CN109977975A - 物品回收***和物品回收方法 - Google Patents

物品回收***和物品回收方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种物品回收***，包括机器人和服务器；所述机器人包括控制模块，以及分别与控制模块连接的用于检测是否有用户停留在机器人前方的传感器、用于采集物品图像信息的摄像模块、用于输入物品分类信息的人机交互模块、用于将所述物品图像信息和物品分类信息上传至服务器的通信模块；所述服务器用于接收通信模块上传的物品图像信息和用户输入的物品分类信息，服务器包括用于处理物品图像信息以生成物品特征信息的视觉处理模块，用于根据物品特征信息构建物品特征模型的学习模块，以及用于存储所述物品特征模型和用户通过人机交互模块输入的物品分类信息的视觉库。本发明可以实现准确高效的物品分类回收。

Description

物品回收***和物品回收方法
技术领域
本发明涉及物品分类回收技术领域，特别涉及一种物品回收***和物品回收方法。
背景技术
随着人们生活水平的提高，越来越多的商场、游乐园等公共场所走进了人们的生活。如何准确的将人们在购物和娱乐活动中产生的垃圾进行分类回收，成为清洁行业急需解决的问题。
目前现有的方法都是通过人为的在垃圾桶上设置分类标识，依靠人们自觉性进行垃圾分类回收。这种方式不能保证分类回收的正确性，垃圾分类的正确与否完全取决于个人的自觉性，缺乏主观能动性。
发明内容
本发明旨在解决现有技术中的问题之一，提高垃圾等物品分类回收的准确率和效率，提供了一种物品回收***。
本发明的物品回收***包括机器人和服务器；所述机器人包括控制模块，以及分别与控制模块连接的用于检测是否有用户停留在机器人前方的传感器、用于采集物品图像信息的摄像模块、用于输入物品分类信息的人机交互模块、用于将所述物品图像信息以及物品分类信息上传至服务器的通信模块；所述服务器用于接收通信模块上传的物品图像信息和用户输入的物品分类信息，服务器包括用于处理物品图像信息以生成物品特征信息的视觉处理模块，用于根据物品特征信息构建物品特征模型的学习模块，以及用于存储所述物品特征模型、物品分类信息和物品特征信息的视觉库。
本发明通过采用机器人进行人类生活垃圾等物品的分类回收，并使机器人与云端服务器进行通信，由服务器通过将机器人采集的物品特征信息与服务器中预存储的物品特征模型进行匹配，从而实现垃圾等物品的快速分类回收的功能。若匹配不成功时，机器人可以通过人机交互模块提示用户输入物品分类信息，同时服务器中设置了学习模块，可以通过学习模块根据物品特征信息构建新的物品特征模型，并将物品特征信息、物品特征模型和用户输入的物品分类信息对应的存储进服务器的视觉库中，当再次出现同类物品时，***可以将再次出现的物品特征信息与上次存储在视觉库中的物品特征信息和物品特征模型进行匹配，从而得到对应的物品分类信息，这样可以进行准确高效的分类回收。本发明的物品回收***具备自学习的能力，有效提高了物品分类回收的效率和准确性。本发明的物品回收***在实现自动垃圾分类的同时可以不断学习并建立新的物品特征模型，而且将图像处理、匹配以及自学习的功能放在云端服务器中完成，可以降低对回收终端的***要求，降低回收终端的配置。
根据本发明的一个实施例，所述机器人还包括驱动模块，所述驱动模块用于驱动机器人行走。
根据本发明的一个实施例，所述机器人还包括导航模块，所述导航模块与所述控制模块连接，用于规划机器人的行走路线。机器人可以通过导航模块规划的路线进行漫游，提高了大型商场或娱乐场所中人类生活垃圾等物品的回收效率。
根据本发明的一个实施例，所述人机交互模块包括语音模块和触摸屏模块。所述语音模块用于提示用户通过触摸屏模块输入物品分类信息。
根据本发明的一个实施例，所述机器人还包括多个储存桶和托盘，所述托盘设置在储存桶的上方用于承载待回收的物品，所述多个储存桶用于分类存储所述待回收物品，所述驱动模块还用于驱动所述储存桶和托盘动作。所述驱动模块可以驱动多个储存桶运动以使指定分类的储存桶运动到托盘下方，并驱动托盘转动以使其上的物品掉落到指定的储存桶中。
