智能化下水道清潔機器人系統的集成設計研究

摘"要：隨著城市化進程的加速發展，城區排水系統的維護面臨重大挑戰，尤其是下水道堵塞問題嚴重影響了排水效率。現有機器人技術在通信、環境適應性及自主決策方面存在局限，制約了其在排水系統維護中的應用。本研究提出一種智能化下水道清潔機器人的集成設計方案，通過融合單片機嵌入式技術、傳感器技術、無線通信技術、機器人技術與人工智能算法，實現了機器人功能與結構設計的跨學科集成化創新，為城市基礎設施智能化維護提供了新的思路和方法。

關鍵詞：智能化；自動化；下水道；清潔機器人；集成設計；科技

一、作品價值

隨著我國城市化進程日益加快，城市規模不斷擴大，下水道系統在日常運行中承擔著越來越重要的角色。然而，下水道清理工作一直面臨著諸多挑戰，如惡劣的工作環境、高強度勞動以及安全隱患等。因此，開發一種具備自主決策能力的智能化下水道清潔機器人顯得尤為重要，它對于提高作業效率、保障工人安全以及優化城市基礎設施管理具有深遠的影響。

本研究的核心創新在于機器人所具備的自主決策智能化系統。通過整合多種傳感器數據與先進的智能算法，實現了基于實時數據的自主判斷和決策能力。這種能力賦予了機器人在無人工干預的情境下，根據環境變化做出迅速且精確的反應。此外，機器人采用了基于ESPNOW自組網和藍牙的雙模冗余通信技術，確保了數據傳輸的可靠性，并增強了系統的抗干擾能力和通信穩定性。

在機械設計方面，本作品采用了三組可獨立變徑的雙履帶行動機構，允許機器人在狹窄或不規則的管道環境中靈活移動，克服了傳統機器人在復雜地形中可能遇到的局限性，顯著提高了其對復雜環境的適應能力。在管道作業中展現了更優越的環境適應性和機動性，提升了作業的穩定性和安全性。

二、系統架構

（一）總體設計

機器人系統的核心控制單元采用STM32微控制器，負責處理來自各種傳感器的數據并執行相應的控制算法。該控制單元與多個外圍設備（包括Arduino"Nano、ESP8266和藍牙模塊）相連，共同實現數據采集、無線通信以及執行特定任務的功能。此外，該系統還具備基于數據的自主決策能力，能夠根據實時數據做出適應性調整和決策。

人機交互界面由ESP32WROOM模塊負責，它不僅展示實時數據，還接收用戶輸入，并提供遠程控制接口，使用戶能夠有效地監控和指導機器人的操作。機器人采取PCB模塊化設計，高度集成且易于維護。

本項目通過集成高性能控制單元、外圍設備和創新的行動機構設計，構建了一個高效、穩定且易操作的機器人系統，有效地提升了機器人自動化水平與可靠性。設計流程、控制流程及總體布局分別如圖1至圖3所示。

1.履帶輪;2.傘狀變徑機構；3.超聲波傳感器；4.防水燈；5.電鉆；6.視覺識別系統；7.備用工具槽；8.水槍

（二）行動機構

為提升機器人在多樣化環境中的適應性和性能表現。本文創新性地采用了三組獨立變徑的雙履帶行動機構，各個行動機構間隔120°，以確保機器人在移動過程中具有更高的穩定性和可靠性。這種布局允許機器人在面對不同管徑的管道或不規則表面時，能夠迅速調整自身結構，以最佳姿態進行作業。

各行動機構由兩個履帶組成，通過彈簧和絲杠實現獨立變徑功能，彈簧提供了必要的彈性，以吸收在移動過程中可能遇到的沖擊和振動，而絲杠則確保了調整過程的精確性和可靠性。行動機構如圖4所示。

1.履帶輪；2.電機；3.傘狀變徑機構；4.彈簧

圖4"行動機構示意圖

三組行動機構以120°間隔布局的設計顯著地提升了機器人的穩定性和可靠性。通過將機器人的重心置于幾何中心，動態穩定性得到了增強。這種多點支撐的結構確保了支撐力的均衡分配，有效地降低了因單點受力過大導致的滑移或傾覆的風險。這不僅保障了作業過程的安全性，同時也提高了作業的效率。

