机器人收集水下垃圾

  “海洋清洁计划”的机器人能够探测和收集水下垃圾。图片来自：SeaClear项目

  从海洋中清除垃圾是一个昂贵和耗时的过程。作为欧洲合作项目的一部分，慕尼黑技术大学（TUM）的一个团队正在开发一种机器人系统，该系统使用机器学习方法来定位和收集水下的废物。

  我们的海洋目前含有2600万吨至6600万吨塑料废料，其中大部分都躺在海底。这是对海洋动植物和海洋生态平衡的巨大威胁。

  但是从水中清除废物是一个复杂而昂贵的过程。这通常也很危险，因为这项工作通常是由水肺潜水员完成的。清理操作通常也限于水面. 在SeaClear项目中，TUM的一个团队正在与8个欧洲合作机构合作开发一个机器人系统能够收集水下垃圾的。

  该系统由四个机器人组成：一个自主的水面飞行器对海底进行初始扫描，并定位大的垃圾袋。下一个观察机器人它被放入水中探测海底垃圾，并将额外的信息传送到计算机，例如海底的特写图像。

  在清水由于能见度高，空中无人机还可拿来识别更多的垃圾。合并生成虚拟地图。然后，收集机器人访问地图上指定的点并捡起垃圾。它用一个夹子把较大的碎片放在一个篮子里，篮子由自治船拖到岸边。

  “开发用于水下应用的自主机器人是一个独特的挑战，”Stefan Sosnowski博士说，他是TUM信息导向控制主席SeaClear项目的首席技术官。这是因为，与陆基应用相比，水中的特殊条件占优势。“当一块垃圾被识别和定位时，机器人需要靠近它。要做到这一点，它在大多数情况下要克服强流。TUM在SeaClear项目中的任务是使机器人能够朝正确的方向挪动。”

  为了实现这一点，该团队正在使用机器学习方法。安人工智能（AI）模块执行计算并学习机器人以特定方式移动的条件。这使得精确地预测它的行为成为可能。

  “另一个挑战是我们没计算能力“在我们的支配下，我们将在陆地上，”主席兼SeaClear首席研究员Sandra Hirche教授说我们没连接到大型数据中心的超级计算机。所以我们应该在有限资源下运行的高效算法。因此，我们正在研究高效的抽样方法，以最少的数据得出精确的预测。AI系统只是丢弃不必要的信息。

  当SeaClear系统全面投入运行时，它预计将达到80%的水下垃圾分类准确率，并成功收集90%的水下垃圾。这与水肺潜水员的结果相当。2021年10月，在克罗地亚的杜布罗夫尼克进行了原型的初步试验，那里的水很清澈，能见度也很好。进一步的试验计划于2022年5月在汉堡港进行。返回搜狐，查看更加多