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【工业之美】不会垃圾分类?没关系,这款机器人可以帮助你

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【工业之美】不会垃圾分类?没关系,这款机器人可以帮助你

除了垃圾分选, Rocycle还可能应用在农业、医疗等领域。

图片来源:海洛创意

记者 | 韩沁珂

近十年,中国生活垃圾清运量正以年均5%的增速增长,2017年的清运量已达2.16亿吨。《中国城市建设统计年鉴》统计显示,其中近四成生活垃圾通过焚烧处理。

但并非所有垃圾都适合送进焚烧炉。以塑料垃圾为例,其燃烧产生的二恶英已被国际癌症研究中心列为一级致癌物,具有致癌性和致畸性。欧盟议会已通过相关决议,将从2020年全面禁止焚烧塑料垃圾。

为此,在垃圾被送进焚烧炉前,对其进行分选十分必要。

日前,美国麻省理工学院(MIT)计算机科学和人工智能实验室开发了一款回收分选机器人,可通过触摸的方式区分纸张、金属和塑料。

研究人员表示,该机器人将把垃圾分选员们从脏臭的垃圾传送带两侧解放出来。

这款名为Rocycle的垃圾分选机,是一个拥有两根柔软手指的机械手臂,可通过挤压物体完成抓取。每个手指由两个平行的圆柱体组成。

这些类似卷发筒的圆柱,使用的材质为拉胀聚合物。当电动机启动时,聚合物会扭曲伸展,以让手指变得更粗。

Rocycle外观 图片来源:MIT

手指外还覆盖了用以感知的硅胶套。MIT教授Daniela Rus表示:“机器人的感知‘皮肤’可提供触觉反馈,从而区分出各种各样的物体,坚硬的或者柔软的都可以。”

在分选过程中,机器人对物体进行扫描,并用传感器测量物体尺寸。然后,通过手指上的压力传感器测量抓住物体所需要的力,并以此确定材料刚度。最后,将扫描结果与压力传感器获得的数据相互对比匹配,确定物体材料。

分辨出物体材质后,Rocycle会将其投入正确的垃圾箱。

Rocycle正在进行分选 图片来源:MIT

与Rocycle项目同时推进的,还有芬兰公司基于视觉判断的垃圾分类机器人ZenRobotics。

但MIT研究人员Lillian Chin认为,与通过视觉对材料进行判断的机器人相比,触摸更有助于准确判断材料质地。“当你面对一个巨大的垃圾流并对其进行分选时,很多杂乱的东西会被隐藏在视线之中。”她说。

静止测试中,Rocycle判定材料的准确度为85%,但在实际模拟传送带上,准确度仅为63%,尚有待进一步提升。最常见的错误是将纸包金属罐判定为纸。

这个机器人还有的缺点在于分拣花费的时间过长,难以用于大规模回收分选。

“该机器人设想的应用场景是公寓楼、办公楼或大学校园,也就是垃圾分类的第一个环节。”研究者称,目前,Rocycle已经具备了部分进行大规模推广的潜力,与其他软体机器人需要使用性能更优、更昂贵的电机和压缩设备不同,Rocycle只需要普通电机。

Lillian表示,在正式推广前,研究团队还将对Rocycle进行改进,包括将传感器耦合得更紧密、提高传感器分辨率,及与视觉系统进行结合等。

她还指出,除了垃圾分选,Rocycle还可能应用在农业、医疗等领域,例如检测农产品成熟度,或病人身体上的异常肿块。

未经正式授权严禁转载本文,侵权必究。

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除了垃圾分选, Rocycle还可能应用在农业、医疗等领域。

图片来源:海洛创意

记者 | 韩沁珂

近十年,中国生活垃圾清运量正以年均5%的增速增长,2017年的清运量已达2.16亿吨。《中国城市建设统计年鉴》统计显示,其中近四成生活垃圾通过焚烧处理。

但并非所有垃圾都适合送进焚烧炉。以塑料垃圾为例,其燃烧产生的二恶英已被国际癌症研究中心列为一级致癌物,具有致癌性和致畸性。欧盟议会已通过相关决议,将从2020年全面禁止焚烧塑料垃圾。

为此,在垃圾被送进焚烧炉前,对其进行分选十分必要。

日前,美国麻省理工学院(MIT)计算机科学和人工智能实验室开发了一款回收分选机器人,可通过触摸的方式区分纸张、金属和塑料。

研究人员表示,该机器人将把垃圾分选员们从脏臭的垃圾传送带两侧解放出来。

这款名为Rocycle的垃圾分选机,是一个拥有两根柔软手指的机械手臂,可通过挤压物体完成抓取。每个手指由两个平行的圆柱体组成。

这些类似卷发筒的圆柱,使用的材质为拉胀聚合物。当电动机启动时,聚合物会扭曲伸展,以让手指变得更粗。

Rocycle外观 图片来源:MIT

手指外还覆盖了用以感知的硅胶套。MIT教授Daniela Rus表示:“机器人的感知‘皮肤’可提供触觉反馈,从而区分出各种各样的物体,坚硬的或者柔软的都可以。”

在分选过程中,机器人对物体进行扫描,并用传感器测量物体尺寸。然后,通过手指上的压力传感器测量抓住物体所需要的力,并以此确定材料刚度。最后,将扫描结果与压力传感器获得的数据相互对比匹配,确定物体材料。

分辨出物体材质后,Rocycle会将其投入正确的垃圾箱。

Rocycle正在进行分选 图片来源:MIT

与Rocycle项目同时推进的,还有芬兰公司基于视觉判断的垃圾分类机器人ZenRobotics。

但MIT研究人员Lillian Chin认为,与通过视觉对材料进行判断的机器人相比,触摸更有助于准确判断材料质地。“当你面对一个巨大的垃圾流并对其进行分选时,很多杂乱的东西会被隐藏在视线之中。”她说。

静止测试中,Rocycle判定材料的准确度为85%,但在实际模拟传送带上,准确度仅为63%,尚有待进一步提升。最常见的错误是将纸包金属罐判定为纸。

这个机器人还有的缺点在于分拣花费的时间过长,难以用于大规模回收分选。

“该机器人设想的应用场景是公寓楼、办公楼或大学校园,也就是垃圾分类的第一个环节。”研究者称,目前,Rocycle已经具备了部分进行大规模推广的潜力,与其他软体机器人需要使用性能更优、更昂贵的电机和压缩设备不同,Rocycle只需要普通电机。

Lillian表示,在正式推广前,研究团队还将对Rocycle进行改进,包括将传感器耦合得更紧密、提高传感器分辨率,及与视觉系统进行结合等。

她还指出,除了垃圾分选,Rocycle还可能应用在农业、医疗等领域,例如检测农产品成熟度,或病人身体上的异常肿块。

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