由于人口每天产生大量废物，全世界许多国家目前正面临与废物收集有关的主要问题，特别是在城市地区。技术可以在解决这些问题方面发挥重要作用，例如，通过开发更有效的工具来收集和收集垃圾。

考虑到这一点，印度维斯瓦卡玛政府工程学院的研究人员最近创建了一种廉价而有效的系统，用于自动垃圾检测和收集中国机械网okmao.com。在arXiv上预先发表的一篇论文中介绍了他们的系统，该系统使用人工智能（AI）算法来检测和定位其周围环境中的废物，然后使用机械手将其拾起。

研究人员在论文中写道：“同时使用的方法发现，难以管理不断增长的城市人口所产生的固体废物的数量。” “我们提出了一种非常卫生且便宜的系统，该系统使用AI算法来检测垃圾。”

研究人员将之称为AGDC（自动垃圾检测和收集）的废物管理系统由一个机器人主体（即一个底座，一个机器人手臂和一个抽屉）和几种机器学习算法组成。该系统使用卷积神经网络（CNN）来检测地面及其附近的垃圾。一旦检测到垃圾，它就会通过分析集成摄像机收集的图像来计算其位置。

研究人员解释说：“物体检测是指以数字格式在图像和视频中识别特定类别的物体（例如瓶子，猫，狗或卡车）的实例。” “ AGDC使用对象检测将垃圾与图像/视频中的其余对象进行分类。对象检测算法使AGDC能够识别图像或视频中感兴趣的对象（即垃圾）所在的位置。”

串行通讯流程。图片来源：Bansal等。

一旦系统的CNN在其附近检测到一片垃圾，另一种算法就会估算机器人与垃圾之间的距离，同时还会生成指令以使机器人到达目标位置。碎片的位置和这些指令随后被馈送到微控制器，该微控制器实质上控制了机器人的运动。

研究人员解释说：“完成物体检测任务后，下一个任务是确定物体与机械臂底部的距离，这是允许机械臂捡拾垃圾所必需的。”

一旦微控制器接收到有关垃圾的位置的信息，它将使机器人移向该位置。当机器人最终到达CNN所检测到的垃圾时，它会使用机械臂进行收集，然后将其放入附着在其主体上的容器（即抽屉）中。

研究人员写道：“垃圾收集器的设计可以分为三个主要部分：底座，机械臂和抽屉。” “基座将机器人推向垃圾，机械臂收集垃圾，抽屉存储由机械臂收集的垃圾。”

研究人员已经开发了他们的废物检测系统的原型，该系统目前可以收集多达100-200g的垃圾。在未来的工作中，他们计划扩展此原型，以便在清空抽屉之前可以收集两到三公斤的垃圾。

此外，研究小组正在考虑开发和培训一种新的CNN模型，该模型将使AGDC能够同时检测多块垃圾。最终，将机器人连接到互联网还可以实现更大规模的实施，例如，创建一个自动协作的系统网络，以高效地收集特定区域的废物。