（三）下位機系統

下位機系統是機器人執行具體任務的核心。本項目中采用STM32微控制器作為機器人系統的核心控制單元，賦予機器人基于實時環境數據和預設算法進行自主適應性調整和決策的能力。STM32微控制器直接管理電機運動，并執行關鍵的傳感功能，如利用超聲波傳感器進行防撞測距，以及根據工具槽的壓力傳感判斷工具的缺失情況。此外，STM32還負責與外圍設備（包括Arduino"Nano、ESP8266和藍牙模塊）的通信任務，處理數據的收發與轉發，并基于收集的數據做出相應的行進決策。

Arduino"Nano與K210視覺模塊相連接，利用卷積神經網絡對預先訓練的數據模型進行物體分類，實現對特定類別物體的檢測功能。在檢測到特定類別物體時，能夠基于數據自主做出決策，選擇合適的工具進行清理。Arduino"Nano還負責監測電池電量，當電量低于預設閾值（20%）時，會自動觸發機器人返航機制，有效地防止因電量不足導致的二次堵塞問題。

藍牙模塊專門用于與智能手機的通信，將用戶界面的控制指令轉發給STM32，從而實現對機器人行進狀態的精確控制。ESP8266模塊則負責與上位機ESP32進行通信，采用ESPNOW無線通信技術以確保數據傳輸的穩定性。ESP8266還集成了GPS模塊，用于實時定位機器人的位置，并在自動返航模式下引導機器人返回起始點。通過這種設計，機器人系統不僅實現了對運動的精確控制，還通過與外圍設備的高效協同，提升了機器人的自動化與智能化水平，確保了在復雜環境下的自主性和可靠性。

（四）上位機系統

上位機作為人機交互界面的核心，選用ESP32WROOM作為其控制單元，通過低延遲的ESPNOW自組網無線通信技術與下位機實現了高效的數據交換和遠程控制功能。

ESP32WROOM控制單元的主要職能在于接收并處理來自下位機的多樣化反饋信息，這些信息包括電池剩余電量、精確的地理坐標（涵蓋經緯度）、運動狀態、物體檢測類別以及工具攜帶情況等。這些數據實時地展示在經過漢化的TFT屏幕上，為用戶提供了一個直觀的監控和分析界面。

上位機集成了彎曲度傳感器和陀螺儀，提供了一種體感控制機制，允許用戶通過遠程無線方式控制機器人的行進狀態，包括調整方向和速度等。用戶可通過手機藍牙與機器人建立連接，利用相應的應用程序（APP）來控制機器人的行進狀態和執行返航操作。

三、智能算法

（一）自主返航

本作品機器人開發自主返航功能，通過集成全球定位系統（GPS）技術，實現精確的起點定位和實時位置追蹤。結合GPS數據與超聲波傳感器模塊，使機器人能夠執行自動返航功能，確保在完成任務或遇到電量不足的情況下安全返回出發點。用戶可以通過藍牙技術遠程操控觸發返航程序，以應對緊急情況或維護需求。

自動返航機制旨在有效預防和減少因機器人故障或操作不當導致的二次堵塞問題。在機器人執行清潔、檢查或其他維護任務時，能夠自主導航并返回安全區域，從而避免在管道系統中造成額外的障礙。這一功能的實現，不僅提高了作業效率，而且顯著增強了系統的可靠性和安全性。

（二）堵塞物分類檢測

為提升管道清潔作業的效率，本研究開發基于K210視覺識別模塊和卷積神經網絡（CNN）的智能下水道堵塞物識別與分類系統。該系統采用了一系列圖像預處理技術，如高斯模糊算法等，以優化物體外形特征的提取，從而提高識別精度。這些預處理步驟對于減少圖像噪聲和突出關鍵特征至關重要，為后續的深度學習模型提供了高質量的輸入數據。

在深度學習模型方面，通過設計專門的CNN架構，能有效從預處理后的圖像中提取復雜的特征，并通過訓練識別出多種堵塞物的類別。該模型經過大量樣本的訓練和驗證，確保了其在實際應用中的準確性和魯棒性。CNN的多層結構允許模型學習從簡單到復雜的特征表示，從而能夠有效區分不同形狀和紋理的堵塞物。

機器人可以根據識別結果自動選擇合適的清理工具。通過決策邏輯算法，機器人會評估當前攜帶的工具庫狀況，并匹配最適合當前檢測到的堵塞物類型的工具。對于硬質堵塞物，系統會選擇配備鉆頭的清理工具。本機器人還具備自我診斷能力，當檢測到未攜帶處理特定堵塞物所需的工具時，會建議啟動返航功能。這一功能確保了機器人在無法完成清理任務時能夠安全返回基地，獲取必要的工具或進行維護，從而避免了無效作業和潛在的損害。

