人口老龄化趋势的加剧、空巢家庭数量的增加和大量伤残病人的出现使得医疗、社会保险系统和家庭面临前所未有的压力,如何为老年人和残疾人提供诸如医疗康复训练、个人卫生护理、远程健康监护等方面的服务是目前亟待解决的一个重要问题。本文针对这些问题,通过模块化的设计思想,设计了一种护理服务机器人。该机器人在实验室课题组已有的多功能护理床基础上,集成了智能卫生护理器和体域网生理参数远程监护子系统。同时,本文针对护理服务机器人的体域网生理参数远程监护子系统中的低功耗问题和远程监护中心的信号重构精度问题,利用近年来出现的压缩感知理论,以心电信号为研究对象,分别提出了一种低功耗体域网心电信号压缩感知方法和一种基于过完备字典的体域网压缩感知心电重构方法。本文首先在对护理服务机器人系统的构成和功能进行介绍后,针对老年人和残疾人的个人卫生护理和长期卧床带来的褥疮问题,设计了一种具备大小便自动处理及翻身功能的智能卫生护理器。该护理器的设计主要包括机械结构设计和控制系统设计。详细介绍了大小便处理主体、翻身机构和控制箱的机械结构设计以及基于Atmega128 MCU的控制系统设计。测试结果表明所设计的智能卫生护理器实现了对病患者大小便的自动感应、冲洗、人体清洗和人体干燥功能,并实现了有效防止褥疮的翻身功能,具有较好的可靠性和舒适度。其次,为有效实现人护理服务机器人的远程健康监护的功能,本文在对体域网相关知识进行详细的介绍后,设计了一个基于体域网的生理参数远程监护子系统,该子系统的设计主要包括数据采集、数据通信、数据处理和电源管理四个模块的设计。本文对此四个模块的硬件电路和软件系统进行了设计,然后对所设计的子系统进行了系统可靠性、稳定性和实时性的测试和分析。实验结果表明,所设计的子系统的数据误包率、接受信号强度指示和数据传输时间等性能参数均能较好的满足体域网生理参数远程监控子系统的要求。然后,在对心电信号和压缩感知理论进行深入的介绍后,本文针对体域网的低功耗问题,利用压缩感知理论,提出一种低功耗的体域网心电信号压缩感知方法。该方法在传感节点端利用随机二进制矩阵对心电信号进行观测,观测值被传送至远程监护中心后,再利用心电信号离散余弦变换域下的稀疏基和块稀疏贝叶斯学习重构算法对心电信号进行重构。仿真结果表明,采样总体信号的30%便可以得到信噪比为60dB以上的重构信号,观测矩阵每列中1的个数可以控制在5以下,从而降低了传感节点的采样、计算和传输功耗。该方法具有功耗低、信号重构精度高和易于硬件实现的优点。最后,本文在体域网平台下,基于压缩感知理论,针对体域网远程监护中心对重构的心电信号精度要求高的特点,提出了一种基于过完备字典的体域网压缩感知心电重构方法。该方法在传感节点端利用随机二进制矩阵对心电信号进行观测,观测值被传送至远程监护中心后,再利用基于K-SVD算法训练得到的过完备字典和块稀疏贝叶斯学习重构算法对心电信号进行重构。仿真结果表明,当心电信号压缩率在70%-95%时,基于K-SVD过完备字典比基于离散余弦变换基的压缩感知心电重构信噪比高出5-22dB。该方法具有信号重构精度高、易于硬件实现的优点。本文所设计的护理服务机器人实现了医疗康复训练、个人卫生护理、远程健康监护等功能,对于提高老年人和残疾人的生活质量,发现和预防突发疾病,减轻护理人员的负担,保证我国社会的稳定发展具有重要意义。同时,体域网心电信号压缩感知研究所取得的成果对于压缩感知理论在体域网平台的实际应用和推广具有重要的参考价值。