基于多传感器的智能垃圾分类机器人的研究

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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：SVM3D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。

2、由于机器人技术综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

3、，垃圾分类投放基础设施的建设还不尽完备，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

4、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15/15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，

5、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

6、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

7、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