智能機(jī)器手的材料與工作原理圖解。朱榮/供圖
■本報(bào)記者 張雙虎
近日,國家發(fā)展改革委、住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部聯(lián)合印發(fā)《“十四五”城鎮(zhèn)生活垃圾分類和處理設(shè)施發(fā)展規(guī)劃》,明確統(tǒng)籌推進(jìn)“十四五”城鎮(zhèn)生活垃圾分類和處理設(shè)施建設(shè)工作,加快建立分類投放、分類收集、分類運(yùn)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(dá)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(diǎn),但在部分城市和社區(qū),垃圾分類仍是一個(gè)棘手的難題。
日前,清華大學(xué)精密儀器系教授朱榮帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)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(shí)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(yīng)用于機(jī)器手抓握感知,實(shí)現(xiàn)了對物品的形狀、大小和材料等多屬性識(shí)別,并成功應(yīng)用于垃圾分類。
垃圾分揀,也許是時(shí)候讓人類“躺平”,請機(jī)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(gè)重點(diǎn)城市中,生活垃圾分類小區(qū)覆蓋率已達(dá)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(xué)技術(shù)委員會(huì)委員張益在肯定我國垃圾分類初步成績的同時(shí),也表達(dá)了目前垃圾分類工作地區(qū)差異較大的看法?!俺?6個(gè)重點(diǎn)城市外,多數(shù)地級(jí)城市和縣城生活垃圾分類收運(yùn)設(shè)施有待建立。當(dāng)前源頭分類、撤桶并點(diǎn)難度大,各地還需提高重視程度?!?/p>
幾天前,北京市豐臺(tái)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(zhǔn)確率達(dá)90%,桶前值守率達(dá)100%”。
90%的準(zhǔn)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(shí),還離不開監(jiān)督人員。實(shí)際上,因?yàn)椴糠秩朔诸愐庾R(shí)或分類知識(shí)的欠缺,不少社區(qū)會(huì)在垃圾桶前安排督導(dǎo)員進(jìn)行投放指導(dǎo)。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(jìn)行破袋和二次分揀。
垃圾分揀對人來說是意識(shí)或知識(shí)問題,而對于機(jī)器人來說則是需要突破的難點(diǎn)。
機(jī)器人分揀靠“摸”
“如何快速、準(zhǔn)確識(shí)別出物體,并完成分選是機(jī)器人識(shí)別分類的難點(diǎn)。”朱榮告訴《中國科學(xué)報(bào)》,“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(jìn)行分類,就可以減少機(jī)器人對視覺的要求,在抓握(接觸物體)的同時(shí),進(jìn)行鑒別和分選動(dòng)作。利用觸覺感知,還可以在不具備視覺觀察的場景中進(jìn)行物體識(shí)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(yīng),可用于穿戴式生理監(jiān)測,服務(wù)于醫(yī)療健康。柔性感知也是智能機(jī)器人交互的關(guān)鍵,在機(jī)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(shí)際應(yīng)用面臨著巨大的挑戰(zhàn)。
針對以上問題,朱榮團(tuán)隊(duì)提出一種基于熱感應(yīng)的多維傳感新機(jī)理,利用熱敏膜和外界的傳導(dǎo)/對流換熱對自身電阻的調(diào)控,實(shí)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(diǎn)。
面向智能機(jī)器人對觸覺感知的應(yīng)用需求,該團(tuán)隊(duì)又研制出一種將壓力、材料熱導(dǎo)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(yīng)用于機(jī)器人手感知系統(tǒng),利用深度學(xué)習(xí)方法將感知轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器人對物品的認(rèn)知,實(shí)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(zhǔn)識(shí)別。
“不同物體有不同的機(jī)械和熱學(xué)的特性,利用觸覺傳感器檢測物體的這些屬性,可以有效識(shí)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(jìn)行融合,從而大幅提高物品識(shí)別準(zhǔn)確率,從基于單模壓力感知的69%識(shí)別率提高到基于多模感知的96%?!?/p>
人手有能力通過皮膚中的熱感受器和機(jī)械感受器,來識(shí)別不同大小、形狀和材料的物體。受此啟發(fā),朱榮團(tuán)隊(duì)分析了機(jī)器手抓取物體時(shí)最常接觸的位置,在機(jī)器手的 5 個(gè)指尖和手掌上,安裝了 10 個(gè)傳感器,來檢測物體的溫度、環(huán)境溫度、被測物體的導(dǎo)熱率和接觸壓力等信息。
朱榮團(tuán)隊(duì)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(shí)驗(yàn)對象,用7種垃圾的數(shù)據(jù)集去訓(xùn)練機(jī)器手。實(shí)驗(yàn)表明,結(jié)合多模觸覺感知信息和機(jī)器學(xué)習(xí)之后,機(jī)器手識(shí)別7種垃圾的總分類準(zhǔn)確率達(dá)到 94%左右。該研究成果近日發(fā)表于《科學(xué)—機(jī)器人》。
通過垃圾練“手”
生活垃圾來源廣、成分復(fù)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(jī)器人垃圾分揀領(lǐng)域,上海交通大學(xué)中英國際低碳學(xué)院固體廢棄物資源化技術(shù)與智能裝備團(tuán)隊(duì)研發(fā)出超視覺垃圾分揀機(jī)器人,通過機(jī)器視覺中的三種主流識(shí)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(biāo)物的外部特征(顏色、形狀、紋理等)與內(nèi)部特征(材質(zhì)),達(dá)到垃圾的精準(zhǔn)定位與細(xì)分判別。然后利用free-model的超視覺技術(shù),實(shí)現(xiàn)各品類、各形狀、各表面材料的樣品識(shí)別。
“超視覺垃圾分揀機(jī)器人有效分揀率可達(dá)95%,最高分揀速度5400次/小時(shí)。生產(chǎn)線上每套設(shè)備布置2個(gè)機(jī)械手,相當(dāng)于替代了54個(gè)分揀工人的工作量?!背曈X垃圾分揀機(jī)器人項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、上海交通大學(xué)中英國際低碳學(xué)院副教授李佳介紹說。
垃圾分類工作量大、過程簡單重復(fù)。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(shí),垃圾分類的目標(biāo)之一是分揀出可回收利用物品,減少其他垃圾量。“垃圾分類在任何國家都不是一蹴而就的事,既要做好‘打持久戰(zhàn)’的準(zhǔn)備,也要采取科學(xué)、系統(tǒng)和綜合的措施,重點(diǎn)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(yùn)輸、處理全過程的系統(tǒng)運(yùn)營難點(diǎn)?!鼻迦A大學(xué)環(huán)境學(xué)院教授溫宗國說。
實(shí)際生活中,可回收利用的垃圾種類有限,因此,機(jī)器人分揀垃圾大有可為?!爸皇菣C(jī)器人識(shí)別需要通過大量的樣本學(xué)習(xí),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(jī)器學(xué)習(xí)。如果將這些臟兮兮的物體作為實(shí)驗(yàn)樣本讓機(jī)器人學(xué)習(xí),那么這些垃圾就能夠被識(shí)別。”朱榮說,“當(dāng)然,將視覺和觸覺相結(jié)合是提高機(jī)器識(shí)別有效性和準(zhǔn)確率的優(yōu)選方案?!?/p>
相關(guān)論文信息:
http://doi.org/10.1126/scirobotics.abc8134
《中國科學(xué)報(bào)》 (2021-06-03 第3版 信息技術(shù))