一种基于ROS的垃圾拾取分类智能车

为了解决人工清理垃圾劳动量大及分类垃圾实施困难的现状,选择树莓派作为智能车的控制模块。通过借助机器人操作系统(Robot Operating System,ROS)构建开发环境,设计了一款垃圾拾取分类智能车。该智能车采用深度相机识别垃圾,同时,激光雷达可以对周围环境进行扫描,并在树莓派中调用即时定位与地图构建算法功能包,进行栅格地图的构建。ROS功能包中有对于路径规划的算法,可以借助TEB和A*这2种算法。其中TEB算法负责小范围物体搜寻,A*算法负责智能车全局走向。经测试,系统能在规划区域完成垃圾自主寻找拾取功能,应用范围广、推广价值高。

基于卷积神经网络的垃圾分类小车系统

目前,垃圾分类主要靠民众自主分类,以校区或居住点为单位,将已经初步分类的垃圾运输后处理,此方式往往容易导致错漏,效率低,针对该问题,本文提出基于神经网络的垃圾分类小车系统,旨在通过机械化的标准规范化初步垃圾分类,简化垃圾分类问题,提高资源再利用率。该系统通过基于卷积神经网络的YOLO物体识别系统识别垃圾种类后,利用机械臂自主夹取,以完成垃圾分类。此外,小车配备自主避障系统,能适应一般环境的路线规划,为垃圾分类的普及化和简易化提供思路。