本發(fā)明涉及智能垃圾處理與自動化分揀，具體為用于智能垃圾分揀的機械臂與傳送帶協(xié)同控制規(guī)劃方法。

背景技術(shù)：

1、隨著城市化進(jìn)程的加快，垃圾處理成為環(huán)境保護(hù)和資源回收中的重要問題。傳統(tǒng)的垃圾分揀方式依賴人工操作或簡單的機械分揀設(shè)備，這些方法不僅效率低，而且誤差較大。近年來，智能化垃圾分揀技術(shù)逐漸興起，特別是在工業(yè)化大規(guī)模垃圾回收處理中，自動化、智能化的垃圾分揀系統(tǒng)展現(xiàn)了巨大的潛力。

2、現(xiàn)有的智能垃圾分揀系統(tǒng)主要依賴視覺識別技術(shù)結(jié)合機械臂抓取技術(shù)來實現(xiàn)垃圾的分類處理。視覺識別模塊通過攝像頭或傳感器對垃圾進(jìn)行拍攝，并對其進(jìn)行圖像分析，以識別垃圾的種類。隨后，機械臂根據(jù)識別結(jié)果進(jìn)行抓取，并將垃圾投放到指定的回收單元。

3、然而現(xiàn)有的大多數(shù)智能垃圾分揀技術(shù)依賴于固定速度的傳送帶，難以根據(jù)垃圾的實際重量和尺寸進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，容易導(dǎo)致重物分揀滯后，輕物被誤分，并依賴于二維視覺識別技術(shù)，難以準(zhǔn)確獲取垃圾的三維空間信息，這使得機械臂在抓取過程中容易出現(xiàn)偏差，且分揀的機械臂與傳送帶往往是各自獨立運行，導(dǎo)致在垃圾種類變化時，系統(tǒng)難以進(jìn)行及時的適應(yīng)調(diào)整。因此，本發(fā)明提供了用于智能垃圾分揀的機械臂與傳送帶協(xié)同控制規(guī)劃方法，以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足之處。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了用于智能垃圾分揀的機械臂與傳送帶協(xié)同控制規(guī)劃方法，解決了現(xiàn)有的現(xiàn)有垃圾分揀機械臂與傳送帶往往獨立運行，導(dǎo)致在垃圾種類變化時，難以進(jìn)行及時的適應(yīng)調(diào)整的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn)：用于智能垃圾分揀的機械臂與傳送帶協(xié)同控制規(guī)劃方法，包括以下步驟：

3、通過傳感器檢測到初始垃圾傾倒在傳送帶上時，控制傳送帶以設(shè)定速度傳送垃圾至垃圾破袋裝置進(jìn)行破袋處理；

4、當(dāng)垃圾運輸?shù)狡拼b置時，控制傳送帶減速或暫停，直至垃圾完成破袋處理；

5、在垃圾完成破袋、垃圾平攤之后，控制傳送帶將垃圾傳送至金屬探測裝置進(jìn)行金屬探測；

6、完成金屬探測后，控制傳送帶將垃圾傳送至視覺識別區(qū)域，利用3d相機對垃圾進(jìn)行三維重建，識別垃圾種類并確定垃圾抓取方式及路徑；

7、控制機械臂根據(jù)識別結(jié)果確定的垃圾抓取方式及路徑，對垃圾進(jìn)行抓取并將垃圾分類傳輸至指定的垃圾桶中。

8、優(yōu)選的，所述傳送帶的速度控制包括以下步驟：

9、通過重量傳感器實時檢測傾倒在傳送帶上的垃圾重量；

10、判斷重量是否超過設(shè)定閾值，若超過，則將傳送帶速度降低至設(shè)定緩行速度，若未超過，則以基礎(chǔ)傳送帶速度運行；

11、在垃圾傳送過程中，結(jié)合傳送帶兩端的速度傳感器數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整傳送帶速度。

12、優(yōu)選的，所述傳送帶的減速或暫?？刂瓢ㄒ韵虏襟E；

13、傳送帶通過破袋裝置的傳感器監(jiān)測垃圾是否到達(dá)破袋區(qū)域；

14、垃圾達(dá)到破袋區(qū)域后，傳送帶自動切換至減速模式，直至破袋裝置檢測到垃圾已完成破袋處理；

15、垃圾完成破袋處理后，傳送帶恢復(fù)至設(shè)定速度并繼續(xù)傳輸。

16、優(yōu)選的，所述利用3d相機對垃圾進(jìn)行三維重建包括以下步驟：

17、通過3d相機對垃圾進(jìn)行多視角圖像采集，并利用多視角圖像重建算法提取垃圾的三維特征點；

18、結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型對垃圾特征圖像進(jìn)行分類，所述深度學(xué)習(xí)模型選用resnet50或mobilenet模型；

