語(yǔ)音示教+自主巡航智能垃圾分類(lèi)機(jī)器人的研究與設(shè)計(jì)武

張靜 劉敏 史禹龍 曹澤

摘 ?要：制造一種能夠語(yǔ)音示教，并能夠自主巡航的智能垃圾分類(lèi)機(jī)器人。該機(jī)器人可以通過(guò)CNN來(lái)識(shí)別各種垃圾，結(jié)合其他傳感器提高識(shí)別準(zhǔn)確率，并分類(lèi)投放到相應(yīng)的垃圾桶內(nèi)，還可以通過(guò)屏幕和語(yǔ)音反饋給用戶。該機(jī)器人可以通過(guò)雙目視覺(jué)和超聲波測(cè)距模塊，繪制環(huán)境地圖，進(jìn)行避障和規(guī)劃巡航路線。另外可以加入NLP，可實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音控制。使用Google開(kāi)源的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架Tensorflow搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別。采用ReLU作為激活函數(shù)，能在反向傳播時(shí)避免梯度消失。從測(cè)試結(jié)果來(lái)看，目前大部分垃圾的識(shí)別準(zhǔn)確率在80%左右。

關(guān)鍵詞：CNN;雙目視覺(jué);ReLU

中圖分類(lèi)號(hào)：TP242 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ? ? 文章編號(hào)：2095-2945（2020）32-0043-03

Abstract： An intelligent garbage sorting robot which can instruct by speech and cruise autonomously is manufactured. The robot can identify all kinds of garbage through CNN （convolutional neural network）， improve the recognition accuracy by combining with other sensors， classify and put into the corresponding garbage can， and also give feedback to users through screen and voice， telling them what kind of garbage they put in. The robot can use binocular vision and ultrasonic ranging modules to map the environment， avoid obstacles and plan cruise routes. In addition， NLP （natural language processing） can be added to achieve voice control. Google's open source neural network framework Tensorflow is used to build a convolutional neural network for image recognition. The ReLU （Rectified Linear Unit） can be used as the activation function so as accelerate the learning speed of neural network and avoid the disappearance of gradient in back propagation. According to the test results， most of the garbage currently has an accuracy rate of around 80%.

Keywords： CNN （convolutional neural network）; binocular vision; ReLU （Rectified Linear Unit）

引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，城市化進(jìn)程逐步加快，人民生活水平日益提高。為了滿足人民日益增長(zhǎng)的生活需求，各種多元化的商品及生活用品蜂擁而至。隨之而來(lái)的是日益增多的生活垃圾，對(duì)環(huán)境造成了極大的壓力，有些城市已經(jīng)出現(xiàn)了垃圾圍城的現(xiàn)象。很顯然，垃圾分類(lèi)已成為我國(guó)需要解決的迫在眉睫的問(wèn)題。目前隨著國(guó)家政策的大力支持，部分城市的垃圾分類(lèi)得到了有效的改善，但工作量較大，普遍推廣及正確分類(lèi)有相當(dāng)難度。因此有必要研究生活垃圾分類(lèi)投放智能化機(jī)器人，以適應(yīng)和滿足居民垃圾分類(lèi)投放和監(jiān)管部門(mén)管理需要。

1 智能化技術(shù)路線和方案比選

1.1 智能垃圾分類(lèi)機(jī)器人研究現(xiàn)狀

1.1.1 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

（1）ABB人工智能垃圾分類(lèi)機(jī)器人

這一集機(jī)器人自動(dòng)化、人工智能與云計(jì)算軟硬件技術(shù)為一體的解決方案，可實(shí)現(xiàn)云、邊、端協(xié)同的完整閉環(huán)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)分類(lèi)算法以及ABB獨(dú)有的PickMaster系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)輸送鏈的無(wú)縫精準(zhǔn)跟蹤，并由協(xié)作機(jī)器人YuMi完成最終的分揀。整個(gè)過(guò)程的運(yùn)行數(shù)據(jù)及設(shè)備信息實(shí)時(shí)上傳至云端，在ABB AbilityTM應(yīng)用中進(jìn)一步分析及優(yōu)化。

