively complete the 3D coverage scrubbing path planning.

Key words：bathing robot; contact scrubbing; path planning; artificial potential field method; point cloud

0 引言

老年人身體機(jī)能降低容易受到外傷或疾病的侵?jǐn)_導(dǎo)致自主行動(dòng)能力喪失，這種喪失自理能力的失能老人需要護(hù)理人員照顧其日常生活起居［1］。隨著人口老齡化加劇 ［2］，護(hù)理人員的護(hù)理工作日益繁重，尤其對(duì)于失能老人的洗浴工作往往要耗費(fèi)大量的人力和物力［3］。因此研發(fā)面向失能老人的洗浴機(jī)器人對(duì)減輕護(hù)理人員工作負(fù)擔(dān)、節(jié)約人力具有重要意義［4， 5］。

目前，國內(nèi)外研究者致力于實(shí)現(xiàn)末端執(zhí)行器與人體接觸擦洗的方式以獲得較好的洗浴效果和舒適度。陳雅［6］設(shè)計(jì)了一款通過彈性繩使洗浴海綿緊貼人體皮膚進(jìn)行接觸擦洗的洗浴機(jī)器人，其能夠有效去除人體表面油脂類污漬，但依靠彈性使海綿貼緊人體的方式其安全性、舒適性和精度都相對(duì)較差。Dometios等人［7］提出了一種基于在線點(diǎn)云的洗浴機(jī)器人末端執(zhí)行器實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法，該方法基于點(diǎn)云信息通過導(dǎo)航函數(shù)調(diào)整二維空間中預(yù)定義的擦洗路徑在垂直人體表面方向上的距離，但只能完成對(duì)于人體局部皮膚的路徑規(guī)劃。接著，Dometios等人［8］提出一種將視覺感知和CC-DMP相融合的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法，該方法能夠在完成洗浴機(jī)器人末端執(zhí)行器擦洗路徑規(guī)劃的同時(shí)配有專業(yè)化的擦洗動(dòng)作以提高舒適性，但其依然只能面向人體局部區(qū)域進(jìn)行擦洗。Papageorgiou等人［9］在NF方法基礎(chǔ)上構(gòu)建排斥勢(shì)場(chǎng)完成洗浴機(jī)器人末端執(zhí)行器實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，其生成的路徑具有較高的靈活性能夠避開人體表面不可清洗區(qū)域，但還是只能完成人體局部皮膚的擦洗路徑規(guī)劃。Huang等人［10］研發(fā)了一種利用深度攝像頭和軟觸覺傳感器跟蹤人體輪廓的機(jī)器人洗浴擦洗系統(tǒng)，擦洗過程中末端執(zhí)行器與人體始終保持一定壓力相接觸，但其無法獲取全局場(chǎng)景信息作出覆蓋擦洗人體全身的自主導(dǎo)航，只能沿著單一方向前進(jìn)。雖然這些研究基于視覺或觸覺等方式實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)舒適的擦洗運(yùn)動(dòng)，但僅能應(yīng)用于人體局部區(qū)域，沒有實(shí)現(xiàn)覆蓋人體全身的自主導(dǎo)航，使用時(shí)需要人為作出先驗(yàn)準(zhǔn)備和主動(dòng)調(diào)整。人體表面曲面復(fù)雜多樣，開展全身擦洗自主導(dǎo)航的研究是十分必要的。