19、在圖像特征提取過程中，結(jié)合注意力機制對垃圾特征圖像的顯著區(qū)域進(jìn)行特征提??；

20、基于識別結(jié)果，計算每類垃圾的抓取方式及路徑。

21、優(yōu)選的，所述垃圾種類的識別包括以下步驟：

22、通過3d相機對垃圾進(jìn)行多視角成像，并基于深度學(xué)習(xí)算法對垃圾圖像進(jìn)行特征提取，提取垃圾的幾何形態(tài)、顏色、紋理及材質(zhì)特性；

23、結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與支持向量機分類方法，對垃圾種類進(jìn)行分類，并計算垃圾的抓取點和最佳投放位置；

24、依據(jù)識別出的垃圾類別，調(diào)整機械臂的目標(biāo)抓取策略，包括選擇合適的吸附、夾持或抓取模式；

25、在垃圾分類完成后，計算機械臂的最優(yōu)路徑，并結(jié)合避障算法優(yōu)化抓取軌跡。

26、優(yōu)選的，機械臂的抓取和投放包括以下步驟：

27、機械臂根據(jù)3d相機識別的垃圾種類，自動調(diào)整夾持力度；

28、針對不同形狀和材質(zhì)的垃圾，動態(tài)調(diào)整機械臂的旋轉(zhuǎn)角度、抓取點位及抓取力度；

29、機械臂的抓取軌跡采用基于dijkstra算法的最短路徑規(guī)劃方法，結(jié)合動態(tài)避障算法優(yōu)化抓取路徑。

30、優(yōu)選的，所述dijkstra算法通過建立起機械臂起始位置與目標(biāo)抓取點之間的距離圖，基于節(jié)點之間的權(quán)重計算出從起點到終點的最短路徑，并動態(tài)調(diào)整路徑；在計算過程中，考慮機械臂的旋轉(zhuǎn)角度、抓取姿態(tài)以及避障需求。

31、優(yōu)選的，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于提取垃圾圖像的深度特征，包括邊緣特征、顏色分布、紋理模式及幾何形態(tài)，并通過多層卷積、池化及全連接層進(jìn)行特征學(xué)習(xí)。

32、優(yōu)選的，所述支持向量機分類方法用于對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取的高維特征進(jìn)行垃圾種類分類，基于超平面分類策略將垃圾映射至不同類別，并優(yōu)化分類邊界。

33、還提供了用于智能垃圾分揀的機械臂與傳送帶協(xié)同控制規(guī)劃系統(tǒng)，包括以下模塊：

34、重量檢測模塊，用于檢測垃圾投放后的重量信息；

35、傳送帶控制模塊，用于根據(jù)檢測的信息動態(tài)調(diào)整傳送帶速度；

36、視覺識別模塊，包括3d相機和識別系統(tǒng)，用于對傳送帶上的垃圾進(jìn)行拍攝和三維重建，識別垃圾種類并確定抓取方式及路徑；

37、機械臂控制模塊，用于根據(jù)視覺識別模塊識別垃圾的結(jié)果控制機械臂完成垃圾抓取與分類投放；

38、控制模塊，用于接收并處理各模塊數(shù)據(jù)，完成垃圾分揀過程的協(xié)同控制。

39、本發(fā)明提供了用于智能垃圾分揀的機械臂與傳送帶協(xié)同控制規(guī)劃方法。具備以下有益效果：

40、1、本發(fā)明采用機械臂與傳送帶協(xié)同控制的技術(shù)方案，達(dá)到了高效且精準(zhǔn)的垃圾分揀效果；相較于現(xiàn)有技術(shù)中單獨依賴機械臂或傳送帶的分揀系統(tǒng)，本發(fā)明通過兩者的協(xié)同作用，使得垃圾分揀過程更加流暢，減少了因系統(tǒng)不同步而導(dǎo)致的處理效率低下問題。

41、?2、本發(fā)明通過重量檢測模塊和實時動態(tài)調(diào)整傳送帶速度的控制策略，確保垃圾分類的準(zhǔn)確性與處理的實時性；相較于傳統(tǒng)垃圾處理方案，系統(tǒng)能夠根據(jù)垃圾重量及時調(diào)整處理速度，避免了處理過程中對重物的延誤，極大提升了整體處理效率。

42、?3、本發(fā)明通過結(jié)合3d視覺識別與智能機械臂控制，本發(fā)明能夠精確識別并抓取不同形態(tài)的垃圾；與現(xiàn)有技術(shù)相比，本方案在識別準(zhǔn)確度和抓取靈活性上有顯著提高，特別是在復(fù)雜形態(tài)垃圾的處理上，避免了傳統(tǒng)技術(shù)中存在的識別誤差和抓取困難問題。

43、?4、本發(fā)明通過控制模塊實時協(xié)同各個子系統(tǒng)，自動調(diào)整工作狀態(tài)，確保垃圾分揀過程的智能化與自適應(yīng)調(diào)整；相比于傳統(tǒng)的固定流程控制方案，控制模塊能夠根據(jù)實時反饋優(yōu)化分揀策略，提升了系統(tǒng)的應(yīng)變能力和智能化水平，從而有效提升了垃圾處理的整體效能。