CN116985090A - 智能垃圾分拣机器人 - Google Patents

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邓文斌
黄宇飞
李晓波
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Abstract

本发明公开智能垃圾分拣机器人，包括运动模块、动作模块和控制***；运动模块包括四个麦克纳姆轮和电机构成的底盘行走装置；动作模块包括六轴机械臂和机械爪；六轴机械臂的腕部安装有Intel RealSense D455双目相机；底层控制***完成电机和舵机的控制及避障传感器信号处理，上层处理***基于激光雷达和ROS完成SLAM建图、定位与导航、垃圾的分类以及定位和机械臂抓取的路径规划，经上层处理***处理后的信息通过串口通信下发到底层控制***，调节电机的速度以及控制机械臂的各个舵机，从而控制机器人的移动和机械臂的运动。本发明通过对指定区域生活垃圾的识别，辨别所属的垃圾类型，完成定位、拾取、分类操作，通过机器人的移动搜寻、实现指定区域全自动无人化垃圾分拣工作。

Description

智能垃圾分拣机器人
技术领域
本发明涉及智能机器人领域，尤其涉及一种能进行垃圾分拣的机器人。
技术背景
目前很多城市都要求大家进行垃圾分类，但是对于一些场所如社区的地面，公共场所等，都还会有部分垃圾产生；对于社区地面的垃圾的清扫和处理，目前市面上主流为电动社区清洁车，虽然能够较高效率的清扫垃圾，但清扫的地面垃圾最后还是需要通过人工进行分类处理，无法很好的解放劳动力。对于居住类小区里面的地面垃圾，经常需要清洁人员进行垃圾拾取再进行分类；另外，目前国内外虽然已有智能分类垃圾桶，但是并不完善且价格昂贵，通常是先需要人对垃圾类型进行初步判断，然后传达给机器，使用过程过于繁琐，且分类垃圾桶只能和传统垃圾桶一样，在社区中定点放置几个，很不方便。因此，设计一款既能够清扫地面垃圾，又能满足垃圾分拣要求和规避人工分拣缺陷的较为低廉的智能垃圾分拣机器人。
发明内容
基于上述问题，本发明提出了智能垃圾分拣机器人，实现对社区或是公共场所中随时出现的垃圾进行清扫、处理和分类，保持社区干净整洁，替代垃圾清扫和分类中的部分劳动力，从而大大降低垃圾分类所需要的人力成本，同时提高垃圾分类的效率。
所采用的技术方案是：智能垃圾分拣机器人，包括运动模块、动作模块和控制***；运动模块包括四个麦克纳姆轮和电机构成的底盘行走装置；底盘上安装有机身；机身包括车头、车体和车后板；车头安装有动作模块，车体设置若干个垃圾回收箱，车后板的上方安装激光雷达，车后板的后侧安装有显示屏；底盘的内部安装控制***、电源模块和电机驱动板。
动作模块包括六轴机械臂和机械爪；六轴机构臂通过云台安装在车头；六轴机械臂的前端安装机械爪；六轴机械臂的腕部安装有双目相机；
控制***包括底层控制***和上层处理***，两者采用串口方式实现通信。
底层控制***以STM32F405RGT6主板为核心；用于控制电机和六轴机械臂上各舵机的转动，舵机的转动调整六轴机械臂位姿；底层控制***还对超声波避障传感器信号的检测；
上层处理***采用英伟达Jetson TX2为核心，安装有ROS***；英伟达Jetson TX2上集成机器视觉模块；上层处理***包括基于yolo目标检测的机器视觉模块对垃圾的分类和定位***，基于激光雷达和ROS的SLAM建图导航***，对六轴机械臂的抓取路径规划***；三者联合实现机器人对垃圾类型的识别来实现垃圾分拣；
底层控制***先接受上层处理***的信息再发送指令控制电机和六轴机械臂上的舵机，从而控制机器人底盘行走和六轴机械臂的运动。
