垃圾分类好帮手——垃圾分类机器人一览

时间:2023-03-11 12:19:10 阅读: 最新文章 文档下载
说明:文章内容仅供预览,部分内容可能不全。下载后的文档,内容与下面显示的完全一致。下载之前请确认下面内容是否您想要的,是否完整无缺。
垃圾分类好帮手——垃圾分类机器人一览

作者:暂无

来源:《发明与创新·中学生》 2020年第3





假如你面前的垃圾桶上分别贴有“厨余垃圾”“可回收垃圾”“有害垃圾”“其他垃圾”四种标签,你的垃圾袋里有用过的餐巾纸、香蕉皮、过期的化妆品、矿泉水瓶,它们分别要扔进哪个垃圾桶?

怎么样,熟悉的无措感是不是每回扔垃圾时都要经历一次?有了垃圾分类机器人,你就不用这么苦恼了。

Alphabet X

Google公司Alphabet X实验室制造的垃圾分类机器人不仅能把垃圾分类、将分错类的垃圾放到正确的地方,还能在办公室里“游走”捡垃圾。

想让机器人学会垃圾分类需要用到感知、移动和操作,借助计算机视觉技术进行感知以及帮助机器人前行的自动驾驶能力都是业界熟悉的,但如何学会在复杂环境中用“手”拉开柜子、打开抽屉、捡走垃圾则是必须要让机器人自行学会的操作。

Alphabet X用了3个方法来让机器人学会灵活用“手”。第一种是跟人类学习,模仿人的动作和做法。第二种是向其他机器人学习。第三种是在云端学习,用大量数据进行训练。

“小白”

2019年广东“众创杯”创业创新大赛之技能工匠争先赛决赛现场,一款名叫“小白”的人工智能垃圾分类机器人吸引了众人的目光。

除了是一个垃圾分类机器人,“小白”还是一个智能垃圾桶,其体内装有餐厨、可回收、有害和其他4个垃圾桶,这样,它就可以在回答求助者的同时开启垃圾分类回收模式。“小白”不仅能识别数万种垃圾,还会听指令,做清洁时能跟随人们去到不同的区域。

瑞士ABB公司垃圾分类机器人

在第二届中国国际进口博览会上,瑞士ABB公司展出的垃圾分类机器人成为热门展品。

这是ABB集团根据上海市此前发布的生活垃圾管理条例开发的解决方案,该解决方案YuMi双臂机器人、负责上料的IRB 1200以及视觉系统、物料传送与智能跟踪系统、智能分类算法以及相应的控制系统组成。

通过拍照扫描和机械臂的来回舞动,机器人能快速识别传送带上的垃圾种类,并将传送带上的“混装”垃圾分别扔进4个分类垃圾桶。

RoCycle

美国麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室开发了一款名为RoCycle的垃圾回收分选机器人,它能通过触摸的方式区分纸张、金属和塑料。




在分选过程中,机器人会扫描物体,并通过传感器测量物体尺寸,使用其机械手臂上的两根柔软手指挤压物体以完成抓取。手指上的压力传感器能测量抓住物体所需要的力,并以此确定材料刚度。最后,将扫描结果与压力传感器获得的数据进行匹配,分辨出物体材质后,RoCycle会将其投入正确的垃圾箱。

这款机器人在模拟传送带上的识别准确率能达到63%,并且由于是软体抓手,它可以更轻松地抓起各种形状不规则的物品。

ZenRobotics

芬兰ZenRobotics公司研发的一种基于视觉判断的垃圾分类机器人Next Generation ZenRobotics Recycler(下称ZenRobotics)机械臂臂展长达2米,通过激光扫描系统,能提前扫描运输带上的物品,然后将垃圾分类。

20171127日,日本垃圾处理公司Shitara Kosan就引进了ZenRobotics机器人垃圾分拣系统并已经投产,通过机器人自动分拣可回收的固体垃圾。

Waste Robot

FANUC设计的分拣机器人Waste Robot利用视觉分析系统对物品进行跟踪和分类,并运用FANUC为其分拣机器人设计的新技术W.A.RWaste Robotics Autonomous Recycling

Technology,废旧物品自动回收技术)。这种技术允许机器人对物品的化学成分以及形状进行实时扫描和分析,使机器人能实时指定抓取方式和抓取顺序。

这就意味着,机器人能从繁杂的物品中挑选出需要挑拣的物品,利用视觉系统识别出物品的种类,然后将其置于不同的地方。

Max-AI

Max-AI是美国光学分类设备生产商National Recycling Technologies研发的人工智能分类机器人。Max-AI由视觉系统、人工智能及分拣系统组成。视觉系统用于获取物品的视觉信息,即便垃圾一闪而过,也能被一个不差地记录在案。获得视觉信息后,下一步便是利用人工智能对物品进行鉴别,根据物品的大小、价值和位置来确定分拣的优先级,确保取得最优结果,判断完毕后,机器人便可进行分拣。

值得一提的是,Max-AI的机械手并非仿人手结构,而是采用气动系统,所有垃圾在“一呼一吸”间就能去往自己该去的位置。


本文来源:https://www.wddqw.com/doc/3d3587ccbf64783e0912a21614791711cd79792d.html