曹又天 江秋儀 翟偉良 陳智豪 姜衛(wèi)燃

（廣州城市理工學(xué)院汽車與交通工程學(xué)院，廣東 廣州 510000）

靈動核心統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2019年北京城市生活垃圾生產(chǎn)量約為960 萬t，占全國生活垃圾總產(chǎn)生量2.80%[1]。大量的垃圾對環(huán)境造成了巨大危害，可循環(huán)利用資源和不可回收資源一并處理回收的方案不合理[2]。智能分類處理小車旨在幫助人們更好地完成垃圾分類任務(wù)，優(yōu)化社會居住環(huán)境。智能分類處理小車可以在電量富余的工作條件下對規(guī)劃路線進(jìn)行路面清掃和灑水，代替地面清掃車的任務(wù)，降低人力、物力成本；電量不足時，地面結(jié)構(gòu)可以幫助其尋找距離最近的充電樁進(jìn)行充電；地面站的高靈活部署特性使其可以安裝在環(huán)衛(wèi)工的房間內(nèi)，也可以安裝在當(dāng)?shù)氐沫h(huán)衛(wèi)部門等；使用招手即停功能可以回收路人手中的垃圾，小車艙內(nèi)的旋轉(zhuǎn)分類系統(tǒng)可以直接進(jìn)行垃圾分類。針對市場上已有的智能分類垃圾桶，最大的技術(shù)挑戰(zhàn)就是無法準(zhǔn)確識別對黑色垃圾袋內(nèi)的垃圾。智能分類處理小車借助先進(jìn)的微波雷達(dá)技術(shù)和深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對袋內(nèi)垃圾進(jìn)行參數(shù)化分析，車艙內(nèi)的機(jī)械臂手持刀輪解剖垃圾，開展精確、細(xì)致、有效、高效分類。

1 小車總體架構(gòu)方案設(shè)計

1.1 外觀結(jié)構(gòu)設(shè)計

采用Ctita軟件進(jìn)行智能分類處理小車建模設(shè)計。智能分類處理小車由清掃裝置和垃圾分類裝置兩大核心部件組成。清掃裝置和驅(qū)動裝置由清掃刷頭、喉管、扁吸嘴、掃塵刷、離心風(fēng)機(jī)、紅外測距裝置、智能地盤組成，驅(qū)動小車進(jìn)行路徑規(guī)劃行駛和完成清掃工作。垃圾分類裝置由樹莓派、Arduino、舵機(jī)、傳感器元件組成實(shí)現(xiàn)對垃圾的回收和分類。

智能分類處理小車建模如圖1所示。

圖1 智能分類處理小車建模

1.2 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計

1.2.1 紅外傳感器

超聲波傳感器通過發(fā)射超聲波與障礙物發(fā)生反射，用時間差來計算小車與障礙物的實(shí)際距離。但超聲波在空氣中傳播與障礙物發(fā)生反射現(xiàn)象時，超聲波的傳輸過程會受到溫度、濕度等因素的影響，因此造成反饋數(shù)據(jù)出現(xiàn)較大誤差。紅外傳感器的測算原理與超聲波傳感器類似，但紅外傳感器發(fā)射的光子不會受到外界溫度、濕度等因素的影響，通過測算能夠得到相對精準(zhǔn)的反饋數(shù)據(jù)。紅外傳感器作為感知元件具有更高的精準(zhǔn)度和安全性。

1.2.2 電機(jī)

智能分類處理小車采用直流電機(jī)，該電機(jī)不存在機(jī)械接觸，傳動力是在氣隙中產(chǎn)生，線性模組除了與直流電機(jī)導(dǎo)軌產(chǎn)生摩擦外，不會產(chǎn)生其他摩擦。從尺寸的角度考慮，直流電機(jī)結(jié)構(gòu)簡單，體積較小，更適合為智能分類處理小車等小型清掃車供電。從動力角度考慮，直流電機(jī)動力足夠強(qiáng)大，可應(yīng)對各種復(fù)雜路面。從維護(hù)成本角度考慮，直流電機(jī)的結(jié)構(gòu)部件少，運(yùn)動無機(jī)械接觸，大幅度降低了零部件的磨損，機(jī)械的使用壽命更長。

