張恪尹，成瀚，高寶滿，楊賢哲，鄭英

（東南大學(xué) 成賢學(xué)院，江蘇南京，210088）

0 引言

新型冠狀病毒疫情的暴發(fā)，使得消殺工作成為當(dāng)前亟須解決的重要問題。傳統(tǒng)的消殺方式存在著效率低、安全難以保證等問題，而采用機(jī)器人技術(shù)進(jìn)行智能消殺則成為一種備受關(guān)注的解決方案。智能消殺機(jī)器人可以通過集成多種傳感器和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)多種病毒、細(xì)菌的高效、自主、安全和可靠的管理。與此同時(shí)，該技術(shù)還可以有效減少人工消殺的風(fēng)險(xiǎn)，提高消殺的效率和準(zhǔn)確性。

疫情的突如其來，導(dǎo)致國(guó)內(nèi)外各地區(qū)都無法及時(shí)地研發(fā)智能消殺機(jī)器人，但隨著疫情形勢(shì)越來越嚴(yán)重，國(guó)內(nèi)外高新技術(shù)企業(yè)和許多科研單位也都進(jìn)行了智能消殺機(jī)器人的研究和開發(fā)，市場(chǎng)上許多新型的智能消殺機(jī)器人也層現(xiàn)疊出。比如美國(guó)已經(jīng)研制出的Xenex 公司的LightStrike Germ-Zapping robot，該機(jī)器人底盤裝有四個(gè)被動(dòng)輪，移動(dòng)平臺(tái)上裝有高強(qiáng)度氣脈沖紫外線燈和運(yùn)動(dòng)傳感器，可對(duì)室內(nèi)進(jìn)行消毒，同時(shí)感知消毒區(qū)域是否有人員存在。山東日照的創(chuàng)澤智能的創(chuàng)創(chuàng)智能消毒機(jī)器人，特點(diǎn)是仿人型輪式機(jī)器人，在機(jī)器人背部加裝噴灑裝置，實(shí)現(xiàn)對(duì)工作區(qū)域的噴灑消毒。深圳的優(yōu)艾智合消毒機(jī)器人，特點(diǎn)是輪式移動(dòng)機(jī)器人，移動(dòng)平臺(tái)上配備紫外線消殺管，可實(shí)現(xiàn)無人值守，遠(yuǎn)程遙控[1]。

消殺機(jī)器人涉及的核心技術(shù)包括：感知技術(shù)、建圖技術(shù)、路徑規(guī)劃技術(shù)、消殺系統(tǒng)技術(shù)。

感知技術(shù)：消殺機(jī)器人能夠通過攝像頭來識(shí)別待消殺區(qū)域的人員和物體，以實(shí)現(xiàn)對(duì)消殺場(chǎng)景的感知。

建圖技術(shù)：消殺機(jī)器人獲取激光雷達(dá)和里程計(jì)數(shù)據(jù)，并通過自己的運(yùn)動(dòng)來確定自身位置。然后，機(jī)器人使用這些數(shù)據(jù)來構(gòu)建二維柵格地圖，以幫助機(jī)器人更好地了解其周圍環(huán)境，并進(jìn)行路徑規(guī)劃的任務(wù)。

路徑規(guī)劃技術(shù)：路徑規(guī)劃是消殺機(jī)器人自主移動(dòng)的關(guān)鍵技術(shù)，通過路徑規(guī)劃算法（本系統(tǒng)使用全局Dijkstra 算法配合局部DWA 算法）綜合考慮多種因素，包括地形、障礙物、消殺任務(wù)等，為機(jī)器人規(guī)劃一條最優(yōu)路徑。

消殺系統(tǒng)技術(shù)：消殺系統(tǒng)是消殺機(jī)器人的核心，它需要綜合考慮多種因素，包括消殺劑的類型、噴灑量、噴灑方式、紫外光的光照強(qiáng)度等，為機(jī)器人提供高效、安全、可靠的消殺服務(wù)。本系統(tǒng)使用消毒液噴灑技術(shù)和紫外光照射技術(shù)相結(jié)合。

1 智能消殺機(jī)器人設(shè)計(jì)