（2）弓葉科技人工智能

弓葉科技的人工智能垃圾分揀機(jī)器人每分鐘可以分揀70多件物品，可以7天*24小時(shí)連續(xù)不斷地工作，并大大減少因?yàn)槠谠斐傻娜斯し謷`差。

弓葉科技自主開(kāi)發(fā)的人工智能軟件與高速分揀機(jī)器人相結(jié)合，同時(shí)，機(jī)器人代替了工人的雙手。人工智能算法通過(guò)海量的圖像對(duì)機(jī)器人進(jìn)行訓(xùn)練，無(wú)論廢棄物是否完好無(wú)損、是否有凹痕、是否被壓碎、是否被扭曲、是否被部分遮擋等各種狀態(tài)之下，機(jī)器人都可以識(shí)別，并且從傳送帶上準(zhǔn)確地抓取要回收的物料，投放到相對(duì)應(yīng)的料框中。只要是人的眼睛能一眼就識(shí)別的東西，弓葉科技的人工智能都能識(shí)別。不僅如此，弓葉科技的人工智能還具有強(qiáng)大的遷徙學(xué)習(xí)能力。例如，部署在北京愛(ài)分類(lèi)的機(jī)器人可以向部署在全國(guó)各地不同的機(jī)器人學(xué)習(xí)，機(jī)器人與機(jī)器人之間還可以互相繼承廢棄物識(shí)別的經(jīng)驗(yàn)。

1.1.2 國(guó)外研究現(xiàn)狀

（1）芬蘭：ZenRobotics回收機(jī)

這款基于視覺(jué)判斷的垃圾分類(lèi)機(jī)器人的機(jī)器臂臂展長(zhǎng)達(dá)2米，通過(guò)激光掃描系統(tǒng)，能夠提前掃描運(yùn)輸帶上的物品并且將它們進(jìn)行分類(lèi)，然后通過(guò)機(jī)械臂將垃圾分類(lèi)。

（2）日本：FANUC分揀機(jī)器人

利用視覺(jué)分析系統(tǒng)對(duì)物品進(jìn)行跟蹤和分類(lèi)，但它有廢舊物品自動(dòng)回收技術(shù)。這套技術(shù)允許機(jī)器人對(duì)物品的化學(xué)成分以及形狀進(jìn)行實(shí)時(shí)掃描和分析，同時(shí)也使機(jī)器人能夠?qū)崟r(shí)指定抓取方式和抓取順序。

（3）美國(guó)：Rocycle機(jī)器人

使用了觸覺(jué)作為檢驗(yàn)材料的方法，通過(guò)觸摸的方式區(qū)分紙張、金屬和塑料。在分選過(guò)程中，機(jī)器人會(huì)對(duì)物體進(jìn)行掃描，并通過(guò)傳感器測(cè)量物體尺寸。使用其機(jī)械手臂上的兩根柔軟手指擠壓物體以完成抓取，而手指上的壓力傳感器能夠測(cè)量抓住物體所需要的力，并以此確定材料剛度。最后，將掃描結(jié)果與壓力傳感器獲得的數(shù)據(jù)相互對(duì)比匹配，分辨出物體材質(zhì)后，將其投入正確的垃圾箱。

1.2 主要技術(shù)路線

首先，我們要有一雙“眼睛”，視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)，利用高清照相機(jī)去掃描，識(shí)別傳送帶上的物品。然后，識(shí)別的數(shù)據(jù)可以收集起來(lái)給機(jī)器人大腦積累“經(jīng)驗(yàn)”，前期先通過(guò)訓(xùn)練機(jī)器人，使機(jī)器人的大腦認(rèn)識(shí)這些來(lái)料，慢慢的擁有類(lèi)似于人的自主判斷能力。最后，傳達(dá)“信息”給機(jī)器人去快速識(shí)別混合垃圾中的可回收物和雜質(zhì)，準(zhǔn)確抓取并投放到對(duì)應(yīng)的料框中完成分類(lèi)。機(jī)械臂作為可執(zhí)行單位，將垃圾分類(lèi)到不同的垃圾桶里。

