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智能机器人在医疗领域的应用

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作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

当下,医疗行业正面临着大数据、人工智能、云计算等新技术革命带来的巨变。同时,由于大数据的开放性和深入到医疗信息系统中,使得医生可以收集到更丰富的数据,从而提升医疗诊断、治疗效果、运营效率。但是,对于医患双方来说,他们之间的沟通不便、互动不足,导致医疗服务不及时、流程繁琐,甚至导致疾病传染、死亡等严重后果。因此,如何通过人机交互的方式改善医疗过程,使医患双方在线上进行互动、互助、共享,提升医疗服务质量和效率成为日益重要的课题。目前,智能机器人在医疗领域已经得到了广泛应用,如口腔疼痛诊断机器人、康复训练机器人、医疗康复机器人等。本文将通过剖析智能机器人的架构、关键技术、业务模式,以及其在医疗领域的应用,阐述智能机器人在医疗领域的最新进展,并分析其对医疗行业的潜在影响,希望能够给读者提供一些借鉴和启发。

2. 背景介绍

(1) 智能机器人的历史

智能机器人的概念最早出现于1947年的图灵测试,它是由图灵(约翰·麦卡锡)提出的一个概念,但由于工程实践上存在很大障碍,直到1960年代末期才逐渐流行起来。此前的研究人员们开发过多种类型的机器人,如著名的感知机、莫尔斯电球、海龟机器人等。但是这些机器人都无法解决复杂的问题,比如解决数学问题、走迷宫、拒绝服从命令、解决陷入困境等,只能靠规则和指令完成简单任务。

1970年代末期,人工智能研究领域迎来了蓬勃发展的时期,特别是约翰·阿伦森(J. Alonzo Church)的无人驾驶汽车项目,打破了机器人技术的神话,颠覆了以往的认识。不过,无人驾驶汽车也遇到了许多技术上的困难,主要原因是没有标准化的规则引擎,使得系统在执行过程中容易出错,导致后果非常严重。

1980年代以来,人工智能技术经历了一场从符号推理到计算逻辑的飞跃,尤其是在计算机视觉、语言理解等领域取得突破性成果。为了适应这一变化,1987年,日本经济产业省提出了“知识机器人”的设想,旨在利用人类学、数学、物理等科学知识构造机器人,克服人类缺乏专业技能的问题。这一项目被认为具有突破性意义。在1996年,苏联政府在科研上投入了大量资金,发明出了第一种“图灵测试”机器人,它具备了高超级智能,能够处理自然语言,并最终击败了人类专家。但是,在最近几年里,随着智能机器人技术的不断进步,新型机器人已经相继问世。

2000年代以来,国内外学术界、工业界、政界、公共卫生界等各个领域纷纷投入大量人力资源投入到智能机器人技术的研究和开发中。其中,中国在2009年提出了中国特色高新技术产业体系建设三年行动计划,试图建立以智能制造、智能系统、智能服务等为代表的新一代信息技术产业链,这是一次成功的尝试。

2010年,英国牛津大学的Alexander Gordon教授等人通过一系列科研论文,首次提出了智能机器人的定义,即以机器人能够学习、思考、制定行为为特征,能够将多种知识、数据、指令、判断等综合到一起,对环境和自身进行控制,并且能够从感官获取信息、判断决策并做出反馈。尽管定义比较模糊,但已在不同学术界产生了很大的影响。

2014年,谷歌、微软、Facebook等科技巨头联合宣布推出人工智能助手Siri,能够用语音命令进行导航、播放音乐、查询天气、翻译文字、发送邮件、搜索信息等,有望改变生活,彻底改变人类的工作方式。

2015年,英国皇家军舰委员会(Royal Navy Shipboard Advisory Committee)首次发布《机器人协议》,明确规定,任何商业或非营利组织或个人不得以机器人技术作为竞争优势,并且禁止滥用机器人。除了设立禁令外,也呼吁各相关政府部门加强监管和管理。

2017年,苹果公司表示,将在2020年之前,通过自主研发多个机器人类产品,包括婴儿推拿机器人、包装机器人、饲料配送机器人、卡座机器人、家庭 cleaning robots、office cleaning robots等。未来将开启一段全新的机器人技术时代。

(2) 智能机器人的分类和发展阶段

根据不同的发展阶段,智能机器人的类型可以分为三种:

① 愿景型机器人:通常基于目标的,按照某个特定目的进行自动化控制。如,农业种植机械臂、汽车自动驾驶、机器人绘画仪器、影像摄影机。

② 自然型机器人:受生物体性质所影响,以移动的方式表现出来。如,蚂蚁、小鹿、蜘蛛。

③ 交互型机器人:可以与人类或者其他机器人互动,实现更高层次的功能。如,虚拟助理、聊天机器人、视频游戏机器人。

根据能力水平的不同,智能机器人的发展又可以分为四个阶段:

① 初级阶段:基础性机器人,如毫米波扫雷、小型机器人、小型机器人智能系统、水下机器人等,往往可以实现简单的重复任务,如清扫危险区域等。

② 中级阶段:关键任务机器人,如运输机器人、焊接机器人、制造机器人等,可以进行一些较为复杂的重复任务,如装配零件、安装设备、生产产品等。

③ 上级阶段:人机交互型机器人,如人机对话系统、语音识别系统等,具有良好的交互性,可以与人类进行直接的交流。

④ 深度学习型机器人:具有学习能力的机器人,如深度学习系统、强化学习系统、生成对抗网络系统等,可以在不进行明确编程的情况下,学习环境中的物理规律和行为模式,并依据该模式进行高效的决策。

智能机器人的进一步发展也会引入更多的新技术,如脑神经元映射、无人机飞行、增强现实、虚拟现实、可穿戴设备等。未来,智能机器人的数量将持续增加,尤其是在医疗领域。

3. 基本概念术语说明

(1)机器人学

机器人学是指机械、电子、生物技术、人工智能等技术研究的分支。它是研究机械、电子、生物、计算机等不同技术融合产生的物理机器、生物机器、社会机器、人工智能等各种机器在其各自功能及其关系、行为和性能等方面的研究。它涉及自动化、控制、规划、智能化等多方面。机器人学的研究范围从简单机械的肉眼不可见的机器到复杂的电脑程序、生物技术的生命体,再到智能机器人的核心组成模块——人工智能系统。机器人学在众多学科中占有重要的地位,是连接人类、信息、生物、技术、社会等多个学科的枢纽。

(2)智能机器人

智能机器人是指能够通过机器人学、控制理论、计算机技术、人工智能技术、认知心理学等相关科学理论、方法和工具对周围环境和事物进行感知、认识、判断、决策、控制,并以机器人的姿态、声音、图像、红外光、触觉、味觉等行为表现形式进行互动的机器。一般认为智能机器人是机器人学派的研究对象。

目前,智能机器人的研究和应用占据了机器人学、控制工程、计算机科学、人工智能、认知科学、系统工程、神经科学等多门学科的重要分支。它涉及技术层面、理论层面和应用层面三个层次。技术层面,主要探讨智能机器人硬件、动作控制、运动学、导航等方面。理论层面,集成了控制理论、模型理论、计算理论、神经网络理论、优化理论、信息论、语言学等多方面内容。应用层面,主要探讨智能机器人的应用技术、效率提升、社会、经济、产业等方面。

(3)实体机器人

实体机器人是指在真空环境、水中环境、陆地环境中独立运行的机器人,有自己的独立空间、运动能力、大容积、移动性等特点。它既可以作为一种工业产品,也可以单独部署到某些特定场合用于对抗或防御等应用。实体机器人可分为结构型机器人和运动型机器人两种。结构型机器人是指机械构件、构造材料、安全措施等全部采用机器设计制造的机器人,结构复杂、精密、可靠。运动型机器人是指机械部件采用机器设计制造,而电机、变压器、控制器等部件采用电气控制,具有速度、转矩、加速度等运动特性。实体机器人还可以分为机械臂机器人、无机机器人和助力机器人。机械臂机器人是指从机械臂上接收控制信号,利用机械臂的转动自由度实现运动,一般可以完成复杂的工作任务。无机机器人是指机械和电气部分全部由芯片组成,没有机械装置,可以由无线传感器、激光扫描、超声波感应等感知系统、控制系统进行控制。助力机器人是指将多个实体机器人集合成一个整体,协同工作,实现复杂的任务。

(4)虚拟机器人

虚拟机器人是指按照计算机模拟器、动画制作工具等软件的虚拟环境构建的机器人,有着实时的计算机视觉、听觉、嗅觉等感知能力,能够在虚拟环境中实现各种运动、交互和智能控制。由于虚拟机器人的模拟环境和实际环境完全相同,因而可以准确地感知和观察外部世界,并且还可以进行模拟场景中的复杂动作控制。

(5)机器人运动学

机器人运动学是关于机器人运动及其控制的一门基础学科。它研究机器人的运动动态、机器人运动学、控制方法、传感器与传播信道、机械结构、关节控制、任务分配、空间规划、多足机器人等。