路徑規(guī)劃是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)，常用的路徑規(guī)劃算法主要有人工勢(shì)場(chǎng)法［11］、A*算法［12］、RRT算法［13］和智能仿生算法［14］等。其中人工勢(shì)場(chǎng)法具有計(jì)算量小、實(shí)時(shí)性好、路徑平滑等優(yōu)點(diǎn)，但人工勢(shì)場(chǎng)法不可避免地會(huì)產(chǎn)生局部極小值問題，尤其容易因進(jìn)入凹形區(qū)域而陷入局部極小值。徐小強(qiáng)等人［15］通過添加預(yù)測(cè)距離和設(shè)置虛擬目標(biāo)點(diǎn)的方式克服了局部極小值問題，同時(shí)引入安全距離減少了不必要的路徑；牛秦玉等人［16］通過添加虛擬障礙物的方式破壞斥力和引力平衡從而跳出局部極小值點(diǎn)；李慶華等人［17］提出了一種用于克服凹形障礙物的組合算法，陷入局部極小值后通過切換A*算法跳出凹形區(qū)域；許萬等人［18］通過凹形障礙補(bǔ)齊方式避免機(jī)器人進(jìn)入凹形區(qū)域而產(chǎn)生局部極小值問題。以上研究能夠有效解決局部極小值問題，但生成的路徑點(diǎn)并不能完全滿足擦洗路徑規(guī)劃的要求。

為此，針對(duì)洗浴機(jī)器人末端執(zhí)行器擦洗人體全身的自主導(dǎo)航問題，提出一種基于人體點(diǎn)云的改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法全局擦洗路徑規(guī)劃算法。首先通過增設(shè)障礙物引力勢(shì)場(chǎng)和添加虛擬目標(biāo)點(diǎn)的方式，使路徑點(diǎn)能夠覆蓋障礙物并克服進(jìn)入凹陷區(qū)域產(chǎn)生的局部極小值問題。然后基于人體點(diǎn)云進(jìn)行切段分割，結(jié)合改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法依次完成分割后各點(diǎn)云段的三維覆蓋路徑規(guī)劃。

1 問題描述

洗浴機(jī)器人如圖1所示，僅對(duì)人體脖子以下部位進(jìn)行清洗，頭部除外。洗浴機(jī)器人由浴床和擦洗裝置組成，浴床供洗浴者仰臥，擦洗裝置可以視為一個(gè)三自由度機(jī)械臂，能夠帶動(dòng)末端執(zhí)行器實(shí)現(xiàn)上下、左右和前后運(yùn)動(dòng)。末端執(zhí)行器由柔軟浴球固定到轉(zhuǎn)盤上組成，電機(jī)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)盤帶動(dòng)浴球旋轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)擦洗動(dòng)作，如圖2所示。末端執(zhí)行器與人體表面保持適當(dāng)距離，使柔性浴球能夠以一定壓力作用于人體表面。擦洗過程中末端執(zhí)行器的有效清洗面為浴球受壓變形后與人體接觸面積，浴球移動(dòng)形成具有一定寬度的條形清洗區(qū)域。為使清洗區(qū)域盡可能全面覆蓋人體，需要基于人體表面特征進(jìn)行合理的擦洗路徑規(guī)劃，路徑既要盡可能全面覆蓋人體表面，又要具有足夠的安全性和舒適性。

擦洗路徑規(guī)劃相較于移動(dòng)路徑規(guī)劃在環(huán)境建模和路徑生成原則上有一定區(qū)別。擦洗路徑規(guī)劃的目的是沿著人體復(fù)雜曲面生成路徑點(diǎn)以實(shí)現(xiàn)洗浴機(jī)器人擦洗人體的自主導(dǎo)航，為保證其安全性和精確性，實(shí)時(shí)獲取人體點(diǎn)云作為環(huán)境模型以還原人體表面特征。大部分路徑規(guī)劃算法無法直接基于點(diǎn)云離散空間點(diǎn)進(jìn)行路徑規(guī)劃，而人工勢(shì)場(chǎng)法由于障礙物斥力勢(shì)場(chǎng)具有一定作用范圍這一特性，將各個(gè)離散點(diǎn)作為障礙物構(gòu)建斥力勢(shì)場(chǎng)能夠相互重疊構(gòu)成一個(gè)整體斥力勢(shì)場(chǎng)，所以人工勢(shì)場(chǎng)法能夠適用于基于人體點(diǎn)云的路徑規(guī)劃任務(wù)。但是為了保證末端執(zhí)行器擦洗的有效性，不同于傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法，生成的擦洗路徑應(yīng)是一條沿著人體復(fù)雜曲面延伸的曲線，其以盡可能全面覆蓋障礙物輪廓為目標(biāo)，并不是一條最短路徑。同時(shí)，人工勢(shì)場(chǎng)法路徑規(guī)劃過程中容易因進(jìn)入人體表面凹形區(qū)域而陷入局部極小值，因此有必要改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法以適用于洗浴機(jī)器人的擦洗路徑規(guī)劃。

