一種水面垃圾清理機器人設計

張芙蓉，湯澤軍

(長沙航空職業技術學院，湖南 長沙 410124)

0 引言

現有的水面垃圾清理機制尚不成熟，以城市人工湖等靜態水域為例，大多數清理工作都是由人工作業完成，清潔工人一整天都要在河道內清潔垃圾，不但浪費大量人力、物力，也影響景點的美觀；后續出現的垃圾清理船，對于一些懸浮于水中的垃圾清理效果差，且對于垃圾的清理效率低。為解決上述問題，本文設計了一種針對靜態水域水面漂浮物的無人操作水面垃圾清理機器人。

1 系統整體設計

水面垃圾清理機器人系統由水面垃圾清理機器人和遠程遙控平臺兩部分構成，系統總體設計框圖如圖1所示。水面垃圾清理機器人由傳感器模塊、電源模塊、水面垃圾清理機器人控制器模塊、執行模塊以及通信遙控系統等組成。

1.1 傳感器模塊

傳感器模塊包括攝像頭識別傳感器、超聲波距離傳感器、風速風向傳感器、GPS定位傳感器、姿態檢測傳感器和垃圾箱滿傳感器等。傳感器模塊可實時獲取湖面垃圾視頻、障礙物距離，風速和風向等環境信息、機器人GPS位置和姿態、垃圾箱狀態等信息。

1.2 水面垃圾清理機器人控制器模塊

水面垃圾清理機器人控制器模塊采用AIstart人工智能主機，它包括一塊K210核心主控，集成了攝像頭、TF存儲卡、LCD顯示、左右聲道喇叭、耳機接口、USB Type-C、RGB全彩燈、多功能按鍵、GPIO拓展端口等資源。K210核心主控是基于雙核RISC-V 64位處理器，RISC-V是開源指令集架構(ISA)，指令簡單且高效。邊緣計算的KPU進行神經網絡加速，官方Demo中提供了一些人臉檢測、圖像識別、圖像分類的視覺任務，分類任務的分類網絡推理速度最高可達到240 fps。檢測任務在QVGA的網絡下，模型幀率最高可達35 fps。乘法操作算力0.23TOPS，總算力1TOPS，芯片內置多種硬件加速單元(如CNN，FFT，SHA256等)，及8 M超大高速SRAM，實現機器視覺算法；1TOPS算力，只有0.3 W的功耗。可通過傳感器模塊的輸入信息對水面漂浮物進行識別，實現水面清理路線規劃，達到自動清理垃圾的目的。

1.3 電源模塊

電源模塊由充電電池和太陽能電板構成。充電電池采用12 V、60 Ah的3串20并18650電池組，充電可通過岸邊市電適配器充電，電池電量信息能本地顯示。機器人水面工作時，可把電量信息無線傳送給遠程遙控平臺；太陽能電板可對充電電池進行充電，可提升系統的續航能力。

圖1 系統總體設計框圖

1.4 執行模塊

執行模塊由螺旋槳左電機、螺旋槳右電機、垃圾收集傳送帶電機和驅動構成。執行模塊由水面垃圾清理機器人控制器模塊進行控制，對螺旋槳左右電機進行驅動，實現機器人在湖面的移動；對垃圾收集傳送帶電機進行驅動，把水面垃圾經垃圾收集傳送帶傳送到垃圾箱。

1.5 通信模塊

通信模塊通過Wi-Fi模塊實現水面垃圾清理機器人與遠程遙控平臺通信，實現遠程視頻信息、狀態信息、遙控指令信息的傳輸。遠程遙控平臺可控制機器人工作模式，獲取機器人攝像頭工作視頻、機器人狀態，遙控機器人進行動作。

2 結構設計

水面垃圾清理機器人采用流體型結構設計，大大降低航行阻力。前置超聲波傳感器和攝像頭，左右各放置超聲波傳感器，能識別垃圾目標，測量障礙物距離，從而更適應復雜水域環境。垃圾箱位置設計在船體中間，可有效防止船體側翻。輔助姿態傳感器和風速風向傳感器獲取機器人狀態，進一步提高船體穩定性。充電電池放置船體中后方，可提升船頭，壓低船尾，提升航速。左右螺旋槳推動設計，可縮小掉頭半徑，實現原地掉頭和倒退。結構設計框圖如圖2所示。

圖2 結構設計框圖

水面垃圾清理機器人在進行實船實驗或者執行相應作業任務時，通常會因風浪流等外界因素影響而使船體產生橫滾、俯仰等姿態變化，因此會導致船載的測量平面與水平面不平行，從而給出錯誤的障礙物檢測信息，影響機器人安全航行，為此，搭載三軸重力加速度傳感器來測量船體姿態。

水面垃圾清理機器人艙體內設置一個可拆卸垃圾收集箱，便于人工更換裝滿垃圾的垃圾收集箱，減少更換時間。垃圾收集箱內表面光潔，上邊緣為圓角，便于垃圾清理。水面垃圾清理機器人前方兩側都設置有傾斜的過濾網，將垃圾向機器人前方中心匯聚。