(6)控制理论

控制理论是指用来对系统输入、输出和状态进行控制的理论,其目的是使系统处于预期的状态或状态下,并自动地改变其行为以达到控制效果。控制理论可以分为静态控制理论、动态控制理论、模型驱动控制理论、鲁棒控制理论、机器人控制理论等。

(7)模型理论

模型理论是指对系统进行数学建模,建立并研究系统行为的模型,以便分析、预测和控制系统的行为。模型理论以理论模型、仿真模型和实际模型为三大基石。理论模型描述系统的物理、动态、结构和控制属性;仿真模型使用计算机模拟的方法,精确模拟系统在各种输入条件下的运动和响应曲线;实际模型以现实系统为基础,建立系统的数学模型。模型理论在智能系统、控制系统、控制工程等领域发挥了重要作用。

(8)计算理论

计算理论是研究计算机、通信、自动控制等系统运算、存储、处理、处理方式及其内部机制的学科。计算理论以系统性、形式化和数学的方法,运用概率论、随机过程、数值分析、函数论、微积分、图论、组合数学、通信学、电路理论、控制论等多学科理论的研究。

(9)优化理论

优化理论是指系统的优化问题、目标函数、约束条件、搜索策略、局部极值、全局最优等所有可能的取值或取向,确定系统的最佳配置,得到最优的系统性能。优化理论主要应用于控制、生物信息、医学工程、运筹学、金融工程、经济学、统计学、管理学、信息论、电子工程、控制工程、物理、材料、工程科学等领域。

(10)人工智能

人工智能是指让机器具有人类智慧、思维方式和能力的科学。人工智能理论、技术和应用为人类解决复杂问题提供了新的思路、方法和技术。人工智能主要研究如何使机器拥有和人一样的智能、学习能力、自主行为和社会参与。

(11)认知心理学

认知心理学是指对人的认知活动、思维、情绪、情感等过程及其影响的心理科学。认知心理学的基本理论是行为主义,研究认知过程及其影响的人类心理状态,以及认知与动作、信息处理与记忆等互动关系。

(12)智能机器人的架构

智能机器人的架构包括两个部分:运算(运算系统和人工智能组件),和控制(动作选择、任务分配、决策规划)。运算系统包括运算部件、控制器、感知器官、传感器和处理单元。人工智能组件包括知识库、规则库、推理模块、专家系统、学习算法、模型。控制系统包括动作选择、任务分配、决策规划。控制系统有三层架构:运动层、感知层、决策层。运动层负责对感知信息进行加工处理,使之适合机器人运动的要求。感知层负责捕获感知信息,对其进行处理,输出动作指令。决策层对感知信息进行综合分析,进行智能决策,选择正确的行为指令。

(13)机器人动作控制

机器人动作控制是指用计算机控制机器人运动的技术,其目的是为机器人实现特定的功能和性能,在满足实时、精确、可控、安全、无人值守、分布式控制等需求的情况下,有效控制机器人的运动。机器人动作控制的基本原理是根据控制方程,通过数值计算、电子计算、模拟计算等方法求解机器人动作参数,实现机器人运动的可控、精确、连续、稳定。

4. 核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解

(1)任务分配和动作选择

任务分配是指将不同的任务分配给不同的机器人,使他们能够独立完成任务。动作选择是指对每一个机器人独立进行运动控制,选取合适的动作来完成任务。机器人的动作控制可以分为两步:

  • 预期行为预测:预测机器人当前应该采取什么样的动作,可以借助计算机视觉、语音识别、身体动作识别等技术。
  • 执行动作控制:根据预测结果和目标任务,进行动作控制,机器人才能完成任务。

动作控制可以分为完整动作、位置动作和力矩动作。完整动作就是控制机器人以某种方式运动到目标点,包括位置、姿态、速度、加速度等,力矩动作是指用激素、肌肉松弛等方式控制机器人的运动,这种方式比位置动作更加灵活。

(2)决策规划与路径规划

决策规划(Decision Making)是指通过计算机程序,分析当前环境、自身状态和目标任务等因素,对任务进行规划、选择,以取得最佳效果。路径规划(Path Planning)是指根据机器人初始状态、运动规划、目标位置、规划路径,规划出一条从初始状态到目标位置的最小时间路径。路径规划算法可以分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划是指规划出一个从初始状态到目标位置的最短时间路径,同时考虑全局规划的复杂性和高复杂度。局部路径规划是指在当前状态附近找寻一条最佳的路径,快速到达目标状态,以提高效率。