增設(shè)障礙物引力勢(shì)場(chǎng)后機(jī)器人所受障礙物引力和斥力交替變化導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)方向反復(fù)變化。由于每次添加路徑點(diǎn)的步長為固定值，生成的路徑規(guī)劃軌跡存在如圖4（a）所示的鋸齒狀波動(dòng)，所以需要對(duì)軌跡進(jìn)行平滑處理。人工勢(shì)場(chǎng)法路徑規(guī)劃步長設(shè)置可以非常小，這樣生成的路徑點(diǎn)較為細(xì)密且遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出洗浴機(jī)器人所需精度，在步長取值較小的情況下增大路徑點(diǎn)取樣間隔即可減小軌跡波動(dòng)，如圖4（b）所示為間隔5個(gè)點(diǎn)取樣的路徑規(guī)劃軌跡。

2.3 克服局部極小值改進(jìn)方法

人工勢(shì)場(chǎng)法無可避免地會(huì)產(chǎn)生局部極小值問題，局部極小值問題是指在勢(shì)場(chǎng)中某個(gè)位置斥力和引力合力為零，此時(shí)無法判斷出下一步移動(dòng)方向，因此會(huì)在此處停滯或徘徊而無法到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)［19］。增設(shè)障礙物引力勢(shì)場(chǎng)的人工勢(shì)場(chǎng)法會(huì)使機(jī)器人貼近障礙物表面運(yùn)動(dòng)，如果障礙物表面特征比較復(fù)雜，容易移動(dòng)到凹陷區(qū)域而陷入局部極小值。如圖5所示是一個(gè)不規(guī)則障礙物，此時(shí)機(jī)器人所受障礙物各個(gè)方向斥力的合力與目標(biāo)點(diǎn)引力大小相等、方向相反，陷入局部極小值。

ρ（p，pg）表示當(dāng)前機(jī)器人與目標(biāo)點(diǎn)之間的距離，ρ（pn，pn+5）表示第n個(gè)路徑點(diǎn)和第n+5個(gè)路徑點(diǎn)之間的距離，s表示步長，當(dāng)ρ（p，pg）＞2s且ρ（pn，pn+5）＜1.5s時(shí)，可以判斷此時(shí)陷入了局部極小值，機(jī)器人當(dāng)前位置為局部極小值點(diǎn)。

針對(duì)改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法路徑規(guī)劃過程中因進(jìn)入凹陷區(qū)域而產(chǎn)生的局部極小值問題，采用添加虛擬目標(biāo)點(diǎn)的方法加以解決。添加虛擬目標(biāo)點(diǎn)的位置通過以下方法確定：針對(duì)如圖5所示的局部極小值問題，首先連接局部極小值點(diǎn)和目標(biāo)點(diǎn)，作該線段的垂直平分線，然后沿著該垂直平分線以與障礙物邊界的交點(diǎn)為起點(diǎn)取距離ρo（斥力作用范圍）作為虛擬目標(biāo)點(diǎn)，如圖6所示。虛擬目標(biāo)點(diǎn)替換原目標(biāo)點(diǎn)重新構(gòu)造人工勢(shì)場(chǎng)進(jìn)行路徑規(guī)劃，此時(shí)若跳出了局部極小值，則路徑規(guī)劃到達(dá)虛擬目標(biāo)點(diǎn)后再替換回原目標(biāo)點(diǎn)繼續(xù)完成剩余路徑規(guī)劃；若未跳出局部極小值，則連接局部極小值點(diǎn)和虛擬目標(biāo)點(diǎn)作垂直平分線，按照上述方法繼續(xù)添加新的虛擬目標(biāo)點(diǎn)，直至跳出局部極小值。

