基于人工智能算法的太阳能水面垃圾回收装置研究＊

李福冬，唐 甜，2，孟德明，2，陈尉棋，曹新玉，杨弦璀，廖梦杰

（1.桂林电子科技大学信息与通信学院，广西 桂林 541004；2.桂林电子科技大学电子电路国家级实验教学示范中心，广西 桂林 541004）

截至2022 年，全球水面垃圾数量将达6 亿t，不仅污染环境，还造成资源浪费。对垃圾的回收是绿色家园建设的保证，引起了全民的关注，目前市面上出现了一些垃圾回收的装置[1-2]。本文基于人工智能算法的太阳能水面垃圾回收装置，可全天候24 h 工作，拥有GNSS 全球卫星导航系统和自主导航系统，可实现无人自主工作，携带九轴传感器，可以克服极端天气，实现了安装平衡及正常工作。此外还配置了太阳能电池板，提高装置的续航能力。

1 水面垃圾回收装置的研发现状分析

“厦门湾海漂垃圾漂移轨迹预测系统”是在西北太平洋、台湾海峡及中国沿海港湾的水动力模型的基础上，结合厦门海洋垃圾监测与防治的管理需要进行的精准研发[1]。该系统基于天气预报模型、海洋数值预报模型，融合了海漂垃圾实时监控信息，模拟并预测厦门湾海漂垃圾漂移轨迹，然后通过厦门大学海洋监测与信息服务中心进行发布和推送。

欧洲SeaClear 科研团队开发了一种可在水下收集垃圾的机器人系统——“净海”，该系统通过深度学习算法和声学传感器将垃圾与动植物区分开来，使用定制设计的抓取器和抽吸设备收集检测到的垃圾，并将垃圾放到位于水面的收集箱中。通过多主体控制技术，将所有机器人都相互连接，除了设置一个机器人的初始命令外，整个系统无需人工干预。

海上垃圾回收装置正在向小中型机器人研究进发，采用MSP430 单片机下C 语言编程设计，能大大提高处理问题的能力[3]；使用超声波避障寻找垃圾，对垃圾位置进行精确定位；采用太阳能源与电池结合的电能供给方案，提高工作效率。

2 水面垃圾回收装置的工作机理分析

2.1 人工智能算法

通过采用计算机技术，在多个函数的控制下构建复杂而完整的系统，通过高质量拟合效果的神经网络算法，提高对识别对象具体的信息处理的能力。本装置利用计算机技术的云计算，采用神经网络算法，相对于传统的回收装置，拥有更高的数据信息检索能力和更快的信息匹配能力，在高效回收垃圾的同时，不影响水中生物的正常栖息。

2.2 太阳能动力源

太阳能动力源的核心为太阳能发电装置，实现能量的转化，为水面垃圾回收装置提供源源不断的电能。用数字信号处理作为系统控制核心，以Boost 升压电路作为主回路，同时还有逆变电路、并网跟踪零电路等其他外围电路组成太阳能发电系统。本文设计的太阳能发电系统应用到的是单片机STM32 系列[4]，可通过主板设计来改善系统抗干扰能力及扩展能力，拥有超低的研发成本，实时性能好，更适合于太阳能发电系统的设计。

2.3 水面垃圾回收装置

将水面垃圾回收装置放置于水流湍急的漩涡处，利用水流的流动性，将水面垃圾汇集到垃圾回收装置附近，不仅可以节省能量，还可以提高垃圾回收效率。只需要消耗较小的能量作为动能，实现能量的最大利用。据相关数据统计，可以将装置的能耗降低3%，再加上太阳能装置不断发电，实现装置更高的续航。对于水面垃圾的识别，采用CCD（Charge Coupled Device）传感器，将电荷转换成为电压，然后进行AD（模数）转换得到图像，用时钟脉冲驱动，将生成的视频信号进行二值化处理，分辨是否为水面垃圾。

3 水面垃圾回收装置的设计

3.1 总体设计

水面垃圾回收装置设计过程中，外形设计为圆滑桶形，减少装置在水面移动所产生的阻力。在上表面安装一块太阳能板，当太阳光照射时，将它产生的能量不断地转换成电能储存到圆桶形底部的电池中。在圆形桶上部安装浮力仓装置，以便水面垃圾回收装置能够悬浮在水面上。推进器安装在圆桶两侧的中上部，让水面垃圾回收装置能够在水面上移动。在圆桶中部安装感应器和GPS（Global Positioning System）定位装置，通过红外感应器感应，侦测前方是否存在障碍物，通过CDD 传感器识别垃圾，将信息反馈到终端。装置内部设置成一个内胆，内部套上一个可重复利用的碳纤维袋子。底部设计成圆形的发动机装置，可将周围垃圾在吸力作用下吸进内胆袋子，从而完成垃圾的收集。装置剖面图如图1 所示。