1.1 消殺機(jī)器人的總體框架構(gòu)建

智能消殺機(jī)器人的總體框架主要包括硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)兩個(gè)方面。

硬件系統(tǒng)主要包括底盤、傳感器、執(zhí)行器、消殺裝置等組成部分。底盤是機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)平臺(tái)，包括驅(qū)動(dòng)電機(jī)、車輪、霍爾編碼器等組件，用于實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的移動(dòng)和姿態(tài)控制。傳感器包括激光雷達(dá)、攝像頭等，用于獲取機(jī)器人周圍環(huán)境的信息。執(zhí)行器選用吸水棉棒和繼電器，用于控制機(jī)器人執(zhí)行具體的消殺任務(wù)。消殺裝置選用噴霧器，用于實(shí)現(xiàn)消殺操作。

軟件系統(tǒng)主要包括機(jī)器人的控制軟件、感知軟件、路徑規(guī)劃軟件和消殺軟件等組成部分?？刂栖浖刂茩C(jī)器人的移動(dòng)和姿態(tài)。感知軟件處理傳感器獲取的數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)對(duì)消殺區(qū)域、人員、障礙物等的感知。路徑規(guī)劃軟件根據(jù)目標(biāo)區(qū)域的地圖信息和感知數(shù)據(jù)，生成機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)路徑，以實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航。消殺軟件控制消殺裝置的開關(guān)和消殺時(shí)間，以實(shí)現(xiàn)消殺操作。

在整個(gè)框架中，機(jī)器人的感知和路徑規(guī)劃是兩個(gè)重要的環(huán)節(jié)，需要通過各種算法和技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。此外，機(jī)器人的安全性、可靠性和智能化程度也是整個(gè)框架的關(guān)鍵考慮因素。綜合上述分析，將智能消殺機(jī)器人系統(tǒng)框圖如圖1 所示。

圖1 消殺機(jī)器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

1.2 硬件選型

上位機(jī)選擇NVIDIA Jetson Nano 2GB。下位機(jī)選擇Arduino Nano 單片機(jī)。驅(qū)動(dòng)電機(jī)選擇JGB37-520 直流減速電機(jī)。電機(jī)驅(qū)動(dòng)芯片選擇TB6612FNG。激光雷達(dá)選擇RPLIDARA1。并在直流減速電機(jī)上裝載霍爾編碼器實(shí)時(shí)測(cè)速。

2 智能消殺機(jī)器人底盤結(jié)構(gòu)

從控制的角度來看，機(jī)器人系統(tǒng)可以分為四部分：傳感系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、執(zhí)行機(jī)構(gòu)。而執(zhí)行機(jī)構(gòu)與驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)構(gòu)成了機(jī)器人底盤，也就是本章重點(diǎn)介紹的部分。

2.1 驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)

在本智能消殺機(jī)器人中，采用電池驅(qū)動(dòng)TB6612FNG 電機(jī)驅(qū)動(dòng)芯片進(jìn)而驅(qū)動(dòng)JGB37-520 直流減速電機(jī)作為驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)。作為最簡(jiǎn)單的能源，電池驅(qū)動(dòng)的優(yōu)點(diǎn)是：速度變化范圍大，效率高，速度和位姿精度很高。缺點(diǎn)也同樣明顯，不能直接驅(qū)動(dòng)電機(jī)[2]。

2.2 執(zhí)行系統(tǒng)

在執(zhí)行系統(tǒng)中，兩輪差速模型是最簡(jiǎn)單的底盤模型，通常是在底盤兩邊安裝兩個(gè)平行的同構(gòu)動(dòng)力輪，但考慮到在不添加其他維持平衡的系統(tǒng)的情況下至少需要三個(gè)點(diǎn)作為支撐點(diǎn)才能維持機(jī)器人的平衡。在底盤的后方兩側(cè)安裝了兩個(gè)同構(gòu)動(dòng)力輪，在底盤前方中間安裝一個(gè)萬向輪，由此組成了智能消殺機(jī)器人的執(zhí)行系統(tǒng)[3]。簡(jiǎn)易示意圖如圖2 所示。

