[實用新型]一種基于樹莓派的垃圾自動撿拾分類智能小車

有效

• 申請號: 202022830213.0
• 申請日: 2020-12-01
• 公開（公告）號: CN213893901U
• 公開（公告）日: 2021-08-06
• 發明（設計）人: 候華騰;肖潔;張嘉明;曾冬明;錢進
• 申請（專利權）人: 南昌航空大學
• 主分類號: B65F5/00
• 分類號: B65F5/00
• 代理公司: 南昌市平凡知識產權代理事務所 36122
• 代理人: 張文杰

本實用新型公開了一種基于樹莓派的垃圾自動撿拾分類智能小車,主要包括底盤、四自由度的機械臂、GPS車輪電機模塊、車輪、樹莓派控制器、垃圾桶、超聲波避障系統和攝像頭組成；其特征在于：底盤為上下兩層鋼板，內部空心結構，兩條長邊外側有若干個小鋼柱豎立支撐；底盤上層鋼板設有四自由度的機械臂，底盤下層鋼板的四個角上設有車輪，車輪上設有GPS車輪電機模塊，在底盤的內部空心結構放置有樹莓派控制器，在底盤前端部分設有超聲波避障系統和攝像頭，在底盤的后端部分設有垃圾桶。本實用新型的優點是：該智能小車有利于推動城市向環保、智能化方向發展，同時在一定程度上來達到美化環境、解放小范圍內的勞動力。

技術領域

本實用新型屬于智能城市應用領域，涉及到城市垃圾分類行業，具體涉及一種基于樹莓派的垃圾自動撿拾分類智能小車。

背景技術

目前利用樹莓派作為服務器的遠程控制，通過控制設備能夠精準的實現對軌道檢測小車的行進等功能的控制，基于樹莓派智能小車的系統，可以通過Android平臺，接收信息，同時利用GPS進行信息獲取，然后將信息發給控制器。控制器通過攝像獲取路況信息以及超聲波識別障礙物信息，計算出路線。

由于計算機運行速度提高，近年來，圖像識別技術得到了巨大的發展。國內外對圖像識別做出大量研究，開發了一系列深度學習框架，圖像識別及自動分類模型。深度學習在圖像識別分支中取得了驚艷的成果，部分圖像識別模型對某些物體的識別可以達到非常高的識別識別率。

卷積神經網絡：卷積神經網絡通過圖像預測處理、局部連接、補零、多卷積、池化處理以及前饋網絡訓練等過程實現圖像的準確、高效識別。由于在各個方面的優勢，卷積神經網絡在人臉識別、盲文識別以及股票價格預測中都有廣泛的應用。

深度學習網絡：深度神經網絡可以分為：輸入層，隱藏層和輸出層，一般第一層是輸入層，最后一層是輸出層，而中間的層數都是隱藏層。層與層之間是全連接的，即第i層的任意一個神經元一定與第i+1層的任意一個神經元相連。

垃圾分類近年來已經成為了一個比較熱門的話題。研究通過神經網絡和卷積神經網絡模型來進行垃圾分類，取得了較好的實驗結果。為解決垃圾分類的困難，提高資源利用率，減少環境污染提供了一定的理論依據。通過人工智能的飛速發展，垃圾識別及智能分類技術已趨于成熟。

當代社會，城市垃圾是一個每天都在討論的熱點話題，如何去解決每天產生的這些垃圾已經成為了我們頭痛的問題，現在我們的城市已經在逐步實施垃圾分類的做法，可見垃圾分類在我們的生活中有著舉足輕重的意義，即便是我們每天都在學習垃圾分類，倡導垃圾入簍的做法，但是每一天在我們的街道都充斥著各類垃圾，需要大量的清潔工去處理打掃，耗費了我們大量的人力物力，針對此現象，我們專門發明了一種可以自動識別垃圾并分類拾撿的智能小車。

實用新型內容

本實用新型的目的在于提供一種基于樹莓派的垃圾自動撿拾分類智能小車，該智能小車有利于推動城市向環保、智能化方向發展，同時在一定程度上來達到美化環境、解放小范圍內的勞動力。

本實用新型采用的技術方案如下：一種基于樹莓派的垃圾自動撿拾分類智能小車,主要包括底盤、四自由度的機械臂、GPS車輪電機模塊、車輪、樹莓派控制器、垃圾桶、超聲波避障系統和攝像頭組成；其特征在于：底盤為上下兩層鋼板，內部空心結構，兩條長邊外側有若干個小鋼柱豎立支撐；底盤上層鋼板設有四自由度的機械臂，底盤下層鋼板的四個角上設有車輪，車輪上設有GPS車輪電機模塊，在底盤的內部空心結構放置有樹莓派控制器，在底盤前端部分設有超聲波避障系統和攝像頭，在底盤的后端部分設有垃圾桶。

其中，GPS車輪電機模塊、超聲波避障系統和攝像頭分別和樹莓派控制器連接。攝像頭用來掃描路況、拍攝路面垃圾圖像傳輸給樹莓派控制器；超聲波避障系統可以感知一種基于樹莓派的垃圾自動撿拾分類智能小車附近障礙距離傳給樹莓派控制器處理。樹莓派控制器通過得到超聲波避障系統的數據從而指令GPS車輪電機模塊中的車輪電機及GPS巡航路線安全。樹莓派控制器與超聲波避障系統結合控制小車的行車路線安全。