艾灸機器人系統設計與實現

馬蓓蓓，胡志剛，2*，時鵬，王新征，2，謝飛虎，宋克納

（1.河南科技大學醫學技術與工程學院，河南 洛陽 471000；2.河南省智能康復醫療機器人工程研究中心，河南 洛陽 471000）

0 引言

艾灸是用艾草制成的艾柱或艾條，懸放在人體特定穴位上方一定距離進行溫熱刺激，通過經絡的傳導達到防病治病、保健強身的功效［1］。艾灸作為中醫常用療法被廣泛應用于許多疾病的防治中，比如新型冠狀病毒感染［2］、帕金森?。?］、類風濕性關節炎［4］等，且臨床療效顯著。傳統的艾灸方式依賴人工操作，存在熱量不均衡、耗費人力等問題，現有的艾灸儀器存在智能化程度低、操作不便等問題。將機器人技術應用到中醫艾灸既可以把醫師經驗更加穩定且量化地表示出來，又能夠解決施灸部位不同需要移動整個艾灸儀器的缺陷，實現機械臂工作空間內任意穴位的艾灸操作。

目前，已經有許多學者對艾灸機器人進行了研究，樂文輝等［5］在2020 年設計了一種四自由度艾灸輔助機器人，對艾灸過程中末端執行器的運動特性和軌跡進行了仿真分析；姚勇等［6］在2020 年基于六自由度艾灸機械臂，設計了艾灸手法模擬系統，為艾灸過程中采用標志物進行穴位定位提供了解決方案；趙國友等［7］在2020 年進行了艾灸機械臂的設計，利用嵌入式系統完成艾灸過程中的溫度控制和參數調整；夏世林等［8］基于該艾灸機械臂，設計了一種末端艾灸器，其結構能夠進行距離調節和艾煙控制，通過恒溫艾灸實驗驗證了艾灸過程中通過調整施灸距離執行恒溫艾灸的可行性，但在機械臂軌跡規劃和自動定位穴位方面有待優化。張子昂［9］在2022 年進行了基于單目視覺的艾灸機器人識別定位與跟蹤研究，為艾灸機器人單目視覺定位系統的構建提供了解決方案；刁吉瑞等［10］在2022 年進行了艾灸輔療機器人概念樣機的設計和運動學分析，通過模型樣機的運動控制實驗，驗證了機械臂應用于實際艾灸輔療的可行性。

以上艾灸機器人的相關研究大多只進行了仿真分析或從事系統部分方面的研究，缺乏系統的艾灸機器人控制方案設計與實現，運動規劃控制和穴位定位不能滿足自動艾灸的需求，從端艾灸器不能進行艾灸過程中信息的實時采集傳輸及艾條控制，缺乏直觀的人機交互界面等。

針對以上問題，本文提出一種新的艾灸機器人系統。通過從端艾灸器的結構和硬件系統配合可進行艾條的自動推進，并對艾灸環境中的信息進行實時的采集和傳輸。主端系統對從端傳輸的信息進行整合處理，并完成機械臂的軌跡規劃和運動控制。主端的人機交互界面可對艾灸過程中的信息和從端運行狀態進行可視化，從而監控艾灸全過程，并可以通過界面靈活調節艾灸參數，以適應不同的艾灸對象和任務。

1 艾灸機器人系統設計

艾灸機器人系統由主端和從端構成，如圖1 所示（彩圖效果見《計算機工程》官網HTML 版，下同）。從端包括機械臂和艾灸器兩部分，其中，艾灸器可以自動推進艾條，并且收集艾灰以防止燙傷。同時在艾灸過程中通過采集電路、數據傳輸電路及外圍傳感器對信息進行實時的采集和傳輸。主端根據從端反饋的信息調節機械臂運動，實現艾灸過程的協調控制，人機交互界面可以將艾灸過程中的信息可視化地展示給操作者。