3 基于點(diǎn)云的三維覆蓋路徑規(guī)劃

擦洗路徑要避免與環(huán)境中的人和物體發(fā)生碰撞，同時(shí)還要緊貼人體表面完成接觸擦洗，因此環(huán)境建模應(yīng)盡可能精確地反映出人體表面結(jié)構(gòu)特征。為此，需實(shí)時(shí)獲取人體深度信息，對(duì)深度信息進(jìn)行濾波、分割、融合處理后，獲得人體點(diǎn)云。

基于點(diǎn)云的路徑規(guī)劃通常先將點(diǎn)云曲面重構(gòu)，然后在曲面重構(gòu)基礎(chǔ)上通過NURBS［20］、CAM等方法生成路徑點(diǎn)。點(diǎn)云的采樣點(diǎn)數(shù)以萬計(jì)，曲面重構(gòu)不僅會(huì)引入額外計(jì)算量降低路徑規(guī)劃速度，還會(huì)引入重構(gòu)誤差降低路徑規(guī)劃精度，因此提出一種無須曲面重構(gòu)直接基于人體點(diǎn)云的三維覆蓋路徑規(guī)劃算法。

如圖7所示的兔子點(diǎn)云表面特征與人體相似，使用該點(diǎn)云對(duì)三維覆蓋路徑規(guī)劃方法進(jìn)行說明。首先在點(diǎn)云空間中放置一系列一定間距的切割平面將點(diǎn)云切段分割，垂直于x軸的切割平面沿x軸方向間隔dx距離將點(diǎn)云切段分割，如圖7所示為其中兩相鄰切割平面及中間點(diǎn)云段。

然后依次將分割后各點(diǎn)云段所包含的三維空間點(diǎn)沿x軸方向投影到兩切割平面之間的中間面上，即將點(diǎn)云段中的三維空間點(diǎn)壓縮到中間二維平面，如圖8（a）所示點(diǎn)云段沿x軸方向投影到兩切割平面之間的中間面上，三維點(diǎn)云段被壓縮為離散像素點(diǎn)組成的二維圖像。將每個(gè)像素點(diǎn)都視為一個(gè)障礙物，按照第2章中闡述的改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法構(gòu)造人工勢(shì)場(chǎng)，其路徑規(guī)劃軌跡如圖8（b）所示。此外，路徑點(diǎn)相對(duì)障礙物表面的法向量方向就是該點(diǎn)在障礙物斥力勢(shì)場(chǎng)中梯度方向，如圖9所示。路徑規(guī)劃軌跡在三維點(diǎn)云空間中如圖10所示，路徑點(diǎn)從起始點(diǎn)開始貼近兔子表面到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)。

最后依次遍歷所有分割后的點(diǎn)云段，最終兔子點(diǎn)云的三維覆蓋路徑規(guī)劃結(jié)果如圖11（a）所示。分割平面間隔dx設(shè)置越小，切段分割后點(diǎn)云段寬度越小，點(diǎn)云表面特征越不容易因投影至平面而被遮蓋，路徑規(guī)劃的精度就越高，如圖11（b）所示是減小dx后的三維覆蓋路徑規(guī)劃軌跡。分割平面間隔dx設(shè)置過小會(huì)導(dǎo)致三維覆蓋路徑規(guī)劃軌跡過于細(xì)密，末端執(zhí)行器有效清洗面積重疊率過高，大大延長對(duì)人體的擦洗時(shí)間，因此應(yīng)合理設(shè)置分割平面間隔dx?；邳c(diǎn)云的改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法三維覆蓋路徑規(guī)劃方法流程如圖12所示。