圖2 三輪差速機(jī)器人簡(jiǎn)易模型

2.3 差速模型

差速模型可以用來推算機(jī)器人的軌跡，通過左右輪編碼器的讀數(shù)，可以計(jì)算出機(jī)器人的位移和轉(zhuǎn)角。假設(shè)機(jī)器人在t 時(shí)刻的位姿已知，包括位置和姿態(tài)，輪距和輪子半徑也已知，同時(shí)知道t 時(shí)刻左右輪的編碼器讀數(shù)，那么就可以推算出t+1 時(shí)刻的位姿。

在采樣間隔中，如果機(jī)器人的左右輪速不同，那么機(jī)器人走過的軌跡就是一個(gè)圓弧，如圖3 所示。圖中Xw,Yw為世界坐標(biāo)系，紅色和綠色坐標(biāo)軸分別表示機(jī)器人的x 軸和y軸，假設(shè)機(jī)器人在初始時(shí)刻的位置為 (x0,y0)，朝向?yàn)棣?，兩個(gè)輪子的速度分別為vL和vR，運(yùn)動(dòng)時(shí)間為t。機(jī)器人底盤的半軸距為L(zhǎng)，則機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)模型可以表示為式(1)圓弧的弧長(zhǎng)?SK可以由式(2)和(3)計(jì)算出，轉(zhuǎn)角?θ 可以由式(4)計(jì)算出來。

圖3 差速模型示意圖

根據(jù)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡，我們可以計(jì)算出機(jī)器人在每個(gè)時(shí)刻的位置和朝向。假設(shè)機(jī)器人在時(shí)刻t的位置為(x(t),y(t))，在時(shí)刻t+dt的位置為 (x(t+dt),y(t+dt))，則機(jī)器人在這段時(shí)間內(nèi)轉(zhuǎn)過的弧長(zhǎng)可以近似表示為式（2）：

因此，機(jī)器人在整個(gè)運(yùn)動(dòng)過程中轉(zhuǎn)過的弧長(zhǎng)可以表示為式(3)：

并且，機(jī)器人在整個(gè)運(yùn)動(dòng)過程中轉(zhuǎn)過的角度可以表示為式(4)：

因此，在推算機(jī)器人的軌跡時(shí)，可以使用差速模型配合編碼器讀數(shù)計(jì)算機(jī)器人的位移和轉(zhuǎn)角，然后根據(jù)左右輪速不等的假設(shè)，計(jì)算出機(jī)器人走過的圓弧軌跡的弧長(zhǎng)和轉(zhuǎn)角。最終可以得到機(jī)器人在t+1 時(shí)刻的位姿如圖3 所示。

顯然，在這個(gè)圓弧模型中，機(jī)器人邊走邊轉(zhuǎn)過全部的角度，也就是圓弧的圓心到機(jī)器人中心的半徑從起始位置，到終止位置，轉(zhuǎn)過了?θ，先采用向量運(yùn)算，通過機(jī)器人位置，推出圓心位置，然后通過半徑轉(zhuǎn)了?θ，推導(dǎo)出最終位置，方程組如式(5)所示。

顯而易見，當(dāng)機(jī)器人走直線時(shí)，?θ=0，即轉(zhuǎn)式過的(5角)度不變，則最終位置的橫縱坐標(biāo)應(yīng)為其初始位置與其根據(jù)行進(jìn)角度在世界坐標(biāo)軸上的投影之和[5]。

3 SLAM 建圖與導(dǎo)航

3.1 Gmapping 建圖

Gmapping 算法是一個(gè)基于2D 激光雷達(dá)（本課題選用RPLIDARA1）使用RBPF 算法建出二位柵格地圖的SLAM算法。該算法可以實(shí)時(shí)構(gòu)建室內(nèi)環(huán)境地圖，計(jì)算量少，地圖精度高，對(duì)激光雷達(dá)掃描頻率要求低。依照粒子濾波的思想，地圖信息包含在各粒子之中，因此該算法的算法復(fù)雜度也是由粒子數(shù)所決定的[6]。