本发明的另一个方面提供了一种物品回收的方法，所述物品回收方法由可进行无线通信的机器人和服务器完成，包括以下步骤：
S1：机器人检测前方是否有用户停留；
S2：当检测到前方有用户停留时，机器人的控制模块控制摄像模块检测机器人的托盘上是否存在待回收物品，如存在，摄像模块拍摄物品照片；
S3：机器人的控制模块控制通信模块将所述物品照片上传至服务器；
S4：所述服务器的视觉处理模块通过物品照片提取物品特征信息，并将所述物品特征信息与服务器视觉库中预存储的物品特征模型进行匹配；
S5：如匹配成功，则服务器向机器人的通信模块发送匹配成功指令，机器人通过控制模块将所述待回收物品放入机器人中指定的储存桶中；如匹配不成功，所述服务器向机器人的通信模块发送匹配不成功指令并将所述物品特征信息存储到服务器的视觉库中，机器人的人机交互模块提醒用户输入物品分类信息并通过通信模块将所述物品分类信息上传至服务器并存储在视觉库中，所述服务器的学习模块根据所述物品特征信息构建物品特征模型存储在视觉库中并与用户输入的物品分类信息相对应。
本发明通过采用可以相互无线通信的机器人和云端服务器进行物品分类回收，由服务器将机器人采集的物品特征信息与服务器中的预存储物品特征模型进行匹配，从而实现物品快速分类回收的功能。若匹配不成功时，机器人可以通过人机交互模块提示用户输入物品分类信息，同时服务器中设置了学习模块，可以通过学习模块根据物品特征信息构建物品特征模型，并将物品特征信息、物品特征模型和用户输入的物品分类信息对应的存储进服务器的视觉库中，当再次出现同类物品时，***可以将再次出现的物品特征信息与上次存储在视觉库中的物品特征信息和物品特征模型进行匹配，从而得到对应的物品分类信息，这样可以进行准确高效的分类回收。本发明的物品回收方法在实现自动垃圾分类的同时可以不断学习并建立新的物品特征模型，有效提高了物品分类回收的效率和准确性。
所述学习模块构建完成物品特征模型存储在视觉库中之后服务器向机器人发送指令将所述待回收物品放入指定的储存桶中。
根据本发明的一个实施例，在步骤S1之前所述机器人的控制模块通过导航模块控制驱动模块进行漫游，当待回收物品分类完成并检测到机器人前方的用户离开后，控制模块通过导航模块控制机器人继续漫游。
根据本发明的一个实施例，所述人机交互模块通过语音提示用户通过触摸屏输入物品分类信息。
根据本发明的一个实施例，如所述物品特征信息与所述视觉库中的预存储物品特征模型匹配不成功时，服务器向机器人的通信模块发送指令，机器人通过摄像模块拍摄多张待回收物品照片并上传至服务器，所述服务器的视觉处理模块通过多张物品照片提取所述物品特征信息。
附图说明
图1为本发明一个实施例中物品回收***的原理图；
图2为本发明一个实施例中物品回收方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，而不构成对本发明的限制。
如图1所示，本发明的物品回收***包括机器人100和服务器200，所述机器人100和服务器200之间可以进行无线通信。所述机器人包括控制模块101，所述控制模块101用于控制机器人行走以及控制设置在机器人上的各个模块工作。所述机器人100还包括与控制模块101连接的驱动模块106，所述驱动模块106可以在控制模块101的控制下驱动机器人100行走。所述机器人还包括与控制模块连接的导航模块107，所述导航模块107用于建立机器人100行走环境的二维平面图并传递给控制模块101，以使机器人100在行走环境中漫游，即所述导航模块107用于规划机器人的漫游行走路线。根据本发明的一个实施例，所述导航模块107可以是本领域常用的激光导航模块。
所述机器人100还包括与控制模块101连接的传感器102，所述传感器102用于检测机器人100前面是否停留有用户，所述传感器102可以为红外传感器。当传感器102检测到机器人100前面有用户停留时，控制模块101控制驱动模块106使机器人100停止运动。所述机器人100还包括托盘和位于托盘下方的多个储存桶，所述多个储存桶用于分类存储待回收的物品，所述驱动模块106还用于驱动所述储存桶和托盘动作。当机器人停止运动后控制模块101控制与其连接的摄像模块103检测机器人的托盘上是否存在待回收的物品，如果存在则控制摄像模块103拍摄物品照片，所述摄像模块103可以为单目相机。所述机器人100还包括通信模块105，所述通信模块105与控制模块101和摄像模块103连接，用于将摄像模块103拍摄的物品照片上传至服务器200。所述通信模块105将物品照片上传至服务器200的方法为本领域技术人员熟知，此处不再赘述。