4 仿真實(shí)驗(yàn)及對(duì)比分析

通過微軟的Kinect-v2深度相機(jī)獲取如圖13（a）所示人體模型的多幀深度數(shù)據(jù)，經(jīng)過濾波去噪、點(diǎn)云分割和點(diǎn)云融合等得到如圖13（b）所示人體模型點(diǎn)云［21］。以該點(diǎn)云作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，在MATLAB中分別對(duì)改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法和三維覆蓋路徑規(guī)劃算法的有效性進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。首先對(duì)基于人體點(diǎn)云的三維覆蓋路徑規(guī)劃算法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，然后將多種人工勢(shì)場(chǎng)法和第2章中改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法進(jìn)行仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)，分別對(duì)改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法的覆蓋路徑規(guī)劃問題和克服局部極小值問題進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)中所用算法的各項(xiàng)參數(shù)名稱及數(shù)值如表1所示。

4.1 三維覆蓋路徑規(guī)劃仿真實(shí)驗(yàn)

將上述三維覆蓋路徑規(guī)劃算法應(yīng)用于人體模型點(diǎn)云進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，切割平面的間隔距離dx設(shè)置為100 mm。如圖14（a）所示是基于人體模型點(diǎn)云的三維覆蓋路徑規(guī)劃結(jié)果，路徑規(guī)劃軌跡無碰撞到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)且全面有效地覆蓋了除頭部、背部以外人體全身各個(gè)位置，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法可以有效地完成對(duì)于人體點(diǎn)云的三維覆蓋路徑規(guī)劃。

4.2 覆蓋路徑規(guī)劃仿真實(shí)驗(yàn)及對(duì)比分析

將如圖14（b）所示點(diǎn)云段1作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，分別采用傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法、文獻(xiàn)［18］中凹陷障礙物補(bǔ)全的人工勢(shì)場(chǎng)法和第2章中改進(jìn)的人工勢(shì)場(chǎng)法進(jìn)行仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)，仿真結(jié)果如圖15所示。由圖15（a）可知，使用傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法進(jìn)行路徑規(guī)劃，路徑規(guī)劃軌跡對(duì)障礙物覆蓋率較低，作為擦洗路徑會(huì)導(dǎo)致人體有些位置不能被有效清洗。由圖15（b）可知，通過凹陷障礙物補(bǔ)全的人工勢(shì)場(chǎng)法得到的路徑軌跡避開了凹陷區(qū)域，有效縮短了路程，但擦洗路徑規(guī)劃以盡可能覆蓋障礙物為目的，以往以獲取最優(yōu)路徑為目的改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法無法有效適用。而圖15（c）中，使用增設(shè)障礙物引力勢(shì)場(chǎng)的人工勢(shì)場(chǎng)法進(jìn)行路徑規(guī)劃，路徑點(diǎn)從起始點(diǎn)開始直到目標(biāo)點(diǎn)都始終保持一定距離緊貼障礙物表面，其路徑規(guī)劃軌跡能夠作為覆蓋人體的擦洗路徑。

如圖16（a）（b）所示是基于圖15（c）實(shí)驗(yàn)環(huán)境下分別減小和增大斥力作用范圍ρo的路徑規(guī)劃結(jié)果。圖16（a）所示路徑規(guī)劃軌跡相對(duì)圖15（c）更加靠近障礙物，圖16（b）所示路徑規(guī)劃軌跡相對(duì)圖15（c）更加遠(yuǎn)離障礙物，由此可見，通過調(diào)整斥力作用范圍ρo可以調(diào)節(jié)路徑點(diǎn)與障礙物的距離。