图1 人工智能算法的太阳能水面垃圾回收装置剖面图

为方便用户使用设备，在设备中加入Wi-Fi 模块，将工作状态信息传至用户手机APP 或PC 端，实时了解工作情况，并能够及时调整设备工作状态，保证设备正常工作。

3.2 水面垃圾回收装置的功能性设计

3.2.1 太阳能板稳压输出电路

为使太阳能板充电电路能够在恒电流、恒电压模式下对锂电池进行充电，采用充电芯片TP4056。该芯片集成功率MOSFET 电路的降压开转换器，有过热关断保护功能。锂电池也可以给充电模块进行反向供电，实现无充电情况下维持低功耗的工作模式，同时监测设备的单片机不断检测锂电池的电压。当电压低于4.2 Ⅴ时，开启充电模式；当锂电池的电压达到浮充电压后，芯片将充电的电流降到初始设定电流值的10%，芯片TP4056 将停止对锂电池的充电，同时将锂电池的充电电流模式调整成低电流充电模式，起到保护电池的作用，提高电池寿命。TP4056 芯片控制流程如图2 所示。

图2 TP4056 芯片控制流程图

3.2.2 平衡和驱动系统

为使装置更好地平衡悬浮在水面上工作，采用九轴传感器模块MPU9250，对装置姿态数据进行采集；采用超声波测距模块HY-SRF05，测与前方障碍物之间的距离；采用蓝牙模块ZS-040，与上位机建立连接并发送指令。

采用九轴传感器模块MPU9250 首先检测装置的倾斜角度和加速度，并将数据传送至STM32F103 单片机，单片机调用片内烧录的角度控制函数，使用PD（Priority-driven scheduling）算法计算出相应的PWM（Pulse Width Modulation）波并输出至电机驱动模块L，控制电机转动，抵消装置的倾斜，达到直立平衡。

超声波测距模块HY-SRF05 通过超声波发射器自动发出方波，并且检测有无信号返回，当超声波接收器接收到返回信号时，通过I/O 口输出高电平，由高电平持续的时间计算得到测试距离。

蓝牙模块ZS-040在空旷环境下的有效传输距离达10 m，与上位机建立连接，发送前进、后退、左转、右转指令控制装置运动。平衡和驱动系统如图3 所示。

图3 平衡和驱动流程图

3.2.3 传感器感应系统

对障碍物的识别处理，采用红外感应技术。红外发射二极管采用直向发射，有垃圾在附近时，阻碍红外线的发射，一部分红外线反射回来。通过模块电路的处理，输出电平信号，从而实现单片机对障碍物的感应。

3.2.4 实时动态-全球卫星导航系统（RTK-GNSS）

在水面区域，由于水流等因素导致装置视角范围限制及计算延迟，不能准确预判装置行驶路线，采用实时动态-全球卫星导航系统（RTK-GNSS）能够更好地进行工作[5]。

RTK-GNSS 可对储存路径信息及实时定位进行导航。且GNSS 导航系统采用RTK（Real-Time Kinematic）载波相位差分定位技术，定位信号更新频率最高为10 Hz，动态水平定位精度为±1 cm，动态垂直定位精度为±2 cm。RTK-GNSS 为装置提供高精度定位信息。惯性传感器可以自主感应水面机器的3D运动角速度和线加速度，基于航位推算原理进行导航定位，以GNSS定位为主，融合MEMS（Micro-Electro-Mechanical System）惯性传感器，实现导航定位。实时动态-全球卫星导航系统流程图如图4 所示。

图4 实时动态-全球卫星导航系统流程图

3.3 技术优势

装置采用基于人工智能的神经网络算法，可以快速获取图像，确定识别的物体。平衡感应装置在感应到水面浮动后调节装置的平衡，使装置正常运行。该装置安装了GNSS 全球卫星导航系统和自主导航系统，可精确定位装置所在位置，以便于管理员实时监控。在未来的市场中，可以将该装置投放于更多的江河流域，实现全自动化清理垃圾。在技术成熟时，可以对其部分技术进行升级和扩展。

4 结论

本文提出了一种基于人工智能算法的太阳能水面垃圾回收系统，并给出了该水面垃圾回收装置的结构设计及控制系统设计流程。该装置以GNSS 定位为主，融合了MEMS 惯性传感器，携带九轴传感器联合电机驱动实现装置可控，针对水上漂浮式垃圾尤其是水漂垃圾的分散性等特点，可主动对水上漂浮物进行生态打捞，提高中国对水上漂浮物垃圾的处理效率和质量。