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1、基于多传感器的智能垃圾分类机器人的研究摘要:如今，能源危机已然成为了全人类需要面对的严峻考验。为了节约有限能源同时进行再利用，作为回收和正确处理的基础，对垃圾进行准确、高效地分类成为了迫不及待被解决的问题。我们的研究限制在六种不同的类别，包括了对于垃圾物理特性的归纳、完整的垃圾分类机器人的设计和可行的c+分类算法。项目的结果证明了整套方案的可行性同时算法也达到了100%的正确率关键词：SVM 3D建模 分类 机器学习1 引言1.1 背景与意义自上世纪中叶第一台可编程机械手及工业机器人问世以来，机器人的研究取得了丰硕成果，并在包括工业、医学、农业、建筑业、军事等领域均有重要应用。由于机器人技术综
2、合了多个学科的研究成果，代表了高科技发展的前沿，成为体现各国科技实力的一项重要指标，引发了全球研究的热潮。机器人研究的根本目的，是更好地服务于人类社会。研发机器人并使之能从事更具智能特性的实践活动是近年来该领域研究的热点之一。现实的人类生活中，如何有效处理各类垃圾以减少危害并实现废品资源的回收利用是各国面对的一个由来已久的课题，而垃圾的准确分类是对其进行有效处理的基本前提。垃圾分类在欧美等发达国家实行已久,取得良好的效果。我国也正在大力提倡提倡垃圾分类，鼓励人们在垃圾投放时进行分类投放。尽管我国现阶段在这一问题上取得了一些进展，但仍然存在不少问题。一方面，垃圾分类投放基础设施的建设还不尽完备，
3、许多中小型城市还远远达不到基本的垃圾分类的设施要求；另一方面，垃圾分类意识淡泊，许多人在丢弃垃圾时，不注意观察垃圾桶上的标识，甚至不清楚垃圾分类的标准。这使得我国垃圾的回收利用率十分不高，不利于我国的环境保护和社会资源的节约。将机器人技术应用到垃圾分类任务中，是实现垃圾准确分类的一个有效途径。自动垃圾分类机器人从产品设计开始,对垃圾分类进行系统设计和建设,采用机械化、智能化的综合方式,取代人工劳动,减少人为造成的工作差错,达到良好的分类效果，对减少污染、提高垃圾处理效率、节约社会资源具有重要的意义。1.2 研究目标与内容1.2.1 研究目标本课题的总体目标是：在充分调研垃圾分类机器人国际最新研
4、发进展的基础上，针对人们日常生活常见垃圾的若干主要类别，研发出一款自动垃圾分类机器人的产品原型。所涉及的子目标包括：各类垃圾特性的归纳分析以实现拟分类垃圾种类的选定；针对性传感器调研以实现合理传感器的选取；模式分类算法的学习与实现；垃圾分类仿真性能的评测；垃圾分类机器人原型的机体设计与实现；垃圾分类实体机器人分类性能的评测。1.2.2 研究内容依照本课题研究的总体目标及各子目标，课题的具体研究内容主要包括：（1） 各类垃圾特性的归纳分析结合我国对垃圾种类的规范，特别是借鉴欧美日等发达国家对垃圾种类的规范，对人们生活日程产出的各类垃圾其物理特性进行归纳分析。最终总结出各类主要垃圾的物理特性汇总表
5、格。在此基础上，结合对垃圾分类机器人国际最新进展的调研跟踪，以及对传感器特性的基本把握，对各类垃圾的可区分性、区分性价比预估等深层次特性加以分析。进而，实现分类垃圾种类的初步选定。本课题的主要目的是实现一款自动分类垃圾机器人的产品原型，在这一阶段，我们并不强调能对所有垃圾能予以良好自动分类，而是通过对若干选定重要垃圾种类的自动分类研究，深入理解自动垃圾分类的全过程，探索自动垃圾分类机器人研发可能涉及的一系列基本问题，并试图给出相应的解决方案。（2） 各类垃圾特性的感知及传感器与处理器的选取在对各类垃圾基本特性（主要是物理特性）明确把握的基础上，探索如何实现对这些特性的感知是另一个重要问题，因为
