智能機器手的材料與工作原理圖解。朱榮/供圖

■本報記者 張雙虎

近日，國家發(fā)展改革委、住房和城鄉(xiāng)建設部聯(lián)合印發(fā)《“十四五”城鎮(zhèn)生活垃圾分類和處理設施發(fā)展規(guī)劃》，明確統(tǒng)籌推進“十四五”城鎮(zhèn)生活垃圾分類和處理設施建設工作，加快建立分類投放、分類收集、分類運輸、分類處理的生活垃圾處理系統(tǒng)；并提出到 2025 年底，全國城市生活垃圾資源化利用率達到60%左右。

盡管近年來我國生活垃圾分類和處理方面成績可圈可點，但在部分城市和社區(qū)，垃圾分類仍是一個棘手的難題。

日前，清華大學精密儀器系教授朱榮帶領(lǐng)團隊研制出一種多功能感知觸覺傳感器。它采用類皮膚的多層結(jié)構(gòu)，將多模感知原位集成，實現(xiàn)對觸感、物感、溫感等多種感知的高密度集成，將觸覺傳感器應用于機器手抓握感知，實現(xiàn)了對物品的形狀、大小和材料等多屬性識別，并成功應用于垃圾分類。

垃圾分揀，也許是時候讓人類“躺平”，請機器人出手了。

分揀難題

截至去年底，我國首批開展垃圾分類先行先試的46個重點城市中，生活垃圾分類小區(qū)覆蓋率已達86.6%，生活垃圾平均回收利用率為30.4%，廚余垃圾處理能力從2019年的每天3.47萬噸提升到2020年年底的每天6.28萬噸。

中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)環(huán)保聯(lián)盟理事長、住建部科學技術(shù)委員會委員張益在肯定我國垃圾分類初步成績的同時，也表達了目前垃圾分類工作地區(qū)差異較大的看法?！俺?6個重點城市外，多數(shù)地級城市和縣城生活垃圾分類收運設施有待建立。當前源頭分類、撤桶并點難度大，各地還需提高重視程度?！?/p>

幾天前，北京市豐臺區(qū)介紹了垃圾分類示范小區(qū)（村）的“城市微環(huán)境”治理模式，稱“小區(qū)居民全員參與垃圾分類，投放準確率達90%，桶前值守率達100%”。

90%的準確投放率，依靠的是100%的桶前值守率。也就是說，城市居民在投放垃圾時，還離不開監(jiān)督人員。實際上，因為部分人分類意識或分類知識的欠缺，不少社區(qū)會在垃圾桶前安排督導員進行投放指導。部分小區(qū)因源頭分類難以推行，干脆配備專人值守垃圾桶前，對居民堆放的垃圾進行破袋和二次分揀。

垃圾分揀對人來說是意識或知識問題，而對于機器人來說則是需要突破的難點。

機器人分揀靠“摸”

“如何快速、準確識別出物體，并完成分選是機器人識別分類的難點?！敝鞓s告訴《中國科學報》，“人類分揀物體首先依靠視覺鑒別，然后用手完成分選。既然分選需要通過抓握來完成，在抓握過程中，利用觸覺進行分類，就可以減少機器人對視覺的要求，在抓握（接觸物體）的同時，進行鑒別和分選動作。利用觸覺感知，還可以在不具備視覺觀察的場景中進行物體識別，比如火場搜救?！?/p>

朱榮介紹說，柔性電子感知，具有對周圍環(huán)境和作用的感知能力，還能針對不同生理參數(shù)作出反應，可用于穿戴式生理監(jiān)測，服務于醫(yī)療健康。柔性感知也是智能機器人交互的關(guān)鍵，在機器人非視覺傳感技術(shù)領(lǐng)域有著十分重要的作用。但目前柔性感知傳感器和系統(tǒng)仍然存在技術(shù)瓶頸，實際應用面臨著巨大的挑戰(zhàn)。

針對以上問題，朱榮團隊提出一種基于熱感應的多維傳感新機理，利用熱敏膜和外界的傳導/對流換熱對自身電阻的調(diào)控，實現(xiàn)了壓力、溫度、流場、熱物性等參數(shù)的集成測量。由于采用簡單的薄膜敏感結(jié)構(gòu)和統(tǒng)一的熱敏檢測原理，這種柔性電子器件具有結(jié)構(gòu)簡單、集成度高、低交叉耦合、易調(diào)控、成本低等特點。

