作者：redpower
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核心问题是感知：包括定位，姿态，触觉等等。控制机械臂就太简单了，不作为难点

只想做一个简单的demo：机器视觉-只能处理二维

只想做一个好点的demo：机器视觉+激光线扫或结构光-可以处理很简单的简单三维

想做家庭垃圾分拣的实用产品？现阶段的科学理论下，无解！

思考题：

1、如何识别垃圾是什么

2、复杂形状的垃圾的位姿和抓取位置如何确定。 考虑弧面等表面抓取位置。

3、如何确定多大力量的夹取力度是适合的。 考虑松软的蛋糕，薄玻璃器皿，沉重的铁块等。

手握垃圾、面对四个垃圾桶的你，是否还在受到大妈们的“灵魂拷问”？是否期待有一天机器人帮你实现垃圾分类？

接下来我们就打开垃圾分拣机器人的秘密。公司的这套人工智能垃圾分类解决方案，结合了机器视觉（边缘计算）、深度神经网络、工业物联网、协作机器人等技术。

【流程如下】

1. 采集各种各样垃圾的图片，而图像数据库包含了这些回收物完好无损、有凹痕以及被压碎等各种状态。

2. 机器人内置的算法通过海量的图像进行训练。

3. 利用计算机视觉扫描快速移动的物体，通过颜色、质地、形状、大小和材料来区分垃圾的种类。

4. 将识别结果传输给协作机器，控制机器人运动。

5. 利用吸盘从传送带上抓取物品，并分类。

6. 不仅如此，这套系统的另外一个亮点是将相关的数据上传到云端进行分析。

在这个示例中，垃圾的检测和定位只是第一步，而机器人和AI视觉的信号的同步，强大的自动化能力，包括控制机器人在指定时间到达指定位置、并精准执行抓取动作，也是成功分拣的保证。即便如此，系统单靠计算机视觉很难给机器以人类般的感知，因此为了进一步提高分类的灵活性，触觉输入又显得重要。

【接下来引荐一下另外两套方案】

1. 2019年11月22日，Alphabet公布了“日常机器人项目（Everyday Robot Project）”，旨在让机器人在家庭或办公室等现实世界中增强人类活动。这套系统的原理与ABB方案原理类似，但因为给机器人配了轮子，可以自行在办公室中移动着搜寻垃圾，并利用计算机视觉和机械手臂相结合，对垃圾进行分类。

2. 另一款是MIT与耶鲁大学联合开发的分拣机器人RoCycle。和视觉识方案不同，这款机器人采用软体抓手+触觉系统来识别不同物品的材料，从而将这些材料进行分类。

垃圾分类对柔性要求特别高，想造出高准确度的垃圾分类机器人；甚至如Alphabet的最终目标一样，可以在日常生活中使用的机器人，比如在家里叠叠被子、洗洗碗，在办公室里端茶、倒水、取外卖，其难度可想而知……

此时耳边又响起国家出台的新通知，通知中提到：在北京、天津等全国46个重点城市全面启动生活垃圾分类工作。