运动模块，基于上层处理***中的SLAM建图导航***，规划机器人的运动路径，依照规划好的路径结合超声波避障传感器的信息驱动电机实现机器人的整体运动，导航到最近的目标垃圾附近。
进一步的，底盘的前端安装超声波避障传感器和LED照明灯。
进一步的，车体上放置四个垃圾回收箱，每个垃圾回收箱的底部设置有压力传感器。
智能垃圾分拣机器人，其特征在于工作步骤如下：
步骤一：将智能垃圾分拣机器人置于工作区域的地面上，打开安装在底盘上的电源模块的总电源，开启车后板上的显示屏，进入机器人运行模式；
步骤二：机器人的运行模式为全自动导航模式；
在显示屏中选择全自动导航模式，设置智能垃圾分拣机器人的移动速度；机器人开始移动，通过超声波避障传感器和激光雷达检测机器人的前方是否存在障碍物，并逐步完善地图信息；上层处理***运行基于机器视觉模块对垃圾的分类和定位***，开始实时采集并分析监测双目相机前方的画面，对实时所得的图像通过yolo目标检测算法判断是否为垃圾，上层处理***中的SLAM建图导航***的路径信息传达到底层控制***，进而控制机器人移动，并准确规避障碍物；
步骤三：当双目相机检测到前方有垃圾时，集成在英伟达Jetson tx2上的机器视觉模块通过双目相机采集的图像信息进行垃圾定位和垃圾分类，上层处理***将控制指令传递到底层控制***，底层控制***控制电机，使得机器人先运动到目标垃圾附近，通过上层处理***规划六轴机械臂的运动轨迹，使得六轴机械臂能准确到达所定位的垃圾位置，再控制六轴机械臂前端的机械爪进行垃圾的抓取，放置到指定的垃圾分类回收箱内；
步骤四：机器人的车体上设置有若干个垃圾分类回收箱，每个回收箱的底部都安装有压力传感器，当回收箱内的垃圾放满或是达到一定重量时，压力传感器会将压力数据传递给底层控制***，此时机器人会移动到指定的垃圾放置区域，提醒用户清空回收箱中的垃圾，再继续进行地面垃圾清扫分类工作。
机器视觉模块配合超声波避障传感器和激光雷达规划最优避障路线，进而控制机器人的运动；机器人根据道路情况不同，调整机器人的行进速度，最高速度为0.8米/秒。
在机器人工作前，可在车身上的四个垃圾回收箱上加套一个垃圾袋，便于之后垃圾的倾倒和处理以及保持机器人的干净清洁。
本发明的有益效果为：本发明设计为车型结构，包括底盘和机身；底盘内放置控制板、电源板及可充电电池；控制板包括STM32F405RGT6主板和英伟达Jetson TX2主板；可充电电池给机器人提供电源；底盘前面安装有超声波避障传感器以及LED照明灯，LED照明灯可在光线不足的情况下提供照明；通过超声波避障传感器和激光雷达***实现避障和探测功能。
六轴机械臂通过云台安装在车头；六轴机械臂的腕部安装有双目相机，前安端安装有机械爪；上层处理***以英伟达Jetson TX2为核心，底层控制***以STM32F405RGT6主板为核心。
本发明中的三个模块，上层处理***中的机器视觉模块、动作模块、运动模块，三者联合并结合YOLO深度学习模型完成一定区域内的垃圾拾取和分类的全自动无人化垃圾分拣工作。机器视觉模块集成在英伟达Jetson tx2上，机器视觉模块通过双目相机采集的图像信息进行垃圾定位和垃圾分类。
机器人的车体设置四个垃圾回收箱，每个垃圾箱底部都设有压力传感器，当回收箱内垃圾放满或者达到一定重量时，压力传感器会将压力数据传递给底层控制***，然后机器人会移动到指定的垃圾放置区域，提醒用户清空回收箱中的垃圾，再继续进行地面垃圾清扫分类工作。
底层控制***主要负责机器人底盘电机控制、六轴机械臂上的舵机的转动，调整六轴机械臂位姿，同时对超声波避障传感器信号的检测及压力传感器信号的检测。