6、这是垃圾分类机器人能对垃圾予以正确分类的前提。基于此，本课题将仔细分析各类已有传感器的特点及其性能，同时也将以高准确性的垃圾特性区分为目的，探索部分更有效传感器研发的可能性。此外，选取何种处理器及实现与各传感器的数据通信，也是这一块研究内容中的重要任务。（3） 模式分类算法的调研、实现与性能改进自动垃圾分类机器人的模式分类算法是其数据处理模块的核心内容。本课题将调研模式识别与机器学习领域的若干成熟分类算法，在认真分析传感数据特点的基础上，选择并实现各类垃圾的分类模型。本课题研究任务本身就是一个典型的机器学习问题，因而机器学习需考虑的问题基本都将涉及。除上面所提分类算法的选取问题以外，传感数据的
7、预处理、特征提取、特征选择、模型训练数据集及测试数据集的收集整理、性能的评测与改进等等问题都需要予以考虑，以期实现高准确率的分类性能。此外，模型的增量式学习能力也是备选的考虑内容。目的是希望自动垃圾分类机器人能利用实践的分类处理任务中反馈的经验，不断改进自身性能。（4） 硬件系统的机械结构设计与搭建根据课题研究的需要，搭建相应的硬件系统。包括各类垃圾投放入口的设计、传感数据采集方式及相应传感器的安装位置设计、各类垃圾装载缸体的设计、依据系统分类结果的垃圾投放控制、能源供给设计等等。在硬件系统设计的基础上，器件及材料选取、机械加工组装、传感器安装调试、电源配置等。在搭建出最终基于多传感器的自动垃
8、圾分类机器人原型平台后，硬件系统的整体调试也是这一块内容涉及的重要任务。最后需要进行平台整体的软件调试与性能测试，并依据性能对系统改进以达到预期目标。2 研究现状2.1 国外据悉，目前，英国一个寻常家庭，放置的垃圾桶数量有5个之多，分别堆放家居废物、混合的可回收利用垃圾、花园废物、玻璃物和锡制罐头。这么多垃圾桶，不仅影响家居美观，而且占用太多空间，放置在一些狭小的街道上非常不合适。如今，不用再担心这类问题了。在英国，一台名为“喜鹊”的垃圾自动分类系统将轻易解决这个问题。“喜鹊”垃圾自动分类系统让垃圾回收更方便也更有效，同时也能减少堆积在街边垃圾桶里垃圾的数量。英国每日邮报报道称，第一台“喜鹊”
9、垃圾自动分类系统将于今年10月1日在英国南部伯克郡投入使用，随后将有更多的地区开始使用这个系统。意大利也制造出了一款名为 GPS垃圾回收机器人的智能垃圾分类。只要顾客有垃圾需要处理，只需一个电话，它不但会全天无休地工作，而且可以自动定位并找到遍布城区的所有大街小巷。除此之外，它还有具有相邻功能的兄弟姐妹，比如说智能环保卫生车以及智能吸尘器等。意大利的这款GPS垃圾回收机器人，它外形憨态可掬，采用赛格威(也就是一种电力驱动且具有自我平衡能力的个人用运输载具，俗称电动代步机)动力驱动，根据顾客的要求进行上门服务，准确到达指定地点取走垃圾。芬兰也有垃圾自动分类机器人，机器人的分拣系统由现成的工业机器
10、人部件组装而成，并可添加新的测量装置，从而进一步提高这种机器人识别和分拣的成功率。由于人们分不清手中的垃圾究竟该往哪种垃圾箱中扔。芬兰的研究人员为了解决人们的这种困惑，开发出一种可以将垃圾自动进行分类的机器人。芬兰泽恩机器人公司的研发人员介绍说，这种机器人可根据安装在其手臂上的视觉传感器、金属探测器和重量测量仪所采集的综合数据和触觉反馈，从成堆的垃圾中分拣出可回收利用的材料，如金属、混凝土、木材和塑料等，并进行分类。操作时，需分拣的废品被放在传送带上，机器人的机械手将其拿起并进行分析，如能识别出其种类，机器人就将它放在不同的分类箱内。芬兰回收和垃圾处理公司在建筑工地上进行的测试显示，垃圾分类机
11、器人的工作性能良好。西方的一部分国家已经进行了在国家内进行了大规模的智能垃圾分类系统，比起我国在这方面的研究，它们开发的更早，在成功后立即进行大规模的试用，在环境保护上起到了很大的作用。2.2 国内社会经济的发展，环境污染和生态破坏正成为危害我国人民健康、制约地方经济社会发展的重要因素。长期以来，我国大陆的垃圾处理方式主要是露天堆放。由于产生的垃圾量大且有逐年增加的趋势，各大城市逐渐被垃圾场所包围。近年来，随着政府环境意识的增强以及环境保护经费的投入，一些城市的垃圾处理方式也在发生变化。目前，我国垃圾处理手段包括直接堆放、地下填埋、焚烧处理和分类回收，前三类处理方式都或多或少危害着城市的健康发