4.3 克服局部極小值仿真實(shí)驗(yàn)及對(duì)比分析

以圖14（c）所示點(diǎn)云段2為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，分別采用傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法、文獻(xiàn)［18］中凹形障礙物補(bǔ)齊的人工勢(shì)場(chǎng)法、文獻(xiàn)［17］中人工勢(shì)場(chǎng)與A*組合算法和2.3節(jié)中添加虛擬目標(biāo)點(diǎn)的人工勢(shì)場(chǎng)法進(jìn)行克服局部極小值對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖17所示。由圖17（a）可知，傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法路徑規(guī)劃過程中移動(dòng)到人體凹陷區(qū)域時(shí)陷入局部極小值，最終在該位置停滯導(dǎo)致路徑規(guī)劃失敗。由圖17（b）可知，凹形障礙物補(bǔ)齊的人工勢(shì)場(chǎng)法通過對(duì)凹形障礙物的預(yù)處理可以達(dá)到不陷入局部極小值的目的，但這也使得路徑點(diǎn)不能沿著人體表面生成，無法滿足擦洗路徑規(guī)劃的要求。由圖17（c）可知，組合算法首先通過人工勢(shì)場(chǎng)法進(jìn)行路徑規(guī)劃，陷入局部極小值后通過A*算法跳出局部極小值區(qū)域，雖然能有效跳出局部極小值，但A*算法生成的路徑點(diǎn)緊貼人體表面且有較多轉(zhuǎn)折點(diǎn)，無法滿足擦洗路徑規(guī)劃的要求。如圖17（d）所示，陷入局部極小值后根據(jù)2.3節(jié)規(guī)則添加虛擬目標(biāo)點(diǎn)，虛擬目標(biāo)點(diǎn)替換原目標(biāo)點(diǎn)并重新構(gòu)造人工勢(shì)場(chǎng)，此時(shí)成功跳出局部極小值繼續(xù)前進(jìn)，到達(dá)虛擬目標(biāo)點(diǎn)后替換回原目標(biāo)點(diǎn)并重新構(gòu)造人工勢(shì)場(chǎng)完成剩余路徑規(guī)劃。擦洗路徑規(guī)劃因需要貼近人體復(fù)雜表面移動(dòng)而陷入凹形區(qū)域，采用添加虛擬目標(biāo)點(diǎn)的方式可以有效解決因進(jìn)入凹形區(qū)域而產(chǎn)生的局部極小值問題，且能夠保證生成擦洗路徑的有效性。

5 結(jié)束語

針對(duì)洗浴機(jī)器人末端執(zhí)行器對(duì)人體全局的自動(dòng)擦洗功能，提出一種基于人體點(diǎn)云的改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法擦洗路徑規(guī)劃算法。首先在傳統(tǒng)人工勢(shì)場(chǎng)法基礎(chǔ)上增設(shè)障礙物引力勢(shì)場(chǎng)，使路徑規(guī)劃軌跡能夠覆蓋障礙物輪廓，并通過添加虛擬目標(biāo)點(diǎn)的方法，解決了因進(jìn)入凹形障礙物而產(chǎn)生的局部極小值問題。然后獲取人體點(diǎn)云進(jìn)行切段分割，結(jié)合改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法依次完成分割后各點(diǎn)云段的覆蓋路徑規(guī)劃，同時(shí)避免了點(diǎn)云曲面重構(gòu)會(huì)引入額外計(jì)算量和重構(gòu)誤差的問題。最后對(duì)改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法和基于人體點(diǎn)云的三維覆蓋路徑規(guī)劃算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠有效完成洗浴機(jī)器人自動(dòng)擦洗功能所需的三維覆蓋路徑規(guī)劃任務(wù)。有關(guān)點(diǎn)云切割平面間隔寬度dx的確定，其如何自適應(yīng)于人體表面特征以保證清洗精度與覆蓋度，將在后續(xù)工作中進(jìn)行深入研究。

參考文獻(xiàn)：

［1］王梅梅， 張先庚， 王紅艷， 等. 我國失能老人長期照護(hù)現(xiàn)狀及對(duì)策［J］. 全科護(hù)理， 2015，13（31）： 3112-3114. （Wang Meimei， Zhang Xiangeng， Wang Hongyan， et al. Long-term care of disabled elderly situation and countermeasures［J］. Chinese General Practice Nursing， 2015，13（31）： 3112-3114.）

［2］Department of Economic and Social Affairs， United Nations. World population prospects 2019： highlights ［EB/OL］. （2019-06-17）. https：//www.un.org/en/desa/world-population-prospects-2019-highlights.