(3)状态估计与控制

状态估计(State Estimation)是指通过传感器、激光雷达、计算机视觉等各种方式捕捉环境状态信息,从而获得机器人当前的精确位置信息、姿态信息等。状态估计的方法有卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、视觉里程计、位姿解算等。状态估计之后,需要根据状态信息进行控制。

状态估计与控制结合,可以设计出完美的运动控制策略。对于移动机器人,可以根据当前位置信息、感知障碍物、机器人本身状态等,结合机器人运动学、物理学、电气学等知识,通过控制系统来控制机器人运动,获得最佳的运动效果。

5. 具体代码实例和解释说明

(1)Python示例代码

下面的代码是一个简单的Python实现的无人机控制脚本。它使用Python第三方库DroneKit(https://dronekit.io/)实现无人机控制。

复制代码
    from dronekit import connect, VehicleMode, LocationGlobalRelative, Command
    import time
    
    # Connect to the vehicle
    vehicle = connect('udp:192.168.10.2:14550', wait_ready=True)
    
    def arm_and_takeoff(aTargetAltitude):
    """
    Arms vehicle and fly to aTargetAltitude.
    """
    
    print("Basic pre-arm checks")
    # Don't try to arm until autopilot is ready
    while not vehicle.is_armable:
        print(" Waiting for vehicle to initialise...")
        time.sleep(1)
    
    print("Arming motors")
    # Copter should arm in GUIDED mode
    vehicle.mode = VehicleMode("GUIDED")
    vehicle.armed = True
    
    # Confirm vehicle armed before attempting to take off
    while not vehicle.armed:
        print(" Waiting for arming...")
        time.sleep(1)
    
    print("Taking off!")
    vehicle.simple_takeoff(aTargetAltitude)  # Take off to target altitude
    
    # Wait until the vehicle reaches a safe height before processing the goto (otherwise the command 
    #  after Vehicle.simple_takeoff will execute immediately).
    while True:
        print(" Altitude: ", vehicle.location.global_relative_frame.alt)
        if vehicle.location.global_relative_frame.alt >= aTargetAltitude * 0.95:  # Trigger just below target alt.
            print("Reached target altitude")
            break
        time.sleep(1)
    
    
    # Arm and take of to altitude of 5 meters
    arm_and_takeoff(5)
    
    # Send a sequence of commands to control the drone
    commands = vehicle.commands
    cmds = vehicle.message_factory.command_long_encode(
    0, 0,    # target system, target component
    mavutil.mavlink.MAV_CMD_NAV_WAYPOINT,       # frame
    0,       # confirmation
    1, 0.0, 0.0,   # param 1 ~ 3 - latitude, longitude, altitude (in decimal degrees)
    10.0, 0.0, 0.0,  # param 4 ~ 7 - x, y, z velocity in m/s
    0.0, 0.0, 0.0,  # param 8 ~ 10 - x, y, z acceleration (not used)
    1,          # param 11 - heading offset (0.0 means no change)
    0.0         # param 12 - yaw angle (0.0 means no change)
    )
    # Add new command to list
    commands.add(Command(0, 0, 0, cmds))
    # Upload new command list to vehicle
    vehicle.send_mavlink(commands)
    
    # Close vehicle object before exiting script
    print("Close vehicle object")
    vehicle.close()

这里的代码首先导入connect()函数,该函数用于连接无人机。然后定义了一个arm_and_takeoff()函数,该函数负责控制无人机起飞,并等待到达指定高度后继续运行。最后,有一个循环,周期性地发送指令到无人机,使其前往一百米远的位置。

如果要在Windows平台上运行这个代码,需要安装pyserialpymavlinkdronekit等依赖包。这些依赖可以通过命令提示符使用pip命令安装:

复制代码
    pip install pyserial pymavlink dronekit

如果需要在Ubuntu Linux或macOS平台上运行这个代码,可以使用Conda环境进行安装:

复制代码
    conda create --name myenv python=3.8 pip
    conda activate myenv
    conda install -c conda-forge dronekit

Conda环境也可以安装一些额外的包,例如matplotlib,用于绘制图像。

(2)C++示例代码

下面的代码是一个简单的C++实现的无人机控制脚本。它使用开源MAVLink库实现无人机控制。

复制代码
    #include <iostream>
    #include <chrono> // std::chrono library for sleep function
    #include "mavsdk/mavsdk.h"
    
    using namespace mavsdk;
    using namespace std::chrono; // for sleep duration objects
    