圖1 系統總體示意圖Fig.1 Schematic diagram of system overall

1.1 從端艾灸器設計

本文提出的艾灸器改進了艾條自動推進裝置的結構，并增加了電源管理、采集和信息傳輸電路以及無線通信功能。艾灸器通過定位孔裝配在機械臂末端關節處，使用過程中不需要掛載電源線和通信線，便于安裝和拆卸，易在其他機械臂上進行部署，提高了艾灸系統應用的靈活性和可擴展性。

1.1.1 艾灸器結構

艾灸器外殼結構采用錐形腔室設計，艾灸過程溫度場分布特性的研究表明，錐形流道相對于柱形流道更優，對熱流的導向作用更加明顯，對熱量的利用也比較高效［11］。艾灸器實物圖及其外圍模塊如圖2 所示。

圖2 艾灸器及其承載模塊示意圖Fig.2 Schematic diagram of moxibustion instrument and its bearing module

外殼頂部設有排煙管道口，通過排煙風扇降低艾灸過程中的艾煙濃度，防止其影響攝像頭進行穴位定位。硬件電路板固定于外殼凹槽處，通過線路孔連接腔室底部的溫度傳感器、距離傳感器、電機、光耦等外圍模塊。為避免艾灰堆積、掉落影響艾灸效果及燙傷皮膚，將灰燼收集裝置設計為傾斜網面，利于艾灰自動滑落進入灰燼收集槽，并通過U 型滑軌旋轉拆卸和安裝，相比于固定或螺絲安裝類型，操作更加便捷。

在艾灸過程中，艾條經燃燒變短逐漸遠離穴位，因此需要設計艾條的自動推進裝置，通過對電機的控制實現艾條的靈活推進，推進示意圖如圖3 所示，其中，1 為推進裝置外殼，2 為推進裝置基座，3 為與艾灸器連接的固定孔，4 為螺旋滑槽套筒，5 為螺旋滑槽，6 為球型滑塊，7 為滑軌，8 為艾條夾持裝置，9為艾條，10 為電機轉軸裝配孔。

圖3 艾條推進裝置結構示意圖Fig.3 Schematic diagram of moxa stick propulsive device structure

具體實現過程為固定推進裝置基座后，其內壁上的滑軌隨之固定，當電機帶動螺旋滑槽套筒旋轉時，艾條夾持裝置的球形滑塊沿滑軌移動，由此方式實現艾條的推出或者收回，圖3 中箭頭所示方向即為艾條推出方向。

該裝置結合電機對艾條的推進長度、速度和方向進行控制，并配合定位光耦實現艾條到達目標位置的監測。采用螺旋推進方式相對于絲杠推進方式［8］，具有較好的緩沖作用，且推進過程安全穩定，方向改變靈活，節省結構空間。

1.1.2 硬件系統

艾灸器的硬件系統主要由電源模塊、采集控制單元、數據傳輸單元三部分電路構成，系統框架如圖4 所示。

圖4 硬件系統總體框架Fig.4 Overall framework of hardware system

電源模塊設計通用串行總線充電電路、電源管理電路、升壓電路以及多路穩壓轉換，以滿足各執行單元的電壓需求，提高對艾灸器供電的穩定性和可靠性。其中，充電管理芯片采用MCP73831T，升壓電路的芯片選用SX1308，電源管理電路主要由金屬氧化物半導體（MOS）管控制供電回路的通斷，并利用數模（A/D）轉換功能，實現對鋰電池電量的實時檢測。

采集控制單元主控芯片采用低功耗、抗干擾性強的STM32F103，該部分電路用于從端艾灸器外圍模塊的控制和信息采集，包括對電機、功能按鍵和狀態指示模塊的控制，實現艾條的自動推進、艾灸器的工作狀態提示和預警以及復位、急停、開關機等功能；對距離和溫度傳感器的信息采集，實現施灸過程中穴位溫度和距離的非接觸檢測，并通過通用異步收發器（UART）端口與數據傳輸單元通信，實現數據和指令的交互。

