自動檢測和收集垃圾的系統(tǒng)

世界上許多目前都面臨著與廢物收集有關(guān)的重大問題，特別是在城市地區(qū)，因為人口每天產(chǎn)生大量的廢物。技術(shù)可以在解決這些問題方面發(fā)揮重要作用，例如，通過開發(fā)更有效的工具來收集和收集垃圾。

考慮到這一點，Vishwakarma政府工程學院的研究人員最近開發(fā)了一種廉價而有效的垃圾自動檢測和收集系統(tǒng)。他們的系統(tǒng)在arXiv上預(yù)先發(fā)表的一篇論文中提出，使用人工智能(AI)算法來檢測和定位周圍的垃圾，然后用一個機器人抓取器把垃圾撿起來。

研究人員在他們的論文中寫道:“同時期的方法發(fā)現(xiàn)，很難管理城市人口增長所產(chǎn)生的固體廢物的數(shù)量。”“我們提出了一個非常衛(wèi)生和便宜的系統(tǒng)，它使用人工智能算法來檢測垃圾?！?/p>

該垃圾管理系統(tǒng)被研究人員稱為AGDC(自動垃圾檢測和收集)，由機器人身體(即基座、機械臂和抽屜)和一些機器學習算法組成。該系統(tǒng)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)探測地面和附近的垃圾。一旦探測到一塊垃圾，它就會通過分析集成攝像機收集的圖像來計算自己的位置。

“對象檢測是指在數(shù)字格式的圖像和視頻中識別特定類別的對象(如瓶子、貓、狗或卡車)的實例，”研究人員解釋說。AGDC使用對象檢測將垃圾與圖像/視頻中的其他對象進行分類。目標檢測算法使AGDC能夠識別圖像或視頻中目標(即垃圾)所在的位置。”

一旦系統(tǒng)的CNNs探測到附近的一片垃圾，另一種算法就會估計機器人和垃圾之間的距離，同時為機器人生成到達目標位置的指令。碎片的位置和這些指令隨后被反饋給一個微控制器，它基本上控制著機器人的動作。

研究人員解釋說:“在完成目標檢測任務(wù)后，下一個任務(wù)是確定目標與機械臂底部的距離，這對于機械臂撿起垃圾來說是必要的。”

一旦微控制器接收到關(guān)于垃圾位置的信息，它就會將機器人移動到那個位置。當機器人最終到達CNNs探測到的垃圾位置時，它會使用機械臂來收集垃圾，并將其放入附著在身體上的容器(即抽屜)中。

研究人員寫道:“垃圾收集器的設(shè)計可以分為三個主要部分:底座、機械臂和抽屜?！薄暗鬃?qū)動機器人走向垃圾，機械臂收集垃圾，抽屜儲存機械臂收集的垃圾?！?/p>

研究人員已經(jīng)開發(fā)出了一個垃圾檢測系統(tǒng)的原型，該系統(tǒng)目前可以收集100-200克的垃圾。在他們未來的工作中，他們計劃擴展這個原型，這樣它就可以在清空抽屜之前收集2到3公斤的垃圾。

此外，該團隊正在考慮開發(fā)和訓練一個新的CNN模型，該模型將允許AGDC同時檢測多個垃圾碎片。最終，將機器人連接到互聯(lián)網(wǎng)也可以實現(xiàn)更大范圍的實現(xiàn)，例如，創(chuàng)建一個自動化的系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)來有效地收集特定區(qū)域的垃圾。