在ROS 中，Gmapping 需要訂閱機(jī)器人關(guān)節(jié)變換話題(/tf) 和激光雷達(dá)掃描數(shù)據(jù)話題(/scan)，發(fā)布柵格地圖話題(/map) 。將智能消殺機(jī)器人從開機(jī)到t 時(shí)刻傳感器測(cè)量的數(shù)據(jù)表示為 z1:t(/scan)，里程計(jì)的測(cè)量值表示為u1:t(/odom)，同時(shí)估計(jì)地圖信息為m(/map)，運(yùn)動(dòng)軌跡狀態(tài)為x1:t。由此，SLAM 問題概率能夠被描述為一個(gè)條件聯(lián)合概率分布，表述如式(6)所示。

為了將SLAM 問題劃分得更細(xì)一點(diǎn)，用概率論原理將上述公式進(jìn)行分解，分解過程如式(7)所示。

式中p(x1:t,m|u1:t,z1:t)表示機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡的估計(jì)，p(m|x1:t,z1:t)表示在已知機(jī)器人軌跡和傳感器測(cè)量數(shù)據(jù)的情況下對(duì)地圖構(gòu)建的閉式運(yùn)算，也就是Rao-Blackwellized分解。這樣一來SLAM 建圖就被分解為兩個(gè)問題，即機(jī)器人軌跡的估計(jì)和已知機(jī)器人位姿的地圖構(gòu)建。

通過上述分析，可以知道p(x1:t|u1:t,z1:t)估計(jì)了機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡，接下來使用條件貝葉斯公式和條件聯(lián)合概率公式將其繼續(xù)分解，結(jié)果如式(8)所示。

理論上，xt只與xt-1和ut有關(guān)，所以將軌跡估計(jì)問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)增量估計(jì)問題，p(x1:t-1|u1:t-1|u1:t-1,z1:t-1)表示上一時(shí)刻機(jī)器人的位姿，用上一時(shí)刻的粒子群表示。每一個(gè)粒子都有運(yùn)動(dòng)學(xué)模型p(xt|xt-1,ut)進(jìn)行狀態(tài)傳播，以得到每個(gè)粒子的預(yù)測(cè)軌跡。對(duì)每個(gè)傳播后的粒子，用觀測(cè)模型p(zt|xt)進(jìn)行權(quán)重計(jì)算歸一化處理，這樣就得到現(xiàn)在時(shí)刻的機(jī)器人軌跡。之后根據(jù)估計(jì)的軌跡以及傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行地圖構(gòu)建[7]。

3.2 路徑自主規(guī)劃的Dijkstra 算法

作為一種經(jīng)典的用于解決單源最短路徑問題的算法，它的優(yōu)點(diǎn)有很多，比如：

正確性：Dijkstra 算法能夠在無向圖中，正確地找到某個(gè)源點(diǎn)到其他所有節(jié)點(diǎn)的最短路徑。這是因?yàn)镈ijkstra 算法使用了貪心策略，每次都選擇當(dāng)前距離源點(diǎn)最近的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展，并利用已知的最短路徑來更新其他節(jié)點(diǎn)的距離值。

可優(yōu)化性：Dijkstra 算法的時(shí)間復(fù)雜度可以通過使用優(yōu)先隊(duì)列等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，從而達(dá)到更快的運(yùn)行速度。

靈活性：Dijkstra 算法可以用于有向圖和無向圖，并且可以處理帶權(quán)圖和不帶權(quán)圖。

當(dāng)然，它的缺點(diǎn)也很明顯，Dijkstra 算法的時(shí)間復(fù)雜度通常比其他算法高，為O((V+E)logV)，其中V 和E 分別為圖中的節(jié)點(diǎn)數(shù)和邊數(shù)。可能導(dǎo)致機(jī)器人路徑規(guī)劃的實(shí)時(shí)性降低。

在智能消殺機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景中，實(shí)時(shí)性很重要，因?yàn)闄C(jī)器人需要在短時(shí)間內(nèi)快速響應(yīng)環(huán)境變化并調(diào)整路徑。如果路徑規(guī)劃算法耗費(fèi)太長(zhǎng)時(shí)間，機(jī)器人可能無法及時(shí)調(diào)整路徑，從而無法避開障礙物或到達(dá)目標(biāo)位置，甚至可能導(dǎo)致任務(wù)失敗或機(jī)器人受損。

