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一種自動檢測和收集垃圾的系統
導讀：隨著城市人口的不斷增長，很難管理固體垃圾的數量。研究人員提出了一個非常衛生且廉價的系統——使用AI算法來檢測垃圾
【塑料機械網 科技創新】隨著人口的不斷增長，人類每天都在產生大量的垃圾，目前世界上許多國家，尤其是在城市地區，正面臨與垃圾收集有關的重大問題。2019年7月1日，號稱*“嚴格的垃圾分類法”《上海市生活垃圾管理條例》正式開始施行，一夜之間，上海人常用的見面語從“儂好”變成了“儂是什么垃圾？”從未想過，看似簡單的垃圾分類也能給聰明的人類帶來如此大的困擾。
一方面是每天都要面對小區大媽的靈魂拷問，還有一方面是因為996的機制，無法準時投放垃圾，面對這些困擾，我們是否可以通過技術來解決這些問題呢？例如，通過開發更有效的工具來收集垃圾。考慮到這一點，印度Vishwakarma政府工程學院的研究人員近發明了一種廉價而有效的垃圾自動檢測和收集系統。他們的這個系統在arXiv上早前發表的一篇論文中提出過，它使用人工智能(AI)算法來檢測和定位周圍的垃圾，然后用一個機器人抓取器把垃圾撿拾起來。
研究人員在論文中表示：隨著城市人口的不斷增長，很難管理固體垃圾的數量。所以提出了一個非常衛生且廉價的系統，它使用AI算法來檢測垃圾。
研究人員將這個廢物管理系統稱之為AGDC(自動垃圾檢測和收集)，這個系統是由機器人體(即基座，機械臂和抽屜)和若干機器學習算法組成。該系統使用卷積神經網絡(CNN)來檢測地面及其附近的垃圾。一旦檢測到一塊垃圾，它就會通過分析由集成攝像頭收集的圖像來計算其位置。
研究人員解釋說：“物體檢測是指在數字格式的圖像和視頻中識別特定類別的物體(如瓶子、貓、狗或卡車)的實例。AGDC使用物體檢測將垃圾與圖像/視頻中的其余物體分類。物體檢測算法使AGDC能夠識別圖像或視頻中感興趣的物體(即垃圾)所在的位置。”
垃圾收集器分為三個主要部分：基座、機械臂和抽屜，基座將機器人推向垃圾，機器人手臂收集垃圾，抽屜存放機器人手臂收集的垃圾。
一旦系統的CNN在其附近檢測到一塊垃圾，另一種算法會估計機器人與垃圾之間的距離，同時還生成機器人到達目標位置的指令。垃圾的位置和這些指令會被反饋給一個微控制器，它基本上控制著機器人的運動。在完成物體檢測任務后，接下來的任務是確定物體距機器人手臂基部的距離，這是機器人手臂拾取垃圾所必需的。當微控制器接收到關于垃圾位置的信息，它就會將機器人移動到那個位置。機器人終到達CNN檢測到的垃圾時，它會使用機械臂將其收集并將其放入連接到其身體的容器(即抽屜)中。
目前，研究人員已經開發了一個垃圾檢測系統的原型，可以收集高達100-200克的垃圾，未來他們還將擴展這個原型，計劃可以收集兩到三公斤的垃圾。
此外，該團隊正在考慮開發和培訓一個新的CNN模型，使AGDC能夠同時檢測多塊垃圾，終，將機器人連接到互聯網，實現更廣泛的應用。例如，創建一個自動化的系統網絡，通過協作有效地收集特定領域的垃圾。
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