數據傳輸單元的主控模塊采用集成度高、無線傳輸距離遠的ESP32-S 模塊組，用于實現從端艾灸器與主端之間的數據傳輸和指令處理，以及獲取圖像信息、位姿狀態、保存執行過程和工作狀態等功能。

1.1.3 通信流程

數據傳輸單元是艾灸執行器實現數據交互的關鍵，通過WiFi 與主端通信、串口與采集控制單元通信，以協調硬件系統各模塊之間的工作。制定統一協議實現數據交互和指令控制，鏈路層數據幀格式如表1 所示。數據區保存指令信息，與采集控制單元通信時，將鏈路層數據進行循環冗余校驗碼（CRC）校驗，以確保串口通信數據的有效性?？刂谱址譃樵O置、查詢指令兩大類，包含傳感器數據獲取、狀態查詢、參數設置、運動控制等，控制字預留部分字段，用于后續擴展和二次開發。

表1 鏈路層數據幀格式Table 1 Link layer data frame format 單位:Byte

數據傳輸端的通信流程如圖5 所示。

圖5 數據傳輸端通信流程Fig.5 Data transmission end communication procedure

1.2 主端控制系統設計

目前在艾灸機器人的相關研究中，缺乏完善的控制系統和直觀的人機交互界面。本文設計的主端系統可實現艾灸過程的可視化，幫助醫生進行定量監控，并且具備靈活調節參數和艾灸流程編輯的功能，以適應不同的艾灸對象、環境和任務。

1.2.1 艾灸控制系統

艾灸控制系統基于Ubuntu 18.04 操作系統和QT 5.12+ROS 開發環境搭建，采用C++和QWidget 結合SQLite 數據庫進行設計，底層控制與邏輯交互采用C++實現，占用資源的模塊通過QThread 多線程方式運行，利用信號和槽機制實現控制交互［12］。為提高系統運行的效率和穩定性，將系統框架分為功能模塊、交互控制、邏輯處理和硬件單元四層，如圖6 所示。

圖6 系統控制框架Fig.6 System control framework

用戶界面（UI）顯示和設備節點控制在主線程中運行，線程交互數據保存節點控制隊列及狀態等，用于主線程和邏輯處理層的數據交互，實現對子線程的執行信息獲取和運行狀態控制。在邏輯處理層中，利用OpenPose 與OpenCV 庫進行穴位的識別［13］，數據緩沖隊列保存采集的狀態信息并通過互斥鎖確保數據的有序讀寫訪問；艾灸記錄、運行日志、采集數據等信息保存在SQLite 和配置文件中，并通過數據管理接口實現統一調用；通過MoveIt 實現對機械臂的路徑規劃［14］，UI 通過Rviz 接口實時顯示機械臂狀態。邏輯處理層通過TCP 通信線程和Move_group 節點對機械臂、圖像采集、電機等硬件單元進行調度，以實現艾灸過程的協調控制。

1.2.2 人機交互界面

實時艾灸界面如圖7 所示，可實時顯示艾灸過程中的穴位溫度、施灸距離、時長、機械臂狀態、穴位圖像等信息，并可調節艾灸時長、溫度、模式等參數。

圖7 實時艾灸界面圖Fig.7 Real-time moxibustion interface diagram

項目流程編輯界面如圖8 所示，用于艾灸流程的導入、可視化編輯與顯示，通過指令校驗、單步運行等按鈕完成流程指令的調試。篇幅所限，只列舉部分界面。

圖8 項目流程編輯界面Fig.8 Project procedure editing interface

人機交互界面的搭建進一步提高了艾灸控制系統的開發完整性和應用價值，拓寬了該系統的應用場景。

2 機械臂的運動控制

機械臂的運動控制是實現艾灸過程的重要部分，本文采用輕型、高精度的七自由度機械臂franka 作為艾灸器的載體，它能在復雜的工作環境中實現無碰撞的軌跡規劃和運動。通過對艾灸機械臂進行運動學分析和軌跡規劃，得到各關節角度、角速度等軌跡數據［15］。主端將軌跡信息傳輸到機械臂的開源接口（FCI）和libfranka 庫，對機械臂進行運動控制和實時的狀態獲?。?6］。機械臂運動控制流程如圖9 所示。