對(duì)于這種情況，本文嘗試引入啟發(fā)式信息以優(yōu)化Dijkstra 算法。通過引入啟發(fā)式信息，機(jī)器人有效地減少了搜索范圍，從而降低算法時(shí)間復(fù)雜度。啟發(fā)式信息是指一種對(duì)搜索問題的估計(jì)，它可以幫助算法更快地找到最優(yōu)解。

3.3 Dijkstra 算法的優(yōu)化

在Dijkstra 算法中引入啟發(fā)式信息的具體實(shí)現(xiàn)步驟包括：定義啟發(fā)式函數(shù)、初始化最短距離和優(yōu)先級(jí)、計(jì)算節(jié)點(diǎn)優(yōu)先級(jí)、搜索并更新節(jié)點(diǎn)的最短距離、使用優(yōu)先隊(duì)列進(jìn)行節(jié)點(diǎn)排序。

定義一個(gè)啟發(fā)式函數(shù)，該函數(shù)用于估算節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的距離。常用的啟發(fā)式函數(shù)有曼哈頓距離、歐幾里得距離等。與曼哈頓距離相比，歐幾里得距離更精確地估算了節(jié)點(diǎn)之間的距離，因?yàn)闅W幾里得距離是兩點(diǎn)在平面上的直線距離，而曼哈頓距離只是兩點(diǎn)在網(wǎng)格狀地圖上的距離。所以本文選用歐幾里得距離為模型定義啟發(fā)式函數(shù)。將節(jié)點(diǎn)n到起點(diǎn)的距離作為節(jié)點(diǎn)的估計(jì)值，定義為h(n) 函數(shù)。設(shè)節(jié)點(diǎn)n的坐標(biāo)為(xn,yn)，起點(diǎn)的坐標(biāo)為(x0,y0)，則節(jié)點(diǎn)n到起點(diǎn)的歐幾里得距離為。則節(jié)點(diǎn)n的估計(jì)值h(n) 為到起點(diǎn)的歐幾里得距離d。通過這樣定義啟發(fā)式函數(shù)能夠有效減少搜索的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，加快算法的運(yùn)行速度。

在算法開始之前，將起點(diǎn)的最短距離初始化為0，將所有其他節(jié)點(diǎn)的最短距離初始化為正無窮大，并將所有節(jié)點(diǎn)的優(yōu)先級(jí)初始化為無窮大。

對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn)，我們定義一個(gè)優(yōu)先級(jí)f(n)=g(n)+h(n)，其中g(shù)(n) 表示起點(diǎn)到節(jié)點(diǎn)n的最短距離，h(n) 表示節(jié)點(diǎn)n到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的估計(jì)距離。

搜索時(shí)，我們首先選取優(yōu)先級(jí)最小的節(jié)點(diǎn)作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，并標(biāo)記該節(jié)點(diǎn)為已訪問。然后，更新該節(jié)點(diǎn)的相鄰節(jié)點(diǎn)的最短距離，并重新計(jì)算相鄰節(jié)點(diǎn)的優(yōu)先級(jí)。

重復(fù)前一步，直到找到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)或者未訪問的節(jié)點(diǎn)集合為空。至此，完成了定義啟發(fā)式函數(shù)的所有步驟。

上述引入啟發(fā)式信息是使用優(yōu)先隊(duì)列的思想來實(shí)現(xiàn)的，即每次從隊(duì)列中選取優(yōu)先級(jí)最小的節(jié)點(diǎn)作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)。在每次更新節(jié)點(diǎn)的最短距離后，機(jī)器人會(huì)將該節(jié)點(diǎn)重新加入優(yōu)先隊(duì)列中，并按照更新后的優(yōu)先級(jí)進(jìn)行排序。這樣，在每次選擇下一個(gè)節(jié)點(diǎn)時(shí)，算法會(huì)優(yōu)先考慮優(yōu)先級(jí)較小的節(jié)點(diǎn)，從而加速算法的運(yùn)行。

3.4 Dijkstra 算法優(yōu)化的驗(yàn)證

完成Dijkstra 算法的優(yōu)化后，搭載好Dijkstra 算法，控制機(jī)器人在相對(duì)密閉的空間內(nèi)移動(dòng)，使用激光雷達(dá)掃描周圍環(huán)境獲得數(shù)據(jù)來構(gòu)建地圖，在ROS 系統(tǒng)中通過可視化工具RVIZ 可以觀察到地圖逐步被構(gòu)建出來。生成的地圖如圖4 所示。

