具有智能識別和自動巡航功能的水面清潔機器人

唐雙喜 周浩然

（重慶交通大學 航運與船舶工程學院，重慶 400074）

1 研究背景及內容

1.1 研究背景

目前已有一些關于機械化水面垃圾清理設備的研究，但主要是針對一些由大型船舶改裝而成的垃圾打撈船，不僅浪費資源，還會造成二次污染，且主要用于收集大范圍、大面積的水域垃圾，并且還需要配備專業技術人員操作，難以普遍使用。對于淺水域和小面積水域，現仍以人工打撈為主，市面上鮮有相關設備。因此，設計一種具有智能識別和自動巡航功能的水面清潔機器人，其簡易的智控操作方式可適用于各類水域垃圾清理。相對于傳統的垃圾打撈方式具有明顯的優勢，能提高居民生活質量和滿足生態環境和諧發展要求，對于改善水域環境、提升水質起著關鍵作用。

1.2 研究內容

系統總體方案主要包括機械結構系統控制和智能控制系統設計，并研究了圖像識別原理、自動舵原理、自動化控制原理等技術。選用STM32作為主控芯片，電路部分主要有電源部分、微機部分、無線電部分、相機部分以及傳感器部分。水面清潔機器人上位機軟件設計分為四個部分，分別是圖像識別、自動巡航、數據顯示、人工干預。當機器人未裝載垃圾時，吃水線在導彈型浮體上支柱以下；當裝載后，吃水線慢慢升高，到達圓錐型浮體，在甲板以下。機器人采用太陽能發電裝置輔助供電，可長時間持續巡航。

2 核心系統設計方案

2.1 智能識別系統設計

該設計采用的機器視覺是基于OpenMVH7框架的垃圾識別系統，Open MV是基于Python的嵌入式機器視覺模塊。利用Open MV完成圖像采集，通過微處理器對采集圖像做圖像處理、目標檢測、目標運動預測、目標跟蹤等，在擬合出物體的運動軌跡以后，預測運動目標下一時刻位置坐標，最后使用PID 算法由微處理器輸出PWM波、控制云臺系統，從而達到對運動物體實時跟蹤的目的。目標跟蹤表現為運動目標時刻保持在圖像的中心位置。當運動目標發生運動時，通過控制云臺，讓攝像頭跟蹤目標運動，以保持運動目標時刻處于圖像的中心位置。當運動目標不在圖像的中心位置時，將得到的運動目標中心位置像素坐標與圖像中心位置坐標做比較，得到運動目標中心位置像素坐標與圖像中心像素坐標的差值，即為云臺系統所需運動的位移量。將此差值通過PID算法轉化為云臺系統兩個電機的轉動角度，并通過輸出PWM波控制電機運動，從而使云臺發生運動，帶動攝像頭實現對物體的跟蹤。在巡航過程中，先將垃圾通過OpenMVH7的聯級分類器進行垃圾分類機器學習，訓練出一個數據包作為機器人在自動打撈中的一個識別參考，后在遍歷作業時舵機驅動部分相對船體可180°旋轉帶動攝像頭搜尋水面上垃圾，一旦發現垃圾，視像頭攝取圖像進行分析，根據物體在相機坐標系的位置，映射出物體實際的相對位置，提交給微機處理，為自動航行提供垃圾位置點并標記位置點，機器人偏離航線追蹤垃圾并拾取垃圾。

2.2 自動巡航系統設計

自動巡航是指在沒有人工控制的情況下，機器人自動在整個水面“地毯式”掃描清潔垃圾。當外界波、流、風力等環境擾動和自身設備產生的誤差導致航向改變時，機器人能及時糾正航向。還可以通過GPS定位傳感器，形成一個自動駕駛儀，輸入信號及數據通過微機軟件進行計算分析，得出一個計劃路線，達到無人駕駛目的。機器人通過內置GPS模塊和陀螺儀確定方向保持直線前進。機器人前側還裝有一個舵機控制的超聲波裝置，可以檢測前側、左側、右側和障礙物或湖岸之間的距離。進入自主巡航模式后，超聲波裝置測得機器人和岸邊的距離小于設定值后，開始減速并向右轉一定的角度，運行一個船身的距離，然后再右轉一定的角度后直行，按照此折線軌跡循環遍歷整個水面。在自主巡航模式下，機器視覺模塊對其進行輔助工作，可檢測湖面非清理目標，使得機器人能夠自主避開荷葉、石塊等物體，并繼續進行直線折回式的全覆蓋清理。

3 機器人性能優勢分析

圖像識別系統與上位機監測系統相結合，精確打撈垃圾，可直觀了解水質信息，對治理水污染起到了很大的作用。自動巡航系統使得打撈工作自運行，實現全天候無人駕駛打撈。采用手機客服端遠程控制作為人工干預系統，當機器人出現故障時可以保障巡航的安全性與可靠性。輸送鏈條可以高效率地將垃圾從水面帶入收集箱中，可以在短時間內打撈大量垃圾。

4 結語

具有智能識別和自動巡航功能的水面清潔機器人具有操作便捷、識別能力強、巡航時間長、清潔效率高的特點。它是新時代的科技產物，更符合社會發展、美化城市的需求，為社會主義生態文明建設、經濟可持續發展作出了巨大貢獻。