上层处理***以英伟达Jetson TX2为核心，运行ROS***，通过YOLOv5深度神经网络模型实现机器人对垃圾的检测；利用双目相机实时获取机器人正前方每帧图像信息，并将图像传递到YOLOv5网络训练好的目标检测模型中，进而框选出图像中的垃圾并识别，再推理出帧图像中垃圾距离机器人的位置，机器人识别出垃圾类型后，在ROS***中规划机器人的移动路径及六轴机械臂的抓取轨迹，进而控制机器人的运动模块及动作模块，完成抓取任务。
机器视觉模块集成在英伟达Jetson TX2上，先由安装在六轴机械臂腕部的双目相机完成外界图像信息的采集，再采用Open CV结合YOLOv5深度神经网络模型通过图像处信息理完成对垃圾的检测和分类。
动作模块主要是对机械臂的控制，六轴机械臂由一个云台、六个舵机以及若干连接用U型架构成，六轴机械臂的前端采用机械爪，六轴机械臂腕部安装有一个双目相机，为六轴机械臂提供目标的三维定位，做到“眼”随手动。六个舵机分别用于驱动机械臂的六个关节。六轴机械臂的结构可以保证机械臂在三维空间内***，方便完成垃圾拾取操作。机械臂控制涉及到的运动控制、姿态控制、路径规划等多个方面，通过控制器实现。在机械臂抓取作业部分，采用D-H参数法对机械臂的运动学模型进行描述，对六轴机械臂各个关节建立坐标系，分析机械臂正逆运动过程；采用眼在手上的标定方法在得知物体空间位置之后求解机械臂抓取所需位姿完成垃圾分拣。
运动模块基于SLAM建图导航***，规划机器人的运动路径，依照规划好的路径结合超声波避障传感器的信息驱动电机实现机器人的整体运动，导航到最近的目标垃圾附近。机器人的底盘采用麦克纳姆轮，麦克纳姆轮辊子轴线和轮毂轴线夹角成45°，轮毂的轮缘上斜向分布着许多小轮子，当轮子绕着固定的轮心轴转动时，各个小滚子的包络线为圆柱面，可以轮子能够连续地向前滚动，从而实现机体全方位移动功能。
机器人运动模块通过双目相机结合机器视觉模块获取目标垃圾的定位、分类及路径规划信息后，由上位机下发控制指令到下位机STM32底层控制***，再控制电机驱动并结合霍尔编码器的反馈对麦克纳姆轮进行整体运动。霍尔编码器能够将电机的机械几何位移转化为脉冲信号或数字量，利用检测编码器输出的脉冲信号，能够获取电机转动的角度、转速等相关信息，通过PID算法减小偏移误差，从而实现小车前后的直线行走以及掉头、转弯等运动操作，保证机器人可以按照规划路径行进。
本发明的机器人的建图导航***可以完成SLAM建图、路径规划等任务，其中SLAM建图由激光雷达和超声波避障传感器完成，借助激光雷达感知周围障碍物信息，结合车轮里程信息完成机器人对自身位置的估计，完成对环境精准建图，再根据已知的环境地图和运动规划计算出的路径使机器人做闭环自主避障移动。
本发明还提供人机交互，在车后板后侧的触摸显示屏上，使用者可以为机器人设置机器人移动速度、设定巡逻时间；在机器人运行过程中显示屏可以播放关于垃圾分类的相关视频；在机器人完成清扫任务后，使用者可通过显示屏来查看机器人清扫的区域以及清扫过程的录像。本发明主要使用场景为社区地面垃圾的清扫与分类处理。
本发明的机器人为全自动导航模式，该模式下智能垃圾分拣机器人通过对社区生活垃圾的识别，辨别所属的垃圾类型，完成定位、拾取、分类操作，通过机器人的移动搜寻、实现社区全自动无人化垃圾分拣工作。
附图说明
图1为本发明的结构示意图；
图2为本发明另一角度的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。本实施例中的双目相机，以Intel RealSenseD455双目相机为例进行说明。