12、展。无论从微观还是宏观的角度，智能垃圾分类处理都是可持续发展的大势所趋。近年来，我国在此项目上投入大量财力物力，2011年5月16日-18日，一个以“垃圾分类”为主题的展示活动在全国农展馆亮相，智能型分类转运站、能自动称重的分类垃圾箱、远程信息技术等高科技从大型的餐厨垃圾就地处理机、分类压缩运输车到小巧的家庭食物垃圾处理器再到“轻薄”的分类垃圾袋，从分类投放到分类收集、分类运输再到分类处理，智能机已覆盖了方方面面。但这仍然仅限于试用展示阶段，在我国还未进行大规模的运行。2.3 总结综上所述，国外发达国家对智能垃圾分类的研究起步较早，实施精细、到位，且从政府、企业、居民不同方面入手改善垃圾分类处
13、理状况，我国相对来说，起步稍晚，技术方面也仍有提高的空间，所以发达国家在其方面的成效与经验对我国垃圾分类处理的实施有着十分重要的借鉴意义。参考到上述国内国外的研究现状的难度及专业性，我们打算完成一套全自动智能垃圾分类机从产品设计开始,对垃圾分类进行系统设计和建设,采用机械化、智能化的综合方式,取代人工劳动,减少人为造成的工作差错,达到完美的分类效果。其最重要目的在于提高垃圾处理的有效性。在研究方法方面，我们决定采用比较探究法，通过比较各种垃圾样本的之间的不同点提取到垃圾的特征数据，并根据特征数据对各种样本进行分析得到结果。通过比较不同算法的可行性、效率及准确率等方面进行综合比较达到算法最优化的
14、目的。3 研究内容3.1 垃圾归纳分析3.1.1 主要研究对象塑料瓶、塑料袋、易拉罐、玻璃瓶、纸盒、旧书等3.1.2 监测的物理特性表1. 物理特性质量激活处理程序；作为轻重特征透明度区分塑料玻璃与其他导电性区分金属与其他硬度区分玻璃瓶旧书与其他挤压声频率区分易拉罐塑料瓶与其他3.2 传感器的选取本项目对于不同材质的特征提取依赖于多传感器的配合使用实现。在项目中已确定使用的传感器有红外对射光电传感器、音量传感器、电位器、薄膜压力传感器、电子称。以下将对于各个传感器的用途及配合进行详细论述。3.2.1 红外对射光电传感器光电传感器用于对于物体透明度进行识别。当垃圾进入识别装置后，红外对射光电传感
15、器会从三个不同角度，如图（1）所示，发射红外光束，通过接收端收到的红外光的强弱鉴别物体的透明度。使用三对传感器的目的在于能通过程序过滤掉当红外光照射到例如塑料瓶瓶口、商标或从底面而非侧面照射等时产生的极值从而能得到较为准确的透明度的数值。通过对物体透明度的判断能够将之前所述的分类范围中的玻璃瓶、塑料瓶与其他物品区分开。图（1） 红外传感器3.2.2 声音传感器用于采集下压机构下压过程中物体发生塑性形变后将弹性势能释放产生的声音，配合电位器、薄膜压力传感器测定物体硬度数据。如图（2）图（2） 声音传感器3.2.3 电位器图（3）薄膜压力传感器电位器的使用是用来与薄膜压力传感器（后文会进行论述）、
16、音频传感器（前文已述）配合以测定物体硬度。电位器可以测定前文所述的曲柄滑块中曲柄转动角度，根据后文所述的滑块位移与曲柄转动角度、曲柄长、连杆长关系的公式可推倒物体的形变量。3.2.4 薄膜压敏电阻薄膜压力传感器用来与电位器（前文已述）、音频传感器（前文已述）配合以测定物体硬度。当压力传感器触触碰到物体时会返回压力值此时触发测定硬度的程序。曲柄滑块会带动传感器不断向下运动直到压力值大于某个特定值。若声音传感器为接收到大于某个定值的音量则认为物体发生塑性形变否则则认为只发生了弹性形变。在这期间因为考虑到单片机的计算性能及精度和数据随机性的问题，每t毫秒采集一次位移和压力的数值，t为在1,15上的随机数。弹力K与形变量x满足公式（1）：F=kx
