道路清潔垃圾智能分類處理車的設計與研究

曹又天 江秋儀 翟偉良 陳智豪 姜衛燃

（廣州城市理工學院汽車與交通工程學院，廣東 廣州 510000）

靈動核心統計數據顯示，2019年北京城市生活垃圾生產量約為960 萬t，占全國生活垃圾總產生量2.80%[1]。大量的垃圾對環境造成了巨大危害，可循環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，優化社會居住環境。智能分類處理小車可以在電量富余的工作條件下對規劃路線進行路面清掃和灑水，代替地面清掃車的任務，降低人力、物力成本；電量不足時，地面結構可以幫助其尋找距離最近的充電樁進行充電；地面站的高靈活部署特性使其可以安裝在環衛工的房間內，也可以安裝在當地的環衛部門等；使用招手即停功能可以回收路人手中的垃圾，小車艙內的旋轉分類系統可以直接進行垃圾分類。針對市場上已有的智能分類垃圾桶，最大的技術挑戰就是無法準確識別對黑色垃圾袋內的垃圾。智能分類處理小車借助先進的微波雷達技術和深度學習神經網絡對袋內垃圾進行參數化分析，車艙內的機械臂手持刀輪解剖垃圾，開展精確、細致、有效、高效分類。

1 小車總體架構方案設計

1.1 外觀結構設計

采用Ctita軟件進行智能分類處理小車建模設計。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。清掃裝置和驅動裝置由清掃刷頭、喉管、扁吸嘴、掃塵刷、離心風機、紅外測距裝置、智能地盤組成，驅動小車進行路徑規劃行駛和完成清掃工作。垃圾分類裝置由樹莓派、Arduino、舵機、傳感器元件組成實現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 系統硬件結構設計

1.2.1 紅外傳感器

超聲波傳感器通過發射超聲波與障礙物發生反射，用時間差來計算小車與障礙物的實際距離。但超聲波在空氣中傳播與障礙物發生反射現象時，超聲波的傳輸過程會受到溫度、濕度等因素的影響，因此造成反饋數據出現較大誤差。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的反饋數據。紅外傳感器作為感知元件具有更高的精準度和安全性。

1.2.2 電機

智能分類處理小車采用直流電機，該電機不存在機械接觸，傳動力是在氣隙中產生，線性模組除了與直流電機導軌產生摩擦外，不會產生其他摩擦。從尺寸的角度考慮，直流電機結構簡單，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，直流電機動力足夠強大，可應對各種復雜路面。從維護成本角度考慮，直流電機的結構部件少，運動無機械接觸，大幅度降低了零部件的磨損，機械的使用壽命更長。

1.2.3 垃圾分類硬件

智能分類處理小車的垃圾分類系統以樹莓派為核心，收集攝像頭的捕捉畫面進行分析。樹莓派與Arduino之間通過串口進行通信，樹莓派將分析結果傳輸給Arduino，從而判斷回收的垃圾類別，再將結果進行整合，實現最終的垃圾分類功能。Arduino控制器負責接收經過樹莓派處理后的信息，輸出信號給舵機，使其轉動一定角度，不同的角度對應不同的垃圾桶，再通過信號的發送使舵機復位，最終實現垃圾分類的目標[3]。

2 清掃工作與路徑規劃實現

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、離心風機組成。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行徹底清潔。小車的清掃模組為模組化設計，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壓吸塵裝置吸入，沿著管道進入收容倉。

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，吸嘴后方連接負壓吸塵裝置，負壓電機啟動后帶動葉輪旋轉產生強大吸力，進而形成負壓。負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行清掃，在智能分類處理小車底盤兩側空余位置安裝4個鋼絲滾刷，滾刷由電機加減速箱直接驅動。鋼絲硬度較大，轉速較快，刷洗地面的頑固污漬效果能夠更突出。

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

2.2 智能底盤

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

2.3 路徑規劃

為了更好地配合縮進式清掃方案，小車采用擴展型弧形的路線規劃方案[5]。該方案能夠獲取目標物在斷裂前的完整三維模型，對完整三維模型進行體素化，評估體素化后模型內部的體素安全值。選擇體素化模型的一個點作為通道的入口點，入口點對稱的位置作為通道的出口點，再選擇一個點作為通道的通過點。在模型中生成一條經過入口點、出口點、通過點的等曲率曲線，判斷曲線穿過的體素的安全值是否均滿足預設閾值，滿足則保留當前生成的曲線。重復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，生成相應的弧形通道[6]。

3 垃圾分類的實現

3.1 控制系統

智能分類處理小車的垃圾分類系統采用的主控器是樹莓派4B開發板，基于Linux內核的單片微型計算機，集性能強、體積小、適用范圍廣等多個優點于一身。主板采用ARM的微型主板，支持SD卡和MicroSD卡的硬盤輸入，設有4個USB接口和1個10/100以太網接口，支持HDMI高清視頻輸出。

3.2 舵機

垃圾存儲箱使用的舵機接口規格為JP/Futaba通用，扭矩為1.3 N·m，工作電壓范圍3.0～7.5 V，運行速度為53～62 r/min，主要負責對撥板角度的控制。接到分類信號時，撥板會進行不同角度的旋轉，不同的角度對應不同類別的垃圾存儲箱，進行準確的垃圾分類。

3.3 圖像識別系統

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部后，攝像頭會立刻對收集的垃圾進行圖像識別，捕獲的信息會傳送至Arduino控制器。Arduino控制器與樹莓派進行配合，將捕獲的垃圾圖片上傳至云服務器，通過與云端存儲的垃圾圖片信息進行類比，選出與其相似度最高的垃圾類別，再將分析結果反饋到樹莓派，樹莓派經過運算分析將圖片信息負反饋到Arduino控制器，與舵機進行配合，實現從收集到分類的過程[7]。

卷積神經網絡多層化處理以層級網絡形式展開，將輸入層、卷積層、池化層和全連接層等各部件聯系在一起，通過編碼解碼結構的自主深度學習對圖像進行分析并創建記憶模型，以此完成信息提取和信息處理的任務。

3.4 數據收集與云端同步

樹莓派通過攝像頭捕獲垃圾信息后，將圖片實時上傳至云端，云端圖片實時更新。為了提高圖片的識別率，在云端計算中心會對圖片進行數千次運算，再將運算結果反饋給樹莓派控制器，樹莓派主板基于Linux系統開發，可進行復雜大量的數據處理，不斷提高垃圾桶分類的精度。

4 結語

本文研究的路網規模僅為某鎮的主城區路網，后續研究中可以將算法投入更大的路網規模中進行測試并改進。小車的全局路徑規劃問題中只考慮了行駛時間最短的目標，但實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用、車輛充電產生的費用、設立充電樁的數量與成本之間的關系等，應進一步建立多目標模型進行研究。此外，還應當在全局路徑規劃中采用多種算法進行求解比較，尋找出更合適的求解算法。