1.2.3 垃圾分類硬件

智能分類處理小車的垃圾分類系統(tǒng)以樹莓派為核心，收集攝像頭的捕捉畫面進(jìn)行分析。樹莓派與Arduino之間通過串口進(jìn)行通信，樹莓派將分析結(jié)果傳輸給Arduino，從而判斷回收的垃圾類別，再將結(jié)果進(jìn)行整合，實(shí)現(xiàn)最終的垃圾分類功能。Arduino控制器負(fù)責(zé)接收經(jīng)過樹莓派處理后的信息，輸出信號給舵機(jī)，使其轉(zhuǎn)動一定角度，不同的角度對應(yīng)不同的垃圾桶，再通過信號的發(fā)送使舵機(jī)復(fù)位，最終實(shí)現(xiàn)垃圾分類的目標(biāo)[3]。

2 清掃工作與路徑規(guī)劃實(shí)現(xiàn)

2.1 清掃工作

小車的地面清潔部分由清掃刷頭、喉管、扁吸嘴、掃塵刷、離心風(fēng)機(jī)組成。吸塵器的組成部分主要為起塵、吸塵、濾塵3個部分。多種清掃元器件的相互配合可以最大限度地保證小車對地面垃圾進(jìn)行徹底清潔。小車的清掃模組為模組化設(shè)計，該模組擁有完整的清掃、吸塵、灑水等功能。模組前方安裝靜電滾子，滾子帶電后，地面上的細(xì)小粉塵能夠吸附到滾子上；滾子完成半個工作周期后，滾子的另一側(cè)接觸地面，此部分安裝刮塵板，刮塵板與滾子攜帶不同種的電荷，滾子上吸附的粉塵顆粒重新吸附至刮板上；吸附至刮板上的粉塵顆粒被負(fù)壓吸塵裝置吸入，沿著管道進(jìn)入收容倉。

針對體積較大的垃圾，靜電吸附效果欠佳。對此，在底盤下方靠前的位置安裝鴨嘴形吸嘴，吸嘴后方連接負(fù)壓吸塵裝置，負(fù)壓電機(jī)啟動后帶動葉輪旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生強(qiáng)大吸力，進(jìn)而形成負(fù)壓。負(fù)壓吸塵方法屬于被動清潔方式，可以將體積較大的異物吸入收容倉。針對地面上頑固的異物很難通過直接吸附進(jìn)行清掃，在智能分類處理小車底盤兩側(cè)空余位置安裝4個鋼絲滾刷，滾刷由電機(jī)加減速箱直接驅(qū)動。鋼絲硬度較大，轉(zhuǎn)速較快，刷洗地面的頑固污漬效果能夠更突出。

小車采用縮進(jìn)式清掃，清掃車的初始位置按照預(yù)定沿邊閾值貼近城市道路一側(cè)，第一次周期工作結(jié)束后，小車會返回到起始位置，按照設(shè)定閾值縮進(jìn)后進(jìn)行第二次清掃工作，以此類推進(jìn)行作業(yè)，直至整條道路清掃工作全部完成[4]。相較其他方案，縮進(jìn)式清掃方案不僅可以提高清掃車的清掃效率，還具有節(jié)能的優(yōu)點(diǎn)，可以更好地提高小車的清掃效率和續(xù)航能力。

2.2 智能底盤

智能分類處理小車使用了自主研發(fā)的純電平臺，使用12寸鍛造輪轂和單永磁電機(jī)中置的布局，采用可控的全時四驅(qū)系統(tǒng)。智能底盤由永磁同步電機(jī)、轉(zhuǎn)向電機(jī)、轉(zhuǎn)向連桿、轉(zhuǎn)向架、轉(zhuǎn)向球頭、獨(dú)立梁以及減震支臂組成。減速箱具有齒比固定、傳動比適中、工作配合協(xié)調(diào)性好、額定效率高、輸出扭矩大、噪聲小、發(fā)熱低等特點(diǎn)。