為進一步提升系統的性能，機身內還集成了多種傳感器數據，如超聲波傳感器，以增強對環境的感知能力。這些傳感器數據與視覺數據相結合，為機器人提供了更全面的環境信息，從而提高了決策的準確性和響應速度。

（三）基于數據的自主分析與決策

本機器人系統的核心在于其自主決策能力。通過融合多類別傳感器的數據，包括超聲波傳感器、壓力傳感器等，并利用邏輯算法進行處理，使機器人能夠根據當前環境和自身狀態做出快速而準確的決策，實現了對復雜環境的有效感知和自主響應。

超聲波傳感器用于測量機器人與周圍物體之間的距離。當距離過近時，系統會自動觸發避障功能，以防止機器人與障礙物發生碰撞。此外，超聲波傳感器結合K210視覺模塊，可共同確保機器人識別并響應環境中障礙物的準確性，從而安全巡航。檢測到的障礙物信息會實時反饋給上位機，并允許用戶遠程操控機器人，實現緩慢前進等精細操作，以優化清理和識別任務的執行。

壓力傳感器用于監測工具庫的狀態，通過檢測壓力變化來判斷工具是否正確安裝或是否存在缺失。這對于確保機器人攜帶正確的工具執行特定任務至關重要。通過精確的壓力監測，系統能夠實時識別工具攜帶狀況，從而避免在執行任務時因工具缺失而導致失敗。

四、實驗與結果

為了全面評估機器人的性能，本文設計一系列實驗用于驗證其自主返航、堵塞物分類檢測和自主決策等關鍵功能的有效性。

（一）實驗程序

（1）變徑結構測試：通過施加壓力模擬不同管徑的狀況，通過承重能力和變徑范圍評估機器人結構的性能。

（2）運動控制測試：通過藍牙技術與基于ESPNOW的體感技術進行遠程操控，測試機器人響應時間與精確度。

（3）堵塞物分類檢測測試：使用K210視覺識別模塊和CNN算法對遇到的堵塞物進行分類，記錄分類準確率和響應時間。

（4）自主決策測試：在遇到不同類型的堵塞物和障礙物時，機器人根據內置邏輯算法選擇合適的清理工具和操作策略，記錄決策時間和執行效率。

（5）自主返航測試：檢測機器人在完成清潔任務或電量低于設定閾值時觸發自動返航的成功率，并記錄返航時間和路徑精度，評估GPS和超聲波傳感器的協同工作效果。

（二）實驗結果與分析

（1）變徑結構有效性：機器人支持高達3kg的負載，可搭載必需的清潔工具。變徑機構在40～60cm的管道直徑內展現出穩定的性能，能夠適應大部分市政下水管道的尺寸要求。

（2）履帶控制精確：通過藍牙技術和基于ESPNOW技術的體感操控測試，機器人平均響應時間為0.5s，在兩種操控方式下均能夠準確快速地響應指令，執行復雜的移動任務。

（3）返航準確性：在10次自主返航測試中，機器人均成功返回出發點，路徑誤差不超過5%，導航系統具備較高的準確性。

（4）堵塞物分類準確率：在60次分類測試中，機器人對石塊、油壁、污泥等堵塞物的分類準確率分別為98%、95%和92%。較高的識別和分類堵塞物準確性，可確保機器人選擇并使用正確的清理工具，從而提高清理效率和效果。

（5）自主決策效率：在面對不同障礙物時，機器人平均決策時間為1s，能夠快速選擇合適的清理工具并有效執行清理任務。

結語

未來的研究方向著重于機器人深度學習算法開發與機機器視覺技術研究，開發能夠根據實際作業經驗自我學習和優化決策過程的算法，使機器人能夠更好地適應較為復雜的下水道工作環境，進一步加強機器人與城市基礎設施的智能網絡集成，實現數據共享和協同作業，有效地減輕市政管理壓力。

綜上所述，本研究的成果不僅在技術上實現了創新突破，而且在實際應用中展現出了顯著的社會價值和經濟意義。隨著技術的不斷進步和城市化進程的加速，智能化下水道清潔機器人將為城市基礎設施的現代化管理和檢測提供新的視角和實踐路徑，具有深遠的實踐意義和推廣價值。

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課題：北京工業大學“星火基金”資助課題（項目編號：XH20241306）：《基于Arduino和STM32的下水道清潔機器人設計》，項目類別：科技發明制作類，負責人：趙心然

作者簡介：趙心然（2005—"），女，漢族，北京人，本科在讀，研究方向：電子信息工程。