具有智能识别和自动巡航功能的水面清洁机器人

唐双喜 周浩然

（重庆交通大学 航运与船舶工程学院，重庆 400074）

1 研究背景及内容

1.1 研究背景

目前已有一些关于机械化水面垃圾清理设备的研究，但主要是针对一些由大型船舶改装而成的垃圾打捞船，不仅浪费资源，还会造成二次污染，且主要用于收集大范围、大面积的水域垃圾，并且还需要配备专业技术人员操作，难以普遍使用。对于浅水域和小面积水域，现仍以人工打捞为主，市面上鲜有相关设备。因此，设计一种具有智能识别和自动巡航功能的水面清洁机器人，其简易的智控操作方式可适用于各类水域垃圾清理。相对于传统的垃圾打捞方式具有明显的优势，能提高居民生活质量和满足生态环境和谐发展要求，对于改善水域环境、提升水质起着关键作用。

1.2 研究内容

系统总体方案主要包括机械结构系统控制和智能控制系统设计，并研究了图像识别原理、自动舵原理、自动化控制原理等技术。选用STM32作为主控芯片，电路部分主要有电源部分、微机部分、无线电部分、相机部分以及传感器部分。水面清洁机器人上位机软件设计分为四个部分，分别是图像识别、自动巡航、数据显示、人工干预。当机器人未装载垃圾时，吃水线在导弹型浮体上支柱以下；当装载后，吃水线慢慢升高，到达圆锥型浮体，在甲板以下。机器人采用太阳能发电装置辅助供电，可长时间持续巡航。

2 核心系统设计方案

2.1 智能识别系统设计

该设计采用的机器视觉是基于OpenMVH7框架的垃圾识别系统，Open MV是基于Python的嵌入式机器视觉模块。利用Open MV完成图像采集，通过微处理器对采集图像做图像处理、目标检测、目标运动预测、目标跟踪等，在拟合出物体的运动轨迹以后，预测运动目标下一时刻位置坐标，最后使用PID 算法由微处理器输出PWM波、控制云台系统，从而达到对运动物体实时跟踪的目的。目标跟踪表现为运动目标时刻保持在图像的中心位置。当运动目标发生运动时，通过控制云台，让摄像头跟踪目标运动，以保持运动目标时刻处于图像的中心位置。当运动目标不在图像的中心位置时，将得到的运动目标中心位置像素坐标与图像中心位置坐标做比较，得到运动目标中心位置像素坐标与图像中心像素坐标的差值，即为云台系统所需运动的位移量。将此差值通过PID算法转化为云台系统两个电机的转动角度，并通过输出PWM波控制电机运动，从而使云台发生运动，带动摄像头实现对物体的跟踪。在巡航过程中，先将垃圾通过OpenMVH7的联级分类器进行垃圾分类机器学习，训练出一个数据包作为机器人在自动打捞中的一个识别参考，后在遍历作业时舵机驱动部分相对船体可180°旋转带动摄像头搜寻水面上垃圾，一旦发现垃圾，视像头摄取图像进行分析，根据物体在相机坐标系的位置，映射出物体实际的相对位置，提交给微机处理，为自动航行提供垃圾位置点并标记位置点，机器人偏离航线追踪垃圾并拾取垃圾。

2.2 自动巡航系统设计

自动巡航是指在没有人工控制的情况下，机器人自动在整个水面“地毯式”扫描清洁垃圾。当外界波、流、风力等环境扰动和自身设备产生的误差导致航向改变时，机器人能及时纠正航向。还可以通过GPS定位传感器，形成一个自动驾驶仪，输入信号及数据通过微机软件进行计算分析，得出一个计划路线，达到无人驾驶目的。机器人通过内置GPS模块和陀螺仪确定方向保持直线前进。机器人前侧还装有一个舵机控制的超声波装置，可以检测前侧、左侧、右侧和障碍物或湖岸之间的距离。进入自主巡航模式后，超声波装置测得机器人和岸边的距离小于设定值后，开始减速并向右转一定的角度，运行一个船身的距离，然后再右转一定的角度后直行，按照此折线轨迹循环遍历整个水面。在自主巡航模式下，机器视觉模块对其进行辅助工作，可检测湖面非清理目标，使得机器人能够自主避开荷叶、石块等物体，并继续进行直线折回式的全覆盖清理。

3 机器人性能优势分析

图像识别系统与上位机监测系统相结合，精确打捞垃圾，可直观了解水质信息，对治理水污染起到了很大的作用。自动巡航系统使得打捞工作自运行，实现全天候无人驾驶打捞。采用手机客服端远程控制作为人工干预系统，当机器人出现故障时可以保障巡航的安全性与可靠性。输送链条可以高效率地将垃圾从水面带入收集箱中，可以在短时间内打捞大量垃圾。

4 结语

具有智能识别和自动巡航功能的水面清洁机器人具有操作便捷、识别能力强、巡航时间长、清洁效率高的特点。它是新时代的科技产物，更符合社会发展、美化城市的需求，为社会主义生态文明建设、经济可持续发展作出了巨大贡献。