2.3 路徑規(guī)劃

為了更好地配合縮進(jìn)式清掃方案，小車采用擴(kuò)展型弧形的路線規(guī)劃方案[5]。該方案能夠獲取目標(biāo)物在斷裂前的完整三維模型，對完整三維模型進(jìn)行體素化，評估體素化后模型內(nèi)部的體素安全值。選擇體素化模型的一個點(diǎn)作為通道的入口點(diǎn)，入口點(diǎn)對稱的位置作為通道的出口點(diǎn)，再選擇一個點(diǎn)作為通道的通過點(diǎn)。在模型中生成一條經(jīng)過入口點(diǎn)、出口點(diǎn)、通過點(diǎn)的等曲率曲線，判斷曲線穿過的體素的安全值是否均滿足預(yù)設(shè)閾值，滿足則保留當(dāng)前生成的曲線。重復(fù)上述步驟生成多條曲線，選擇安全值最高的曲線作為弧形通道的中心線，生成相應(yīng)的弧形通道[6]。

3 垃圾分類的實(shí)現(xiàn)

3.1 控制系統(tǒng)

智能分類處理小車的垃圾分類系統(tǒng)采用的主控器是樹莓派4B開發(fā)板，基于Linux內(nèi)核的單片微型計算機(jī)，集性能強(qiáng)、體積小、適用范圍廣等多個優(yōu)點(diǎn)于一身。主板采用ARM的微型主板，支持SD卡和MicroSD卡的硬盤輸入，設(shè)有4個USB接口和1個10/100以太網(wǎng)接口，支持HDMI高清視頻輸出。

3.2 舵機(jī)

垃圾存儲箱使用的舵機(jī)接口規(guī)格為JP/Futaba通用，扭矩為1.3 N·m，工作電壓范圍3.0～7.5 V，運(yùn)行速度為53～62 r/min，主要負(fù)責(zé)對撥板角度的控制。接到分類信號時，撥板會進(jìn)行不同角度的旋轉(zhuǎn)，不同的角度對應(yīng)不同類別的垃圾存儲箱，進(jìn)行準(zhǔn)確的垃圾分類。

3.3 圖像識別系統(tǒng)

垃圾分類處理流程如圖2所示。

圖2 垃圾分類處理流程

智能分類處理小車將垃圾清掃入小車內(nèi)部后，攝像頭會立刻對收集的垃圾進(jìn)行圖像識別，捕獲的信息會傳送至Arduino控制器。Arduino控制器與樹莓派進(jìn)行配合，將捕獲的垃圾圖片上傳至云服務(wù)器，通過與云端存儲的垃圾圖片信息進(jìn)行類比，選出與其相似度最高的垃圾類別，再將分析結(jié)果反饋到樹莓派，樹莓派經(jīng)過運(yùn)算分析將圖片信息負(fù)反饋到Arduino控制器，與舵機(jī)進(jìn)行配合，實(shí)現(xiàn)從收集到分類的過程[7]。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層化處理以層級網(wǎng)絡(luò)形式展開，將輸入層、卷積層、池化層和全連接層等各部件聯(lián)系在一起，通過編碼解碼結(jié)構(gòu)的自主深度學(xué)習(xí)對圖像進(jìn)行分析并創(chuàng)建記憶模型，以此完成信息提取和信息處理的任務(wù)。

3.4 數(shù)據(jù)收集與云端同步

樹莓派通過攝像頭捕獲垃圾信息后，將圖片實(shí)時上傳至云端，云端圖片實(shí)時更新。為了提高圖片的識別率，在云端計算中心會對圖片進(jìn)行數(shù)千次運(yùn)算，再將運(yùn)算結(jié)果反饋給樹莓派控制器，樹莓派主板基于Linux系統(tǒng)開發(fā)，可進(jìn)行復(fù)雜大量的數(shù)據(jù)處理，不斷提高垃圾桶分類的精度。

4 結(jié)語

本文研究的路網(wǎng)規(guī)模僅為某鎮(zhèn)的主城區(qū)路網(wǎng)，后續(xù)研究中可以將算法投入更大的路網(wǎng)規(guī)模中進(jìn)行測試并改進(jìn)。小車的全局路徑規(guī)劃問題中只考慮了行駛時間最短的目標(biāo)，但實(shí)際問題中還需要考慮每派出一輛智能分類處理小車的成本費(fèi)用、車輛充電產(chǎn)生的費(fèi)用、設(shè)立充電樁的數(shù)量與成本之間的關(guān)系等，應(yīng)進(jìn)一步建立多目標(biāo)模型進(jìn)行研究。此外，還應(yīng)當(dāng)在全局路徑規(guī)劃中采用多種算法進(jìn)行求解比較，尋找出更合適的求解算法。