所述机器人100还包括与控制模块101连接的人机交互模块104，用于在特定情况下提示用户输入物品分类信息。所述人机交互模块104还与通信模块105连接，用于将用户输入的物品分类信息通过通信模块105发送给服务器200。
服务器200用于接收机器人通信模块105发送的信息。所述服务器包括视觉处理模块201，学习模块202和视觉库203。所述视觉处理模块201用于对摄像模块103拍摄的物品照片进行处理以生成物品特征信息，所述处理过程包括提取物品照片中的物品轮廓、色彩、灰度和直方图等信息。所述服务器200将视觉处理器201提取的物品特征信息和预存储在视觉库203中的预存储物品特征模型进行匹配，如果物品特征信息在视觉库203中存在，即与视觉库203中的预存储物品特征模型匹配成功，则服务器200向机器人的通信模块105发送匹配成功指令，通信模块105将指令发送给控制模块101，控制模块101通过控制驱动模块106将该物品放入指定的储存桶中，并控制使机器人继续漫游。
所述服务器200还包括学习模块202。当上述视觉处理器201提取的物品特征信息与视觉库203中的预存储物品特征模型匹配不成功时，即该待回收物品为机器人未知分类的物品，则学习模块202用于依据所述物品特征信息构建物品特征模型，具体可以通过在线学习和离线学习结合的方式构建物品特征模型。并将所述物品特征信息、物品特征模型以及用户通过人机交互模块104输入的物品分类信息存储在视觉库203中，方便下次出现同类物品时比对分类。
本发明通过采用机器人进行人类生活垃圾等物品的分类回收，并使机器人与云端服务器进行通信，由服务器通过将机器人采集的物品特征信息与服务器中预存储的物品特征模型进行匹配，从而实现物品快速分类的功能。若匹配不成功时，机器人可以通过人机交互模块提示用户输入物品分类信息，同时服务器中设置了学习模块，可以通过学习模块根据物品的特征信息构建物品特征模型，并将物品特征信息、物品特征模型和用户输入的物品分类信息对应的存储进服务器的视觉库中，当再次出现同类物品时，***可以将再次出现的物品特征信息与上次存储在视觉库中的物品特征信息和物品特征模型进行匹配，从而得到对应的物品分类信息，这样可以进行准确高效的分类回收。本发明的物品回收***具备自学习的能力，有效提高了物品分类回收的效率和准确性。
如图2所示，本发明的另一个方面提供了一种物品回收的方法。初始状态下机器人100在导航模块107和驱动模块106的共同驱动下处于漫游状态。设置在机器人上的传感器102实时检测是否有用户停留在机器人前面，如没有则机器人继续保持漫游状态。当传感器102检测到有用户停留在机器人前面时，机器人通过摄像模块102判断机器人的托盘上是否有待回收物品存在，当检测结果为否时，执行上一步骤，即控制传感器102继续检测是否有用户停留在机器人前方；当检测结果为托盘上有待回收物品时，则摄像模块103采集物品图像信息并通过通信模块105发送给服务器200。
服务器200通过视觉处理模块201提取物品特征信息并与视觉库203中预存储的物品特征模型进行匹配，如匹配成功，则判断所述物品分类信息为机器人100已知，服务器200发送匹配成功指令给机器人的通信模块105，机器人控制模块101控制驱动模块106将物品放入指定的储存桶中，并控制机器人继续漫游。
当提取的物品特征信息与视觉库中的预存储物品分类信息不一致时，说明该待回收物品为机器人100未知分类的物品。此时，服务器200通过通信模块105向控制模块发送匹配不成功指令，控制模块101控制人机交互模块104提示用户输入物品分类信息，并将用户输入的物品分类信息通过通信模块105发送给服务器，并存储在视觉库103中。具体的，人机交互模块104可以包括语音模块和触摸屏模块，所述语音模块用于提示用户通过触摸屏模块输入物品分类信息。同时，控制模块101控制摄像模块103连续拍摄多张物品照片，并将该多张物品照片上传至服务器200，服务器200中的视觉处理模块201对该多张物品照片进行处理生成物品特征信息，所述物品特征信息被传递给学习模块202用于构建物品特征模型，并将所述物品特征信息和物品特征模型存储于视觉库203中与用户输入的物品分类信息对应。此时服务器200向机器人100发送分类成功指令，控制模块101控制驱动模块将物品放入指定的储存桶中，并控制机器人继续漫游。由此完成了整个物品回收分类的过程。