［3］Liu Huaqing， Byles J E， Xu Xiaoyue， et al. Evaluation of successful aging among older people in China：results from China health and retirement longitudinal study［J］. Geriatrics & Gerontology International， 2016，17（8）： 1183-1190.

［4］楊振巍. 淺談醫(yī)療機(jī)器人及發(fā)展前景［J］. 科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào)， 2018， 15（12）：104-105. （Yang Zhenwei. Discussion on medical robot and its development prospect［J］. Science and Technology Innovation Herald， 2018，15（12）： 104-105.）

［5］李奇林， 曹宇， 茆寧， 等. 護(hù)理機(jī)器人技術(shù)發(fā)展綜述［J］. 江蘇理工學(xué)院學(xué)報(bào)， 2020，26（4）： 62-70. （Li Qilin， Cao Yu， Mao Ning， et al. Summary of the development of nursing robot technology［J］. Journal of Jiangsu University of Technology， 2020，26（4）： 62-70.）

［6］陳雅. 洗浴輔助機(jī)器人的擦洗結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及其清潔效果評(píng)價(jià)［D］. 杭州： 浙江大學(xué)， 2021. （Chen Ya. Development of a scrubbing structure and cleanliness evaluation method for the bath assisted robot［D］. Hangzhou： Zhejiang University， 2021.）

［7］Dometios A C， Papageorgiou X S， Arvanitakis A， et al. Real-time end-effector motion behavior planning approach using on-line point-cloud data towards a user adaptive assistive bath robot［C］//Proc of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Piscataway， NJ： IEEE Press， 2017： 5031-5036.

［8］Dometios A C， Zhou You， Papageorgiou X S， et al. Vision-based online adaptation of motion primitives to dynamic surfaces： application to an interactive robotic wiping task［C］//Proc of IEEE Robotics and Automation Letters. Piscataway， NJ： IEEE Press， 2018： 1410-1417.

［9］Papageorgiou X S， Dometios A C， Tzafestas C S， et al. Towards a user adaptive assistive robot： learning from demonstration using navigation functions［C］//Proc of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Piscataway， NJ： IEEE Press， 2021： 965-970.

［10］Huang I， Chow D， Bajcsy R. Soft tactile contour following for robot-assisted wiping and bathing［C］//Proc of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Piscataway， NJ： IEEE Press， 2022： 7797-7802.

［11］劉珂， 董洪昭， 張麗梅， 等. 基于改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法的物流無人配送車路徑規(guī)劃［J］. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究， 2022，39（11）： 3287-3291. （Liu Ke， Dong Hongzhao， Zhang Limei， et al. Path planning for logistics unmanned delivery vehicles based on improved artificial potential field method［J］. Application Research of Computers， 2022，39（11）： 3287-3291.）

［12］杜婉茹， 王瀟茵， 賈福凱， 等. 基于多層雙向A*的未知環(huán)境路徑規(guī)劃算法研究［J］. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件， 2019，36（12）： 261-267. （Du Wanru， Wang Xiaoyin， Jia Fukai， et al. Path planning in unknow environment based on multi-layer BI-A* algorithm［J］. Computer Applications and Software， 2019，36（12）： 261-267.）

［13］裴以建， 楊超杰， 楊亮亮. 基于改進(jìn)RRT*的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃算法［J］. 計(jì)算機(jī)工程， 2019，45（5）： 285-290. （Pei Yijian， Yang Chaojie， Yang Liangliang. Path planning algorithm for mobile robot based on improved RRT*［J］. Computer Engineering， 2019， 45（5）： 285-290.）