2.1 機械臂的運動學分析

根據從端機械臂和艾灸器的結構，構建改進D-H坐標系，建立關節軸與末端艾灸器之間的映射關系［17］，如圖10 所示。

圖10 機械臂，艾灸器的簡化模型和D-H 坐標系Fig.10 Simplified model and D-H coordinate system of manipulator and moxibustion instrument

在圖10 中，θi為關節角，αi-1為連桿轉角，ai-1為連桿長度，di為連桿偏距，表示機械臂關節之間的相對運動參數，xi與zi分別為第i（i=1，2，…，7）關節的X軸和Z軸，Y軸方向通過右手定則確定。依據相鄰連桿的位置關系確定D-H 參數，如表2 所示。

表2 艾灸機械臂的D-H 參數 Table 2 D-H parameters of moxibustion manipulator

根據坐標系變換的鏈式法則，兩個相鄰關節坐標系的變換矩陣如式（1）所示：

將表2 中各關節的D-H 參數代入式（1）可分別求得0T1、1T2、2T3、3T4、4T5、5T6、6Tf。

由ATB=ATC×CTB關系，末端在世界坐標系中的位姿矩陣如式（2）所示，在已知各關節的角度時可確定機械臂艾灸末端的位姿。

其中：η、ο、a為姿態描述；p為位置描述。

對機械臂進行逆運動學分析時，根據其結構特征，將關節2、6視為球關節，分別記作O點和A點，關節4位置記為B點，可得機械臂的幾何關系，如圖11 所示。

圖11 機械臂幾何關系圖Fig.11 Geometric relationship diagram of manipulator

依據幾何關系可得：

當存在解時，即已知目標位點的位姿，通過逆運動學可得出各關節的角度［18］。

2.2 機械臂軌跡規劃

在低維度空間上，通常使用基于圖搜索的路徑規劃算法，例如Dijkstra［19］、A*［20］，這類算法雖在規劃中具有較好的完備性，但需要對地圖進行完整建模，且在高維度空間中會出現維數災難等問題。而機械臂的運動規劃是屬于連續高維度空間下的，為解決這類問題，本文使用基于隨機采樣的路徑規劃算法。

目前常見的基于采樣的路徑規劃算法［21］主要是概率路線圖（PRM）和快速搜索隨機樹（RRT）。PRM算法根據隨機采樣的方式，在地圖中建立路徑網格圖進行路徑規劃，能夠提高在高維空間中的搜索效率，但采樣點過多，增大了計算量。RRT 算法的目標是盡可能快地找到一條從起點到終點的可行路徑，搜索過程是以起點作為根節點構建一棵搜索樹，并不斷向四周擴散生長。RRT 算法雖然在高維空間中具有較高的搜索效率，但搜索到的路徑只是可行路徑，而不是最優路徑。因此，目前研究人員基于RRT算法不斷進 行優化，例如RRT-Connect［22］、RRT*［23］、Informed-RRT*［24］等，各算法對比如表3 所示。

表3 運動規劃算法對比 Table 3 Comparison of motion planning algorithms

Informed-RRT*算法是基于RRT*優化得到的，限制在一定范圍內選擇采樣點重新優化路徑，提高了收斂速度和規劃效率，本文選用該算法對艾灸機械臂進行軌跡規劃。該算法利用橢圓采樣方式代替全局均勻采樣，在搜索到初始路徑后，根據路徑長度dbest、起始點xstart和目標點xgoal構建橢圓采樣區域，當未搜索到路徑時，dbest為無窮大。該算法的采樣空間如圖12 所示，其中，xstart和xgoal為橢圓的焦點，dmin為兩焦點之間的距離，dbest和