面向智能機器人對觸覺感知的應用需求，該團隊又研制出一種將壓力、材料熱導率、物體溫度和環(huán)境溫度四重感知原位集成的觸覺傳感器，并將觸覺傳感器應用于機器人手感知系統(tǒng)，利用深度學習方法將感知轉(zhuǎn)變?yōu)闄C器人對物品的認知，實現(xiàn)了對抓握物品形狀、大小、溫度和材質(zhì)等多屬性的高精準識別。

“不同物體有不同的機械和熱學的特性，利用觸覺傳感器檢測物體的這些屬性，可以有效識別出不同物體?！敝鞓s說，“該傳感器可將壓力感知與熱物性等多模信息進行融合，從而大幅提高物品識別準確率，從基于單模壓力感知的69%識別率提高到基于多模感知的96%。”

人手有能力通過皮膚中的熱感受器和機械感受器，來識別不同大小、形狀和材料的物體。受此啟發(fā)，朱榮團隊分析了機器手抓取物體時最常接觸的位置，在機器手的 5 個指尖和手掌上，安裝了 10 個傳感器，來檢測物體的溫度、環(huán)境溫度、被測物體的導熱率和接觸壓力等信息。

朱榮團隊以塑料袋、泡沫、紙箱、罐頭盒、餐巾紙、面包、橙皮等7種垃圾作為實驗對象，用7種垃圾的數(shù)據(jù)集去訓練機器手。實驗表明，結(jié)合多模觸覺感知信息和機器學習之后，機器手識別7種垃圾的總分類準確率達到 94%左右。該研究成果近日發(fā)表于《科學—機器人》。

通過垃圾練“手”

生活垃圾來源廣、成分復雜，經(jīng)常出現(xiàn)濕漉漉、臟兮兮的狀態(tài)，因此傳統(tǒng)的分選、篩選技術(shù)無能為力。

同樣是機器人垃圾分揀領(lǐng)域，上海交通大學中英國際低碳學院固體廢棄物資源化技術(shù)與智能裝備團隊研發(fā)出超視覺垃圾分揀機器人，通過機器視覺中的三種主流識別傳感系統(tǒng)（CCD視覺、激光視覺、近紅外視覺）相耦合，綜合判斷目標物的外部特征（顏色、形狀、紋理等）與內(nèi)部特征（材質(zhì)），達到垃圾的精準定位與細分判別。然后利用free-model的超視覺技術(shù)，實現(xiàn)各品類、各形狀、各表面材料的樣品識別。

“超視覺垃圾分揀機器人有效分揀率可達95%，最高分揀速度5400次/小時。生產(chǎn)線上每套設備布置2個機械手，相當于替代了54個分揀工人的工作量?！背曈X垃圾分揀機器人項目負責人、上海交通大學中英國際低碳學院副教授李佳介紹說。

垃圾分類工作量大、過程簡單重復。人工分揀不但面臨氣味刺鼻、工作環(huán)境差等問題，還存在有害物質(zhì)傷害人體健康的可能。同時，垃圾分類的目標之一是分揀出可回收利用物品，減少其他垃圾量?！袄诸愒谌魏螄叶疾皇且货矶偷氖?，既要做好‘打持久戰(zhàn)’的準備，也要采取科學、系統(tǒng)和綜合的措施，重點突破自家垃圾桶到公共垃圾箱的分類投放環(huán)節(jié)，徹底解決分類投放、收集、運輸、處理全過程的系統(tǒng)運營難點?！鼻迦A大學環(huán)境學院教授溫宗國說。

實際生活中，可回收利用的垃圾種類有限，因此，機器人分揀垃圾大有可為?！爸皇菣C器人識別需要通過大量的樣本學習，其難度在于，如何將生活中的各式各樣物品收集到，作為樣本讓機器學習。如果將這些臟兮兮的物體作為實驗樣本讓機器人學習，那么這些垃圾就能夠被識別?！敝鞓s說，“當然，將視覺和觸覺相結(jié)合是提高機器識別有效性和準確率的優(yōu)選方案?！?/p>

相關(guān)論文信息：

http://doi.org/10.1126/scirobotics.abc8134