圖4 SLAM 建圖例圖

地圖創(chuàng)建好后，在RVIZ 中，可以看到機(jī)器人所在的具體位置。在地圖上設(shè)置目標(biāo)位置，機(jī)器人就能夠基于啟發(fā)式函數(shù)改進(jìn)的Dijkstra 算法自主規(guī)劃最優(yōu)路徑，完美避開障礙物，運(yùn)動(dòng)到目標(biāo)位置。

4 智能消殺機(jī)器人整體設(shè)計(jì)

4.1 機(jī)器人移動(dòng)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與組裝

首先根據(jù)Arduino Nano、TB6612 大小尺寸，確定洞洞板尺寸和安裝位置。確定好架子尺寸之后，進(jìn)行底盤驅(qū)動(dòng)板的安裝。

其次，移動(dòng)機(jī)器人底盤和電機(jī)支架的尺寸根據(jù)電機(jī)的尺寸、激光雷達(dá)的尺寸、Jetson Nano 大小等來確定。確定好尺寸后，打印出亞克力板進(jìn)行安裝。

4.2 消殺系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

消殺系統(tǒng)由噴霧器、紫外線消毒燈和各類傳感器組成，吸水裝置利用虹吸原理將消毒液從瓶底吸到瓶口，霧化噴灑器由Arduino 通過繼電器控制，它可以通過吸水裝置從下到上吸出消毒液，再經(jīng)由霧化噴頭將消毒液噴出。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖5 所示。配合紫外線消毒燈對(duì)消殺區(qū)域進(jìn)行一定時(shí)間的照射，來實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)定時(shí)消殺的功能。并外接DHT11 傳感器、CO2傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并反饋環(huán)境溫濕度數(shù)據(jù)和空氣的滯留量，讓機(jī)器人及時(shí)制定合適的消殺方案（控制紫外線照射時(shí)間、控制消毒液噴射量）。與此同時(shí)，Jetson Nano 會(huì)接收攝像頭傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和分析，獲取目標(biāo)位置、形狀、顏色等信息。根據(jù)目標(biāo)物體的類型和狀態(tài)，通過Arduino 使用相應(yīng)的消殺方案進(jìn)行消殺操作。

圖5 消殺系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

接著，將消殺系統(tǒng)、控制系統(tǒng)和感知系統(tǒng)有機(jī)地結(jié)合在一起，從而實(shí)現(xiàn)自主、高效、智能地消殺操作。這種有機(jī)結(jié)合可以使它們相互協(xié)調(diào)，提高整個(gè)系統(tǒng)的效率和精度。消殺系統(tǒng)框圖如圖6 所示，展示了整個(gè)系統(tǒng)的架構(gòu)和各個(gè)組件之間的聯(lián)系。

圖6 消殺系統(tǒng)運(yùn)行示意圖

通過在消殺裝置下方安裝壓力傳感器，并在上位機(jī)上訂閱壓力傳感器傳輸?shù)男畔?，?shí)現(xiàn)消殺系統(tǒng)與機(jī)器人端的通信，獲取壓力變化的信息。當(dāng)消毒液減少到一定程度后，發(fā)出警報(bào)并適當(dāng)減少消毒液噴灑量，保證消毒液的正常噴射功能。

5 結(jié)論

本文設(shè)計(jì)了一個(gè)基于ROS 環(huán)境、SLAM 建圖和基于啟發(fā)式函數(shù)改進(jìn)的Dijkstra 算法導(dǎo)航的智能消殺機(jī)器人，將建圖導(dǎo)航功能與消殺系統(tǒng)緊密結(jié)合。機(jī)器人的軟硬件配合工作，實(shí)現(xiàn)了各個(gè)模塊的互相協(xié)作，提高了消毒殺菌的效率，大大減少防疫工作人員的風(fēng)險(xiǎn)。作為這樣一種高效、智能、安全的消殺工具，具有廣泛的應(yīng)用前景和推廣價(jià)值。