圖12 Informed-RRT＊算法采樣空間Fig.12 Informed-RRT＊ algorithm sampling space

在迭代過程中，每找到一次更優的路徑，就將其作為新的dbest更新采樣橢圓。該橢圓空間均勻采樣xellipse～U（Xellipse），可通過對單位圓n-ball、xball～U（Xball）中均勻分布的樣本經矩陣變換、旋轉、平移得到，轉換關系如式（4）所示：

其中：xcentre代表橢圓的中心；xball代表單位圓的均勻采樣點；L表示變換矩陣；C表示旋轉矩陣。

以上采樣過程的偽代碼如算法1 所示。

Informed-RRT*算法在采樣過程中不斷縮短節點的擴展區域及全局路徑長度dbest，逐漸縮小橢圓采樣區域，并消除對無效區域（橢圓以外）的采樣，以加速搜索速度，最終形成一組路徑點并進行連接，可在有限的時間內找到最優路徑。利用該算法對機械臂進行軌跡規劃，最后主端將規劃得到的軌跡信息通過以太網傳送至機械臂端，實現對艾灸機械臂的運動控制。

3 實驗與結果分析

本節通過3 個實驗用于評價所設計的艾灸機器人系統。實驗1 利用艾灸機械臂的運動仿真實驗，分析從端艾灸器設計的合理性；實驗2 在真實環境應用中進行艾灸過程的實驗，以測試艾灸機械臂的運動控制效果；實驗3 用來測試艾灸機器人系統在艾灸過程中自動調整距離以保持溫度穩定的情況。

實驗環境：Intel?CoreTMi7-11800H @ 2.30 GHz CPU，NVIDIA Geforce RTX 3060 GPU，32 GB 運行內存。操作系統為Ubuntu18.04，從端機械臂為franka panda（Franka Emika GmbH），其定位精度為±0.1 mm。

3.1 從端運動仿真實驗

對艾灸機械臂進行軌跡運動仿真，通過在該艾灸機械臂工作空間內多次設定起始點和目標點進行實驗測試，觀察運動過程中艾灸器及各關節的運動狀態。隨機選取一組實驗數據，其中艾灸器軌跡、位移如圖13所示。機械臂各關節的運動參數如圖14所示，其中，3條曲線分別是角度（rad）、角速度（rad/s）、角加速度（rad/s2）。

圖13 艾灸器運動參數Fig.13 Motion parameter of moxibustion instrument

圖14 艾灸機械臂各關節運動參數Fig.14 Motion parameters of each joints of moxibustion manipulator

由艾灸器運動軌跡和位移圖可以看出，其運動始終處于連續無碰撞狀態，說明艾灸器結構設計合理，在進行艾灸過程中可安全使用。此外，由各關節運動參數的變化曲線可以看出，機械臂各關節運行連續且穩定，規劃的路徑光滑，未出現沖擊或卡頓現象。

3.2 艾灸機器人系統運行實驗

將從端機械臂、艾灸器和主端系統集成部署后，進行艾灸機器人系統的運行實驗，以手腕關節處模擬穴位為例，艾灸過程如圖15 所示。

圖15 艾灸機器人運行過程Fig.15 The operation process of moxibustion robot

第1 階段：艾灸機械臂由復位狀態開始進行初始化，復位狀態和初始化完成狀態分別如圖15（a）和圖15（b）所示。

第2 階段：向下運動到達尋找具體穴位的高度（Z軸方向上距離護理床30 cm 處），如圖15（c）所示。

第3 階段：進行Y軸方向上24 cm 左右范圍內的掃描，如圖15（d）所示。

第4 階段：找到具體穴位位置并向下移動至待灸穴位上方4 cm 處進行艾灸，如圖15（e）所示。

實驗結果表明，艾灸機械臂在真實環境中按照規劃的路徑運動，且運行過程平穩安全，無異響、振動或沖擊，滿足本文的設計要求。

3.3 施灸距離控制實驗

為驗證艾灸過程中能夠通過艾條推進裝置自動調整艾條位置，以及機械臂帶動艾灸器動態改變施灸距離，維持溫度穩定。結合所設計的主端控制系統進行艾灸實驗，艾灸過程如圖16所示（以足三里穴位為例）。