1.3 技術(shù)方案

對(duì)抓取和投放的單塊垃圾會(huì)被送入小型識(shí)別倉(cāng)，進(jìn)行識(shí)別后通過(guò)機(jī)械桿推入相應(yīng)垃圾桶內(nèi)，一次識(shí)別一個(gè)垃圾，然后進(jìn)行下一次識(shí)別。

桶內(nèi)垃圾滿后，通過(guò)程序內(nèi)建的地圖能自動(dòng)巡航至垃圾站進(jìn)行卸貨，把已滿的垃圾桶交付給一個(gè)小型的傾倒裝置，然后換上空的垃圾桶繼續(xù)工作。

（1）硬件（見(jiàn)圖1）：

處理器使用k210，該處理器成本不高，性能不差，功耗不高，是處理器優(yōu)點(diǎn)的集大成者，而且特別適合人工智能硬件開(kāi)發(fā)，內(nèi)置獨(dú)立的CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算單元，有單獨(dú)處理快速傅里葉變換的FFT運(yùn)算單元，內(nèi)置APU，主頻可達(dá)到600MHz，可使用常用的深度學(xué)習(xí)框架，自帶麥克風(fēng)陣列，支持語(yǔ)音識(shí)別，支持多種外設(shè)通訊方式。

（2）程序：

識(shí)別方面：使用大量單個(gè)垃圾的圖片集，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，提高準(zhǔn)確率，當(dāng)投放使用后有識(shí)別不了的垃圾被人工遠(yuǎn)程輔助識(shí)別從而提高識(shí)別率。

巡航方面：對(duì)特定新場(chǎng)景使用超聲波測(cè)距和雙目測(cè)距進(jìn)行快速建模，并將地圖儲(chǔ)存，通過(guò)特定算法自動(dòng)分配巡航路線。隨時(shí)檢測(cè)硬件狀態(tài)，電量過(guò)低會(huì)自行巡航至充電樁充電。

2 智能分類(lèi)機(jī)器人的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及功能

2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

依托于AI系統(tǒng)的人機(jī)互動(dòng)模式、聲波雷達(dá)、北斗導(dǎo)航等系統(tǒng)具有語(yǔ)音示教和自主巡航功能的智能垃圾分類(lèi)機(jī)器人。

2.2 系統(tǒng)功能

本項(xiàng)目機(jī)器人主要在公共場(chǎng)合運(yùn)行，可以識(shí)別地面的垃圾并將其自動(dòng)分類(lèi)投放到自身攜帶的彈夾式垃圾桶內(nèi)，并可接收行人直接投放垃圾，等某一垃圾桶滿后會(huì)自動(dòng)巡航至垃圾站，對(duì)攜帶的垃圾筒進(jìn)行“換彈”。

采用動(dòng)態(tài)值班式工作模式，一部分分散固定在公共場(chǎng)所內(nèi)，另一部分采用流動(dòng)崗，根據(jù)正在運(yùn)行機(jī)器人的數(shù)量進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

可以使用語(yǔ)音對(duì)其控制，并可遙控，還可以遠(yuǎn)程通過(guò)客戶端檢查分類(lèi)效果和遠(yuǎn)程輔助分類(lèi)，對(duì)無(wú)法識(shí)別的垃圾進(jìn)行人工識(shí)別，并反饋給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

3 智能分類(lèi)機(jī)器人應(yīng)用于市場(chǎng)的深遠(yuǎn)影響及意義

人工智能垃圾分揀機(jī)器人每分鐘可以分揀70多件物品，速度大約是普通人的兩倍，機(jī)器人還可以7天*24小時(shí)連續(xù)不斷地工作，而工人是沒(méi)辦法承受這么高強(qiáng)度的勞動(dòng)。有了這些智能機(jī)器人的幫助，我們相信，未來(lái)廢棄物回收工作將完全有可能實(shí)現(xiàn)無(wú)人化，從而解決了垃圾分揀中心長(zhǎng)期存在的人員短缺問(wèn)題，并大大減少因?yàn)槠谠斐傻娜斯し謷`差。