以上所述本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所作出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。

Claims (10)

1.一种物品回收***，其特征在于，包括：机器人和服务器；所述机器人包括控制模块，以及分别与控制模块连接的用于检测是否有用户停留在机器人前方的传感器、用于采集物品图像信息的摄像模块、用于输入物品分类信息的人机交互模块、用于将所述物品图像信息以及物品分类信息上传至服务器的通信模块；所述服务器用于接收通信模块上传的物品图像信息和用户输入的物品分类信息，服务器包括用于处理物品图像信息以生成物品特征信息的视觉处理模块，用于根据物品特征信息构建物品特征模型的学习模块，以及用于存储所述物品特征模型、物品分类信息和物品特征信息的视觉库。
2.如权利要求1所述的物品回收***，其特征在于，所述机器人还包括驱动模块，所述驱动模块用于驱动机器人行走。
3.如权利要求2所述的物品回收***，其特征在于，所述机器人还包括导航模块，所述导航模块与所述控制模块连接，用于规划机器人的行走路线。
4.如权利要求1所述的物品回收***，其特征在于，所述人机交互模块包括语音模块和触摸屏模块。
5.如权利要求1所述的品回收***，其特征在于，所述机器人还包括多个储存桶和托盘，所述托盘设置在储存桶的上方用于承载待回收的物品，所述多个储存桶用于分类存储所述待回收物品，所述驱动模块还用于驱动所述储存桶和托盘动作。
6.一种物品回收的方法，其特征在于，所述物品回收方法由可进行无线通信的机器人和服务器完成，包括以下步骤：
S1：机器人检测前方是否有用户停留；
S2：当检测到前方有用户停留时，机器人的控制模块控制摄像模块检测机器人的托盘上是否存在待回收物品，如存在，摄像模块拍摄物品照片；
S3：机器人的控制模块控制通信模块将所述物品照片上传至服务器；
S4：所述服务器的视觉处理模块通过物品照片提取物品特征信息，并将所述物品特征信息与服务器视觉库中预存储的物品特征模型进行匹配；
S5：如匹配成功，则服务器向机器人的通信模块发送匹配成功指令，机器人通过控制模块将所述待回收物品放入机器人中指定的储存桶中；如匹配不成功，所述服务器向机器人的通信模块发送匹配不成功指令并将所述物品特征信息存储到服务器的视觉库中，机器人的人机交互模块提醒用户输入物品分类信息并通过通信模块将所述物品分类信息上传至服务器并存储在视觉库中，服务器的学习模块根据所述物品特征信息构建物品特征模型存储在视觉库中并与用户输入的物品分类信息相对应。
7.如权利要求6所述的物品回收的方法，其特征在于，所述学习模块构建完成物品特征模型存储在视觉库中之后服务器向机器人发送指令将所述待回收物品放入指定的储存桶中。
8.如权利要求6所述的物品回收的方法，其特征在于，在步骤S1之前所述机器人的控制模块通过导航模块控制驱动模块进行漫游，当待回收物品分类完成并检测到机器人前方的用户离开后，控制模块通过导航模块控制机器人继续漫游。
9.如权利要求6所述的物品回收的方法，其特征在于，所述人机交互模块通过语音提示用户通过触摸屏输入物品分类信息。
10.如权利要求6所述的物品回收的方法，其特征在于，如所述物品特征信息与所述视觉库中的预存储物品特征模型匹配不成功时，服务器向机器人的通信模块发送指令，机器人通过摄像模块拍摄多张待回收物品照片并上传至服务器，所述服务器的视觉处理模块通过多张物品照片提取所述物品特征信息。
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