圖16 艾灸過程圖示Fig.16 Diagram of moxibustion process

根據世界衛生組織制定的腧穴定位標準確定穴位位置，選取臨床上常灸穴位足三里和關元穴作為實驗穴位。經調研［25］，設定兩種穴位目標溫度分別為44 ℃、43 ℃，施灸距離為4 cm，安全閾值為1 cm，設置施灸距離低于3 cm 時發出預警，艾灸時長20 min。在實驗過程中，從施灸距離達到10 cm 左右時開始記錄溫度、距離隨時間的變化關系，如圖17 所示。

圖17 足三里和關元穴的溫度距離關系Fig.17 Temperature distance relationship of Zusanli and Guanyuan acupoints

由圖17（a）可以看出，當施灸距離減少到4 cm時，穴位溫度為36.4 ℃，未達到目標溫度44 ℃。此時，距離繼續減少至3.24 cm 左右，溫度達到43.89 ℃。隨后，距離逐漸增大，保持溫度在目標溫度44 ℃左右。在12 min 左右后，施灸距離持續高于4 cm，分析原因在于艾灸時間較長，穴位蓄熱溫度升高，需要機械臂帶動艾灸器增加施灸距離，以保持溫度的穩定。

由圖17（b）可以看出，當施灸距離減少到4 cm時，穴位溫度未達到目標溫度43 ℃，施灸距離在設置的安全閾值內持續減少，在艾灸8 min 左右時，溫度達到43 ℃，隨后施灸距離持續高于4 cm，分析其原因和圖17（a）一致。

對比圖17（a）和圖17（b）可以看出，足三里比關元穴提前5 min 左右達到目標溫度，且兩者溫度上升速度相差較大，主要是因為關元穴位于腹部，由于人體生理組織影響，升溫較慢［25］。

在選取艾灸過程中，對達到目標溫度之后的階段進行數據分析，結果如表4 所示。

表4 恒溫艾灸實驗數據Table 5 Experimental data of constant temperature moxibustion 單位：℃

由表4 可以看出，通過該系統進行距離控制后，目標穴位的溫度偏差小于0.5 ℃，滿足艾灸溫度控制的精度要求。實驗結果表明，在艾灸過程中，系統可在設置的距離參數狀態下持續以目標溫度對穴位進行溫熱刺激，解決了艾灸過程中溫度不均衡、高溫燙傷的問題，提升艾灸療效和受灸者的醫療體驗。

4 結束語

本文提出一種艾灸機器人系統，首先對從端艾灸器進行設計，并在結構和硬件兩方面進行改進，實現艾灸過程中信息的實時采集傳輸和艾條自動推進功能，在使用過程中無須掛載電源線和通信線，能更加方便地在其他機械臂上部署，使艾灸系統的靈活性和可擴展性得到提高。對主端控制系統進行設計，實現信息的整合處理和機械臂的運動控制，在主端的人機交互界面實現艾灸參數的靈活調節、流程的編輯和艾灸過程的可視化，可面向不同受灸者、環境或任務制定合適的艾灸過程，并幫助醫護人員實現定量監控。實驗結果表明，該系統運行穩定，從端艾灸器設計合理，在艾灸過程中可保持穴位溫度的穩定，為艾灸機器人的控制及應用提供了解決方案，在中醫艾灸領域具有一定的應用價值。下一步將在該系統基礎上對單個主端控制多個從端進行擴展研究。