依托于AI系統(tǒng)的人機(jī)互動(dòng)模式、聲波雷達(dá)、北斗導(dǎo)航等系統(tǒng)具有語(yǔ)音示教和自主巡航功能的智能垃圾分類(lèi)機(jī)器人，其特征在于：包括智能機(jī)器人、垃圾箱和垃圾桶，垃圾箱通過(guò)螺栓安裝在智能機(jī)器人的兩側(cè)，垃圾桶設(shè)置在垃圾箱的內(nèi)側(cè)，底部安裝有滾輪。智能機(jī)器人的底部粘接有定位板，安裝有顯示器、紅外探測(cè)器、距離探測(cè)器、垃圾掃描儀等，并且通過(guò)大數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器人進(jìn)行訓(xùn)練，讓機(jī)器人具有類(lèi)似于人腦的判斷能力，同時(shí)，機(jī)器人代替了工人的雙手。人工智能算法通過(guò)海量的圖像對(duì)機(jī)器人進(jìn)行訓(xùn)練，無(wú)論廢棄物是否完好無(wú)損、是否有凹痕、是否被壓碎、是否被扭曲、是否被部分遮擋等各種狀態(tài)之下，機(jī)器人都可以識(shí)別，并且從傳送帶上準(zhǔn)確地抓取要回收的物料，投放到相對(duì)應(yīng)的料框中。只要是人的眼睛能一眼就識(shí)別的東西，智能機(jī)器人就都能識(shí)別，從而對(duì)廢棄物進(jìn)行快速準(zhǔn)確識(shí)別、拾取和分類(lèi)。

4 結(jié)束語(yǔ)

我國(guó)環(huán)保產(chǎn)業(yè)正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化工藝流程的轉(zhuǎn)型期，迫切需要新一代人工智能等重大創(chuàng)新添薪續(xù)力，從而推動(dòng)傳統(tǒng)的機(jī)械物理化處理模式向數(shù)字化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化的處理模式轉(zhuǎn)變。接下來(lái)的時(shí)代，是知識(shí)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代。人工智能技術(shù)的發(fā)展，尤其是目前深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，給了我們一個(gè)前所未有的能力，就是機(jī)器可以自動(dòng)學(xué)習(xí)特征表達(dá)的能力。這是一個(gè)跨時(shí)代的變革。我們很高興有像弓葉科技這樣的人工智能公司正在關(guān)注環(huán)保行業(yè)，關(guān)注垃圾處理，用新一代人工智能技術(shù)和一個(gè)又一個(gè)成功的案例推動(dòng)我們國(guó)家垃圾處理模式的變革。

參考文獻(xiàn)：

[1]寧凱，張東波，印峰，等.基于視覺(jué)感知的智能掃地機(jī)器人的垃圾檢測(cè)與分類(lèi)[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)，2019，24（08）：1358-1368.

[2]郭興旺，管和清，劉穎韜，等.半透明材料紅外熱像檢測(cè)的光譜特性和光源選擇[J].紅外與激光工程，2017，46（01）：59-67.

[3]李文仲，段朝玉.短距離無(wú)線數(shù)據(jù)通信入門(mén)與實(shí)戰(zhàn)[M].北京航空航天大學(xué)出版社，2006.

[4]丁明華，李允旺，王勇.基于Unity3d的麥克納姆輪移動(dòng)平臺(tái)避障算法仿真[J].中國(guó)科技論文，2016（10）：1191-1195.

[5]傅忠云，朱海霞，孫金秋，等.基于慣性傳感器MPU6050的濾波算法研究[J].壓電與聲光，2015，37（05）：821-825+829.

[6]周立輝，張永生，孫勇，等.智能變電站巡檢機(jī)器人研制及應(yīng)用[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2011，35（19）：85-88+96.