参见图1至图2所示，智能垃圾分拣机器人，包括运动模块、动作模块和控制***；运动模块包括四个麦克纳姆轮1和电机构成的底盘行走装置；底盘2上安装有机身3；机身包括车头31、车体32和车后板33；车头31安装有动作模块，车体32设置四个垃圾回收箱4，每个垃圾回收箱的底部设置有压力传感器。车后板33的上方安装激光雷达5，车后板33的后侧安装有显示屏6；底盘2的内部安装控制***、电源模块和电机驱动板。底盘2的前端安装超声波避障传感器22和LED照明灯21。
动作模块包括六轴机械臂7和机械爪9；六轴机构臂7通过云台10安装在车头31；六轴机械臂7的前端安装机械爪9；六轴机械臂7的腕部安装有Intel RealSense D455双目相机8；
控制***包括底层控制***和上层处理***，两者采用串口方式实现通信。
底层控制***以STM32F405RGT6主板为核心；用于控制电机和六轴机械臂上各舵机的转动，调整六轴机械臂位姿；底层控制***还对超声波避障传感器信号的检测；
上层处理***采用英伟达Jetson TX2为核心，安装有ROS***；英伟达Jetson TX2上集成机器视觉模块；上层处理***包括基于yolo目标检测的机器视觉模块对垃圾的分类和定位***，基于激光雷达和ROS的SLAM建图导航***，对六轴机械臂的抓取路径规划***；三者联合并结合YOLO深度神经网络模型实现机器人对垃圾类型的识别来实现垃圾分拣；
底层控制***先接受上层处理***的信息再发送指令控制电机和六轴机械臂上的舵机，从而控制机器人底盘行走和六轴机械臂的运动。
运动模块，基于上层处理***中的SLAM建图导航***，规划机器人的运动路径，依照规划好的路径结合超声波避障传感器的信息驱动电机实现机器人的整体运动，导航到最近的目标垃圾附近。
智能垃圾分拣机器人，其特征在于工作步骤如下：
步骤一：将智能垃圾分拣机器人置于工作区域的地面上，打开安装在底盘上的电源模块的总电源，开启车后板上的显示屏，进入机器人运行模式；
步骤二：机器人的运行模式为全自动导航模式；
在显示屏中选择全自动导航模式，设置智能垃圾分拣机器人的移动速度；机器人开始移动，通过超声波避障传感器和激光雷达检测机器人的前方是否存在障碍物，并逐步完善地图信息；上层处理***运行基于机器视觉模块对垃圾的分类和定位***，开始实时采集并分析监测Intel RealSense D455双目相机前方的画面，对实时所得的图像通过yolo目标检测算法判断是否为垃圾，上层处理***中的SLAM建图导航***的路径信息传达到底层控制***，进而控制机器人移动，并准确规避障碍物；
步骤三：当Intel RealSense D455双目相机检测到前方有垃圾时，集成在英伟达Jetson tx2上的机器视觉模块通过Intel RealSense D455双目相机采集的图像信息进行垃圾定位和垃圾分类，上层处理***将控制指令传递到底层控制***，底层控制***控制电机，使得机器人先运动到目标垃圾附近，通过上层处理***规划六轴机械臂的运动轨迹，使得六轴机械臂能准确到达所定位的垃圾位置，再控制六轴机械臂前端的机械爪进行垃圾的抓取，放置到指定的垃圾分类回收箱内；
步骤四：机器人的车体上设置有若干个垃圾分类回收箱，每个回收箱的底部都安装有压力传感器，当回收箱内的垃圾放满或是达到一定重量时，压力传感器会将压力数据传递给底层控制***，此时机器人会移动到指定的垃圾放置区域，提醒用户清空回收箱中的垃圾，再继续进行地面垃圾清扫分类工作。
机器视觉模块配合超声波避障传感器和激光雷达规划最优避障路线，进而控制机器人的运动；机器人根据道路情况不同，调整机器人的行进速度，最高速度为0.8米/秒。
在机器人工作前，可在车身上的四个垃圾回收箱上加套一个垃圾袋，便于之后垃圾的倾倒和处理以及保持机器人的干净清洁。

Claims (5)

1.智能垃圾分拣机器人，其特征在于：包括运动模块、动作模块和控制***；其中，所述的运动模块包括四个麦克纳姆轮和电机构成的底盘行走装置；所述的底盘上安装有机身；所述的机身包括车头、车体和车后板；所述的车头安装有动作模块，车体设置若干个垃圾回收箱，车后板的上方安装激光雷达，车后板的后侧安装有显示屏；底盘的内部安装控制***、电源模块和电机驱动板；
所述的动作模块包括六轴机械臂和机械爪；六轴机构臂通过云台安装在车头；六轴机械臂的前端安装机械爪；六轴机械臂的腕部安装有双目相机；
所述的控制***包括底层控制***和上层处理***，两者采用串口方式实现通信；
所述的底层控制***以STM32F405RGT6主板为核心；用于控制电机和六轴机械臂上各舵机的转动；底层控制***还对超声波避障传感器信号的检测；
所述的上层处理***以英伟达Jetson TX2为核心，安装有ROS***；英伟达Jetson TX2上集成机器视觉模块；上层处理***包括基于yolo目标检测的机器视觉模块对垃圾的分类和定位***，基于激光雷达和ROS的SLAM建图导航***，对六轴机械臂的抓取路径规划***；三者联合实现机器人对垃圾类型的识别来实现垃圾分拣；
底层控制***先接受上层处理***的信息再发送指令控制电机和六轴机械臂上的舵机，从而控制机器人底盘行走和六轴机械臂的运动；
所述的运动模块，基于上层处理***中的SLAM建图导航***，规划机器人的运动路径，依照规划好的路径结合超声波避障传感器的信息，驱动电机实现机器人的整体运动，导航到最近的目标垃圾附近。
2.根据权利要求1所述的智能垃圾分拣机器人，其特征在于所述的底盘的前端安装超声波避障传感器和LED照明灯。
3.根据权利要求1所述的智能垃圾分拣机器人，其特征在于所述的车体上放置四个垃圾回收箱，每个垃圾回收箱的底部设置有压力传感器。
4.智能垃圾分拣机器人，其特征在于工作步骤如下：
步骤一：将智能垃圾分拣机器人置于工作区域的地面上，打开安装在底盘上的电源模块的总电源，开启车后板上的显示屏，进入机器人运行模式；
步骤二：机器人的运行模式为全自动导航模式；
在显示屏中选择全自动导航模式，设置智能垃圾分拣机器人的移动速度；机器人开始移动，通过超声波避障传感器和激光雷达检测机器人的前方是否存在障碍物，并逐步完善地图信息；上层处理***运行基于yolo目标检测的机器视觉模块对垃圾的分类和定位***，开始实时采集并分析监测双目相机前方的画面，对实时所得的图像通过yolo目标检测算法判断是否为垃圾，上层处理***中的SLAM建图导航***的路径信息传达到底层控制***，进而控制机器人移动，并准确规避障碍物；
步骤三：当双目相机检测到前方有垃圾时，集成在英伟达Jetson tx2上的机器视觉模块通过双目相机采集的图像信息进行垃圾定位和垃圾分类，上层处理***将控制指令传递到底层控制***，底层控制***控制电机，使得机器人先运动到目标垃圾附近，通过上层处理***规划六轴机械臂的运动轨迹，使得六轴机械臂能准确到达所定位的垃圾位置，再控制六轴机械臂前端的机械爪进行垃圾的抓取，放置到指定的垃圾回收箱内；
步骤四：机器人的车体上设置有若干个垃圾回收箱，每个垃圾回收箱的底部都安装有压力传感器，当垃圾回收箱内的垃圾放满或是达到一定重量时，压力传感器会将压力数据传递给底层控制***，此时机器人会移动到指定的垃圾放置区域，提醒用户清空垃圾回收箱中的垃圾，再继续进行地面垃圾清扫分类工作。
5.根据权利要求4所述的智能垃圾分拣机器人，其特征在于所述的机器视觉模块配合超声波避障传感器和激光雷达规划最优避障路线，进而控制机器人的运动；机器人根据道路情况不同，调整机器人的行进速度，最高速度为0.8米/秒。
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