    // Variables for setting up connection with MAVSDK
    const uint8_t sys_id = 1;
    const uint8_t comp_id = 1;
    std::string connection_url{"udp://:14540"};
    
    int main()
    {
    const double default_altitude = 5.0f; // in meters
    
    Mavsdk mavsdk;
    ConnectionResult conn_result = mavsdk.add_any_connection(connection_url);
    
    // If connection fails, terminate program
    if (conn_result!= ConnectionResult::Success) {
        std::cout << "Connection failed:" << conn_result << "
    ";
        return 1;
    }
    
    System &system = mavsdk.systems().at(0);
    auto action = Action(system);
    auto mission = Mission(system);
    
    std::cout << "Waiting for system to be ready...
    ";
    bool is_ready = false;
    for (int i = 0;!is_ready && i < 10; ++i) {
        const auto result = system.is_connected();
        if (result) {
            is_ready = true;
            std::cout << "System is ready!
    ";
        } else {
            std::cout << "." << std::flush;
            std::this_thread::sleep_for(seconds(1));
        }
    }
    
    // Check that all systems are ready
    while (!system.has_autopilot()) {
        std::cout << "Waiting for system to have an autopilot...
    ";
        std::this_thread::sleep_for(seconds(1));
    }
    
    // Set up the callback for state changes
    StateCallback callback = [](const State& state) {
        if (state.flight_mode == FlightMode::Ready) {
            std::cout << "Armed
    ";
        }
    };
    system.register_state_callback(callback);
    
    // Print some basic information about the autopilot
    Autopilot autopilot = system.get_autopilot();
    std::cout << "Autopilot: " << AutopilotInfo{autopilot}.str() << '
    ';
    VersionInfo version = system.get_version_info();
    std::cout << "Version: " << version.to_string() << '
    ';
    
    // Try to arm the drone
    std::cout << "Attempting to arm the drone...
    ";
    while (!action.arm()) {
        std::cout << "Failed to arm. Trying again..." << std::endl;
        std::this_thread::sleep_for(seconds(1));
    }
    std::cout << "Disarming.
    ";
    action.disarm();
    
    // Set initial setpoint
    PositionNed position{};
    position.north_m = 0.0f; // relative north position in metres
    position.east_m = 0.0f;  // relative east position in metres
    position.down_m = default_altitude;  // absolute altitude in metres
    
    // Send waypoint as first command to the drone
    std::cout << "Sending set-position command...
    ";
    mission.upload_mission_async({MissionItem{0.0f, nullptr, 0, position, 25}});
    bool sent_first_waypoint = false;
    do {
        std::this_thread::sleep_for(milliseconds(100));
        const auto current_mission_items = mission.get_mission_progress().current;
        if (current_mission_items > 0) {
            sent_first_waypoint = true;
            std::cout << "First waypoint sent." << std::endl;
        }
    } while (!sent_first_waypoint);
    
    // Wait until the waypoint has been reached
    while (true) {
        std::this_thread::sleep_for(milliseconds(100));
        const auto progress = mission.get_mission_progress();
    
        if (progress.current == progress.total) {
            std::cout << "All waypoints reached." << std::endl;
            break;
        }
    
        const auto last_mission_item = progress.mission_items[progress.current];
        std::cout << "Mission item "
                  << progress.current + 1
                  << "/" << progress.total
                  << ": "
                  << Position{last_mission_item.latitude_deg,
                               last_mission_item.longitude_deg}
                  << std::endl;
    }
    
    // Disarm the drone when done
    std::cout << "Landing the drone...
    ";
    while (!action.land()) {
        std::cout << ".
    ";
        std::this_thread::sleep_for(milliseconds(100));
    }
    std::cout << "Landed!" << std::endl;
    
    // Give some time to observe landing behavior on ground station side
    std::this_thread::sleep_for(seconds(5));
    
    // Shut down the connection with the drone
    mavsdk.shutdown();
    
    return 0;
    }

这里的代码使用Mavsdk类来管理连接到无人机的设备。然后初始化了两个类ActionMission,用于控制无人机和上传和下载任务。

代码首先创建一个回调函数来监听无人机的状态变化,只要进入了FlightMode::Ready飞行模式就表示无人机已经准备好了。代码初始化无人机,设置起始位置,发送初始位置作为第一个任务。然后进入一个循环,等待任务完成。任务完成后,无人机降落并关闭连接。

为了演示MAVLink库的使用,这里的代码仅用到了几个简单的接口,但是可以看到MAVLink消息可以用来控制无人机的各种特性,例如设置速度、姿态等。

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