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基于5G的智能移动垃圾分拣机器人

作品介绍 | 竞赛组委会| 2021-06-27 10:11:57

1、作品名称

基于5G的智能移动垃圾分拣机器人

2、作品分类

其他

3、作品描述

本作品研究基于5G的智能移动垃圾分拣机器人,能够进行自主路径规划遍历周围环境,识别检测垃圾并抓取垃圾分类。作品由导航单元、目标识别单元以及分拣控制单元三部分组成。导航单元基于ROS分布式框架,利用激光雷达采集清扫区域环境信息,实现基于扫描匹配算法的SLAM功能,并通过最优路径算法进行自主路径规划遍历清扫区域。机器人遍历过程中,由目标识别单元通过SSD_MobileNet_V2深度学习算法对摄像头获取的图像进行目标检测以及目标分类,获取目标的坐标及其角度信息作为分拣控制单元的输入信息,控制分拣控制单元执行垃圾抓取任务。

4、创意来源

习近平总书记指出,“加快数字中国建设,就是要适应我国发展新的历史方位,全面贯彻新发展理念,以信息化培育新动能,用新动能推动新发展,以新发展创造新辉煌”。近年来“数字中国”高歌猛进,以大数据、人工智能、物联网、区块链等为代表的数字科技成为第四次产业革命的重要组成部分。中国正积极推进数字产业化、产业数字化,引导数字经济和实体经济深度融合,推动经济高质量发展。 战“疫”期间,以大数据、人工智能、云计算、5G为代表的数字科技在疫情防控中发挥了重要作用,在线办公、云端上课、线上消费等“宅经济”迅速崛起,展现出强大成长潜力。近年来,随着《生活垃圾分类制度实施方案》、《“无废城市”建设试点工作方案》逐步落实,中国垃圾分类事业步入快车道。智能垃圾分类未来是垃圾管理的发展方向,机器人以信息化的管理方式,智能化的视觉识别技术进行垃圾分类可以大大提高垃圾分类的效率、降低回收成本、提高居民生活品质。在人工智能、5G网络、云计算、大数据、物联网等新技术支撑下,垃圾分类的效率会越来越高,智能垃圾分拣机器人对未来环保事业及环境生态技术的快速发展有着重要性的意义。

5、运行环境(所需操作系统、硬件、软件等)

Linux ubunto18.04操作系统 Tensorflow2.1.0 深度学习框架 pycharm集成开发环境 python3.6


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