［14］林韓熙， 向丹， 歐陽劍， 等. 移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃算法的研究綜述［J］. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用， 2021， 57（18）： 38-48. （Lin Hanxi， Xiang Dan， Ouyang Jian， et al. Review of Path planning algorithms for mobile robots［J］. Computer Engineering and Applications， 2021，57（18）： 38-48.）

［15］徐小強(qiáng)， 王明勇， 冒燕. 基于改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃［J］. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用， 2020，40（12）： 3508-3512. （Xu Xiaoqiang， Wang Mingyong， Mao Yan. Path planning of mobile robot based on improved artificial potential field method［J］. Journal of Computer Applications， 2020，40（12）： 3508-3512.）

［16］牛秦玉， 李美凡， 趙勇. 改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法的AGV路徑規(guī)劃算法研究［J］. 機(jī)床與液壓， 2022， 50（17）： 19-24. （Niu Qinyu， Li Meifan， Zhao Yong. Research on improved artificial potential field method for AGV path planning［J］. Machine Toll & Hydraulics， 2022，50（17）： 19-24.）

［17］李慶華， 尤越， 沐雅琪， 等. 一種針對(duì)大型凹型障礙物的組合導(dǎo)航算法［J］. 電子與信息學(xué)報(bào)， 2020， 42（4）： 917-923. （Li Qinghua， You Yue， Mu Yaqi， et al. Integrated navigation algorithm for large concave obstacles［J］. Journal of Electronics & Information Technology， 2020，42（4）： 917-923.）

［18］許萬， 程兆， 朱力， 等. 一種基于改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法的局部路徑規(guī)劃算法［J］. 電子測(cè)量技術(shù)， 2022，45（19）： 83-88. （Xu Wan， Cheng Zhao， Zhu Li， et al. A local path planning algorithm based on improved artificial potential field method［J］. Electronic Measurement Technology， 2022， 45（19）： 83-88.）

［19］梁獻(xiàn)霞， 劉朝英， 宋雪玲， 等. 改進(jìn)人工勢(shì)場(chǎng)法的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃研究［J］. 計(jì)算機(jī)仿真， 2018， 35（4）： 291-294. （Liang Xianxia， Liu Chaoying， Song Xueling， et al. Research on improved artificial potential field approach in local path planning for mobile robot［J］. Computer Simulation， 2018， 35（4）： 291-294.）

［20］張江濤. 基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的打磨機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃策略研究［D］. 天津： 天津理工大學(xué)， 2022. （Zhang Jiangtao. Research on motion planning strategy of 6-DOF industrial robot based on point cloud data processing［D］. Tianjin： Tianjin University of Technology， 2022.）

［21］陳聰梅. 基于Kinect的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理［D］. 蘇州：蘇州大學(xué)， 2013. （Chen Chongmei. Studies on the processing of 3D point cloud data based on Kinect［D］. Suzhou： Soochow University， 2013.）

收稿日期：2023-02-23；修回日期：2023-04-14? 基金項(xiàng)目：大連理工大學(xué)成都研究院資助項(xiàng)目（XM01006）

作者簡介：程龍（1998-），男，山東泰安人，碩士，主要研究方向?yàn)闄C(jī)器人機(jī)械臂路徑規(guī)劃；王欣（1972-），女（通信作者），天津人，副教授，碩導(dǎo)，博士，主要研究方向?yàn)楣I(yè)機(jī)器人與動(dòng)作規(guī)劃（wangx@dlut.edu.cn）；吳迪（1972-），男，遼寧大連人，副教授，博導(dǎo)，博士，主要研究方向?yàn)榛?G平臺(tái)的醫(yī)療機(jī)器人制造技術(shù)；馮志乾（1996-），男，河南焦作人，碩士，主要研究方向?yàn)橐苿?dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃．