基于Dijkstra算法的防塵肺病智能機器人設計

彭子屹

肺塵病或塵肺病[1]（Pneumoconiosis），又稱黑肺癥（Black Lung）是一種肺部纖維化疾病。當長期吸入含有游離的二氧化硅粉塵后，粉塵進入肺部，不能及時被清除，被肺內(nèi)的巨噬細胞所吞噬，但二氧化硅不能被巨噬細胞所自行分解，導致巨噬細胞死亡，釋放所吞噬的粉塵，然后惡性循環(huán)，造成更多細胞受損。作為一種不可逆的疾病，現(xiàn)階段臨床上所有的治療都是在基于緩解癥狀，減輕患者痛苦的基礎(chǔ)上進行的對癥治療。一共有五大治療方法，其中最有效、也是最大限度地減輕患者呼吸困難的治療方法就是肺灌洗。其他四種維持治療，包括肺纖維化的治療、合并癥治療、基因治療、肺移植。其中，基因治療是導入靶細胞，并在一定時期抑制纖維細胞因子產(chǎn)生，相關(guān)的實驗研究還在進行中；肺移植所需成本極為高昂，器官供體有限，排異可能性大，是挽救晚期病人生命的最后手段。然而，塵肺病患者多是由于經(jīng)濟窘迫才不得不在粉塵環(huán)境中從事生產(chǎn)活動，因此通過肺移植治療塵肺病存在悖論，實際上缺乏可行性。對于確診患者來說，最根本的治療還是立即遠離高粉塵的工作環(huán)境和空氣污染嚴重的生活環(huán)境。

為了避免塵肺病的危害，本文裝置設計主要從病因出發(fā)，減少工人與粉塵的接觸機會，所以設計了一種Dijkstra 算法[2]的防塵肺病智能機器人，使用SolidWorks 進行裝置三維建模，使用Arduino作為控制芯片設計了控制系統(tǒng)整體電路，并搭建控制系統(tǒng)硬件平臺，開發(fā)上位機控制系統(tǒng)軟件，同時使用增量誤差算法和Dijkstra 算法來優(yōu)化系統(tǒng)的運行。最后驗證了裝置在減少家裝過程中粉塵的可行性，對有效降低塵肺病患者增長率提供了具有價值的思路與方法。

1 整體結(jié)構(gòu)設計

本文設計防塵肺病智能機器人三維建模如圖1所示，可實現(xiàn)代替工人工作的基本功能需求，完成粉刷、涂抹的功能，且結(jié)構(gòu)應具有很好的穩(wěn)定性。

圖1 防塵肺病智能機器人三維建模

本文設計的防塵肺病智能機器人如圖1所示，主要包括移動機構(gòu)、垂直運動機構(gòu)和水平移動機構(gòu)三大部分。移動機構(gòu)是由行星直流減速電機驅(qū)動后輪運動，采用雙輪差速的原理可控制機器人的前進、后退、轉(zhuǎn)向、速度等，同時移動機構(gòu)由鋁型材組成立方體，構(gòu)成機器人整個底部，內(nèi)部空間可存放電路控制器以及粉刷工具等，具有很好的適用性。機器人的作業(yè)裝置使用電機帶動的刷子來執(zhí)行墻面的清理，刷子通過皮帶固定在平臺的上側(cè)，通過皮帶與皮帶輪的嚙合來控制刷子的水平和垂直方向運動，同時避免工作時的抖動現(xiàn)象。為了吸收機器作業(yè)時造成的粉塵，使用圖中所示的抽氣泵來實現(xiàn)刷子附近的負壓環(huán)境，從而實現(xiàn)粉塵的自動吸入。

2 整體系統(tǒng)設計

本文設計的基于Dijkstra 算法的防塵肺病智能機器人系統(tǒng)如圖2所示，圖中主要包括上位機軟件、下位機軟件和下位機算法部分。Arduino UNO的片上開發(fā)部分使用C 語言，開發(fā)數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)封包及控制HC-5藍牙模塊的數(shù)據(jù)傳輸部分。Arduino UNO 首先接受上位機發(fā)送的數(shù)據(jù)，然后使用增量無法算法和Dijkstra 算法進行數(shù)據(jù)的處理。得到移動數(shù)據(jù)，控制器對數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)的封裝，從而實現(xiàn)實時的驅(qū)動平臺電機和作業(yè)刷電機的運動。數(shù)據(jù)接收端會實時的檢測接受到的數(shù)據(jù)，同時實時的發(fā)送給系統(tǒng)，系統(tǒng)如果接受到數(shù)據(jù)會執(zhí)行相應的動作。

圖2 防塵肺病智能機器人系統(tǒng)圖

3 系統(tǒng)硬件設計

3.1 Arduino UNO 單片機

Arduino UNO 是一款可高度可diy 的AVR 單片機系列。處理器核心是ATmega328，同時具有14路數(shù)字輸入/輸出口（其中6路可作為PWM 輸出），6路模擬輸入，一個16MHz 晶體振蕩器，一個USB 口，一個電源插座，一個ICSP header 和一個復位按鈕。Arduino UNO 的優(yōu)點在于其小巧而高效，符合多點監(jiān)控系統(tǒng)所要求的，小、精、準的要求。同時，Arduino 的開發(fā)環(huán)境也較為友好，同時由于該硬件開源的特性，適配的傳感器和執(zhí)行機構(gòu)非常豐富，擴展性極強，便于多種不同類型的傳感器和執(zhí)行機構(gòu)有機結(jié)合，在單片機內(nèi)屬于較合適的選型[3]。

3.2 藍牙模塊

藍牙模塊連接在Arduino UNO 開發(fā)板上，作為速度，方向等數(shù)據(jù)等傳輸?shù)绞謾C等設備的橋梁，實現(xiàn)了手機App 與下位機處理器的數(shù)據(jù)通信[4]，當主從模式兩個藍牙模塊配對成功后，可以簡單地更改為無線的藍牙。

3.3 移動模塊

防塵肺病智能機器人的移動模塊的實現(xiàn)是采用雙輪差速驅(qū)動[5]，具體為類汽車四輪模型，兩后輪差速驅(qū)動。驅(qū)動電機為100W 行星減速電機，通過24V 雙通道直流有刷電機驅(qū)動器與Arduino 單片機相連，直流電機驅(qū)動器引腳圖如圖3所示，圖中右側(cè)引腳為驅(qū)動器功率接口，M1與M2的A、B 口分別對應行星減速電機的引腳線，P+與P-口對應兩個電機的電源正負極輸入，外接24V 電源。左側(cè)1、6口為VCC，2、7口為PWM 占空比調(diào)速，3、4、8、9為控制邏輯高低電平信號口，5、x 口為隔離電源GND。

圖3 行星減速電機驅(qū)動器引腳圖

3.4 工作執(zhí)行模塊

防塵肺病智能機器人的工作執(zhí)行模塊動力輸出部分為步進電機提供，當工作時，步進電機可控制機器人的垂直、水平運動機構(gòu)進行相應的運動，實現(xiàn)防塵肺病智能機器人工作刷子的水平和垂直兩自由度工作，可設置不同的工作路徑模式。裝置的執(zhí)行模塊控制端主要是步進電機控制作用的體現(xiàn)，下面詳細介紹步進電機。

圖4 步進電機驅(qū)動器實物圖

步進電機是一種感應電機，將電脈沖信號轉(zhuǎn)變?yōu)榻俏灰苹蚓€位移的開環(huán)控制元件[6]。步進電機需要搭配配套的步進電機驅(qū)動器才能使用，如圖4所示為步進電機驅(qū)動器實物圖，是由PWM 脈沖波來控制轉(zhuǎn)速，一般情況下步距角為1.8°，通過驅(qū)動器的SW5、SW6、SW7、SW8來進行細分進一步調(diào)節(jié)電機轉(zhuǎn)速，已達到精確的運轉(zhuǎn)速度。驅(qū)動器的SW1、SW2、SW3、SW4是用來調(diào)節(jié)步進電機的電流，由于電壓時一定的，通過調(diào)節(jié)電流可實現(xiàn)電機轉(zhuǎn)矩力的大小。驅(qū)動器的PUL、DIR、EN 分別對應著控制電機的脈沖、轉(zhuǎn)動方向和使能，通過編程代碼可控制電機的運動。VCC 和GND 為連接對應的24V 電壓。A-、A+和B-、B+分別對應步進電機的連線，從而控制步進電機滿足設計要求的運動。

4 系統(tǒng)軟件設計

圖5 智能防塵肺病機器人軟件設計流程圖

智能防塵肺病機器人軟件設計流程如圖5所示，圖中詳細的描述了系統(tǒng)的工作流程，軟件設計包含上位機軟件、下位機控制程序和算法的編寫。上位機軟件檢測用戶的輸入，并通過藍牙把數(shù)據(jù)傳給下位機，下位機對數(shù)據(jù)進行解析，得到需要工作的模式。數(shù)據(jù)接收端使用Arduino UNO 對數(shù)據(jù)進行讀取，然后使用相依的算法進行計算。

4.1 上位機軟件開發(fā)

上位機手機App 操作界面如圖6所示，界面邏輯設計，一款好的APP 應該有良好的界面設計，兼顧重要參數(shù)的顯示，和方便的手動操作控制。在App 軟件程序中，主要完成運動速度和運動狀態(tài)數(shù)據(jù)的接收和顯示以及提供了一個手動操作的界面，用于使用者完成手動操作的要求。上位機軟件基于安卓系統(tǒng)開發(fā)[7]，用戶打開軟件App，首先App 進行初始化，之后藍牙連接，在藍牙連接成功后，可通過手機App 遠程操作控制機器人，有效避免工人與粉塵的接觸。

圖6 手機App操作界面圖

4.2 Dijkstra 最短路徑算法

Dijkstra 算法主要特點是以起始點為中心向外層層擴展，直到擴展到終點為止，找到一條從出發(fā)點到終點的最短路徑是一種廣度優(yōu)先的搜索方法。Dijkstra 算法原理：假設從S →E 存在一條最短路徑SE，且該路徑經(jīng)過點A，那么可以確定SA 子路徑一定是S →A 的最短路徑。證明：反證法。如果子路徑SA 不是最短的，那么就必然存在一條更短的SA，從而SE 路徑也就不是最短，與原假設矛盾。

如果我們規(guī)定G 為算法所應用的圖，s 是源點，l(u，v)是從點u 到v 的邊的長度，V 是圖中所有的點的集合，那么Dijkstra 算法的過程則如圖7所示：

圖7 Dijkstra算法偽代碼示意圖

將算法找到的距離記為d(v)，從s 到v 的實際最短距離記為δ(v)，若想要證明算法找到的確實是最短路徑，證明對任意 v ∈V，在當前輪遞推結(jié)束時都有。這等同于證明d(v)=δ(v)。運用數(shù)學歸納法，在假設當上一輪結(jié)束時如有d(v)=δ(v)，則本輪結(jié)束時d(v)=δ(v)同樣成立。

算法程序?qū)崿F(xiàn)步驟如下：

step1：首先建立兩個集合S=｛｝：表示已經(jīng)找到最短路徑的結(jié)點；U=｛｝：表示尚未找到最短路徑的結(jié)點。

step2：建立一個數(shù)組dist[i]，用于存放起點0到該結(jié)點i 的最短路徑

step3：具體執(zhí)行部分：

A：初始點設定

B：選取最小dist[i]

C：更新dist[i]

算法程序?qū)崿F(xiàn)如圖8所示：

圖8 Dijkstra最短路徑算法代碼

5 系統(tǒng)測試和結(jié)果分析

5.1 功能測試

圖9防塵肺病實物效果圖

系統(tǒng)的測試主要包括平臺運轉(zhuǎn)的穩(wěn)定性和可靠性測試以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性[8]。在測試中首先通過上位機控制平臺進行移動作業(yè)，同時控制作業(yè)刷進行墻面的清理。然后通過粉塵測試儀來測試環(huán)境中的粉塵數(shù)量。通過每個環(huán)節(jié)的檢測來評估系統(tǒng)的作業(yè)效果和對粉塵的吸收情況，經(jīng)過約100次的測試，系統(tǒng)有可靠的性能，平臺運行穩(wěn)定，吸收灰塵效果較好。

5.2 測試結(jié)果分析

實際試驗結(jié)果表明：

1）下位機可以準確的接受上位機傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，并進行定向移動。

2）在路徑的規(guī)劃過程中，可以通過Dijkstra算法實現(xiàn)最短路徑的計算。

3）系統(tǒng)有可靠的捕捉性能和傳輸性能，但是需要指出的是，系統(tǒng)在針對房頂?shù)淖鳂I(yè)面積時存在一定的問題，后期可以通過控制作業(yè)刷轉(zhuǎn)向來解決。

4）系統(tǒng)設計結(jié)構(gòu)簡單，原理清晰。呈現(xiàn)小型化，智能化，有利于產(chǎn)業(yè)化。

6 總結(jié)與展望

本文設計了基于Dijkstra 算法的防塵肺病智能機器人系統(tǒng)，主要完成了以下工作：

1）通過分析當前塵肺病的起因和危害，提出相應的解決方案，對防塵肺病機器人進行了機械結(jié)構(gòu)設計、繪制三維模型，通過合理的使用皮帶結(jié)構(gòu)實現(xiàn)平臺的移動和作業(yè)刷的靈活移動。

2）使用Arduino UNO 作為控制中樞，搭建了控制系統(tǒng)，研制了試驗樣機以及開發(fā)了手機App。

3）對防塵肺病機器人進行了功能測試和分析，基本滿足設計要求。

未來將對防塵肺病智能機器人的實物裝置進行優(yōu)化升級，在現(xiàn)有的控制基礎(chǔ)增加裝置的自主移動功能，可減輕工作人員攜帶的困難。