機器人前方設置一個傾斜的輸送帶機構，用于將機器人前方中心匯聚的垃圾輸送至垃圾收集箱，垃圾箱滿傳感器可獲取箱滿信息。輸送帶機構由鋁型材架、減速電機、同步帶、同步輪、上下端帶軸承的滾筒、平皮帶組成。輸送帶機構中，充電電池驅動減速電機旋轉，減速電機通過帶傳動的方式帶動皮帶轉動，將垃圾輸送至垃圾收集箱。減速電機采用間斷式運轉的方式工作，節省電能。

水面垃圾清理機器人主要依靠垃圾收集傳送電機提供動力帶動垃圾流入垃圾清理箱內，以達到清理垃圾的作用。垃圾流入后通過過濾網過濾，自動流入垃圾收集箱，實現快速清理。在完成垃圾清理過程中，可對垃圾箱狀態進行檢測，通過在箱體上方艙體側面設置光電式傳感器，用于感應垃圾收集箱是否裝滿，可實時將該信號發送到清潔人員的操作終端。

由于水面工作機器人在水面作業時，頻繁充電影響工作效率，考慮到水面一般能接收到太陽光，因此選用太陽能作為輔助驅動能源。考慮到水面受力情況，選用螺旋槳推進器，推進器由減速電機加上槳葉組成，固定設置在機器人的下方。工作狀態下的螺旋槳推進器位于水下，螺旋槳擊打水體產生推力，從而實現機器人船體的移動。

3 軟件設計

水面垃圾清理機器人可通過遠程遙控平臺設置工作模式，包括遠程遙控工作模式和自動巡航清理模式(見圖3)。遠程遙控工作模式：清潔人員可遙控水面垃圾清理機器人至垃圾場并進行清理。自動巡航清理工作模式：可在沒有人工控制的情況下，通過 GPS 位置傳感器模塊、姿態傳感器、前置超聲波傳感器、左置超聲波傳感器、右置超聲波傳感器和前置攝像，自動規劃清理路線完成自動巡航清理；垃圾收集箱滿后，水面垃圾清理機器人可自動回到返航記錄點，此種模式垃圾收集效率更高，大大減輕了清潔人員處理垃圾的工作量。

圖3 水面垃圾清理機器人工作流程圖

3.1 遠程遙控工作模式

清潔人員手持遠程遙控平臺，通過平臺上的安卓app遠程設置水面垃圾清理機器人為遠程遙控工作模式，這時遠程遙控平臺可接收并顯示水面垃圾清理機器人遠程傳來的視頻信息和狀態信息，清潔人員可根據視頻內容和狀態信息，發出相應的遙控指令給水面垃圾清理機器人，水面垃圾清理機器人接收遙控指令，并根據指令內容執行相應動作。

3.2 自動巡航清理工作模式

在自動巡航清理工作模式下，遠程遙控平臺也可獲取水面垃圾清理機器人遠程傳來的視頻信息和狀態信息。當接收到的遠程信息顯示異常，表明出現特殊情況，清潔人員可以立即修改機器人的工作模式，解除自動巡航模式，改為遠程遙控模式。

自動巡航清理工作模式先要判斷當前環境是否滿足自動巡航前提條件，風速過大，水面垃圾清理機器人的姿態不正確(比如船體傾斜幅度過大)，GPS位置沒在指定水域，軟件跳過自動巡航。滿足自動巡航前提條件后，視覺處理攝像頭識別垃圾目標：垃圾箱未滿，水面垃圾清理機器人會規劃清理垃圾路線，開動垃圾收集傳送帶，巡航清理垃圾；垃圾箱滿后，水面垃圾清理機器人會停止垃圾收集傳送帶，規劃返航路線，并返航提醒清潔人員清倒垃圾箱。

垃圾目標識別算法通過TensorFlow深度學習框架，用MX-YOLOv3進行垃圾目標識別神經網絡模型訓練，接著轉換成可被K210 硬件平臺識別的Kmodel格式的推理模型文件，然后使用Mixly圖形化開發環境下的Python語言設計實現推理模型KPU加載和KPU圖像數據處理，最后AIstart人工智能主機結果輸出。水面垃圾識別通過圖像傳感器獲取水面圖片，然后結合垃圾識別算法，判斷是否為垃圾，由位移傳感器獲取垃圾位置信息，計算目標垃圾所處位置坐標，并啟動機器人駛入目標垃圾所在位置，實施清理。

4 結語

為實現水面漂浮垃圾的高效清理，本文基于水面垃圾清理機器人和遠程遙控平臺兩部分實現了水面垃圾清理機器人系統，能實現遠程遙控模式和自動巡航清理模式2種工作模式。針對自動巡航模式，設計了垃圾目標識別算法，該算法能實現對常見垃圾目標的識別，將水面漂浮垃圾與水面景觀、漂浮植物、水岸等成功分離開來。經測試，本文設計的水面垃圾清理機器人，能完成人工湖等靜態水域水面漂浮垃圾的清理，具有良好的應用和推廣價值。