摘 要：針對景觀水域水面垃圾清理存在的安全性差、成本高、清理不靈活等問題，設(shè)計了基于單片機(jī)的垃圾收集自動控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用型號為STM32F103的單片機(jī)作為主控芯片，并集成了OpenMV模塊、GPS模塊、藍(lán)牙模塊和電機(jī)，具有垃圾自動收集功能。測試結(jié)果表明，系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對水域中漂浮垃圾地有效識別和精準(zhǔn)收集，有效提升垃圾清理效率。

關(guān)鍵詞：垃圾自動收集；OpenMV；GPS；藍(lán)牙；無線遠(yuǎn)程控制；LED

中圖分類號：TP29 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-1302（2025）06-0-03

DOI：10.16667/j.issn.2095-1302.2025.06.030

0 引 言

隨著社會的發(fā)展，景觀水域如湖泊、河流等的垃圾問題日益突出，給環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)帶來了嚴(yán)重的影響。因此，設(shè)計一種能夠智能捕捉水域漂浮物的裝置成為了人們關(guān)注的焦點(diǎn)。這種裝置將能夠高效、智能地收集水域漂浮物，解決水域垃圾問題，對環(huán)境保護(hù)和生態(tài)平衡具有重要意義。

傳統(tǒng)人工打撈和使用大型裝置都需要大量的人力物力或能源投入，成本高昂且效率低下。同時，它們都或多或少存在對水域生態(tài)環(huán)境的影響，可能會破壞生態(tài)平衡。此外，在應(yīng)對大范圍水域的清理工作時，這兩種方式都難以全面覆蓋，無法及時清理水域中的漂浮物。

由此，研究者們設(shè)想通過結(jié)合多種打撈方式，設(shè)計一種高效、智能的打撈裝置[1-9]。文獻(xiàn)[10]提出利用機(jī)器人的視覺傳感器采集圖像數(shù)據(jù)，通過經(jīng)訓(xùn)練的KNN算法，可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對周圍環(huán)境漂浮垃圾的識別、定位和追蹤，從而實(shí)現(xiàn)垃圾清理機(jī)器人的自主視覺引導(dǎo)運(yùn)動和垃圾的自動清理，然而，現(xiàn)有的實(shí)現(xiàn)方式相對復(fù)雜。文獻(xiàn)[11]研究并設(shè)計了借助太陽能作為動力源，結(jié)合視覺識別技術(shù)實(shí)現(xiàn)對垃圾種類的智能識別，這一方法在視覺識別方面取得了新的突破，并且在該領(lǐng)域進(jìn)行了進(jìn)一步擴(kuò)展。文獻(xiàn)[12]提出通過利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，可以將垃圾桶的狀態(tài)信息發(fā)送到負(fù)責(zé)該區(qū)域垃圾回收管理端，實(shí)現(xiàn)對垃圾收集的實(shí)時監(jiān)管，這一方法對垃圾回收管理具有重要意義。文獻(xiàn)[13]設(shè)計了一種水上垃圾清理船，通過船體兩側(cè)的固體垃圾收集裝置收集水上固體垃圾，通過前側(cè)的油類垃圾收集裝置吸收油類垃圾，通過聯(lián)動門機(jī)構(gòu)完成水上固體垃圾的搬運(yùn)及干濕分離。然而，此方式工作效率不高。

基于現(xiàn)有湖面垃圾收集的問題，本文設(shè)計了一種同時集成傳感系統(tǒng)、執(zhí)行系統(tǒng)和無線遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)，能夠自動識別水面垃圾并進(jìn)行快速、精準(zhǔn)收集，支持自動返航功能的垃圾收集自動控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對水面垃圾的高準(zhǔn)確率捕捉，提高了清潔效率。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計

基于單片機(jī)的控制系統(tǒng)包括主控芯片、OpenMV模塊、GPS模塊、藍(lán)牙模塊、電機(jī)和LED顯示屏，如圖1所示。

OpenMV模塊負(fù)責(zé)對周圍環(huán)境進(jìn)行圖像識別，可識別出垃圾的位置和種類；GPS模塊用于定位當(dāng)前位置，為系統(tǒng)自動巡航提供目標(biāo)坐標(biāo)；藍(lán)牙模塊用來與用戶移動終端進(jìn)行通信，控制該系統(tǒng)的巡航方向；電機(jī)主要包括左、右電機(jī)和濾網(wǎng)，通過兩個電機(jī)與濾網(wǎng)的連接實(shí)現(xiàn)垃圾收集；LED顯示屏用于顯示該系統(tǒng)的剩余電量、運(yùn)行時間、行駛距離等狀態(tài)參數(shù)。

該系統(tǒng)的整體運(yùn)行流程為：OpenMV和GPS模塊將采集的數(shù)據(jù)通過串口等方式傳輸給主控芯片，主控芯片對傳來的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析和處理，確定垃圾收集的具體位置和巡航路線，并根據(jù)識別結(jié)果控制左、右電機(jī)和濾網(wǎng)運(yùn)動，實(shí)現(xiàn)對垃圾的收集和分揀，同時，電機(jī)通過連接的濾網(wǎng)將垃圾收集起來，進(jìn)行初步的分類處理；主控芯片將系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)、電量、行駛距離等參數(shù)發(fā)送給LED顯示屏，LED顯示屏實(shí)時顯示相關(guān)狀態(tài)信息。用戶可以通過藍(lán)牙模塊連接移動終端，通過APP或指令控制系統(tǒng)的巡航方向、速度等參數(shù)，用戶也可以手動干預(yù)系統(tǒng)的運(yùn)行，比如手動控制電機(jī)進(jìn)行特定位置的垃圾收集。

1.1 主控芯片

主控芯片是系統(tǒng)的核心控制單元，主要作用是：根據(jù)OpenMV和GPS模塊采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，控制電機(jī)的運(yùn)轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自動巡航和垃圾收集功能。本系統(tǒng)采用STM32單片機(jī)作為主控芯片，型號為STM32F103，具有高性能、低功耗、高運(yùn)算、強(qiáng)大的開發(fā)工具支持等特點(diǎn)。

芯片工作電壓范圍為2～3.3 V，晶振頻率為72 MHz，接收電流范圍為0～220 mA，發(fā)送電流為20 mA。同時，可以通過設(shè)置指令來調(diào)整串口波特率和串口方式。STM32F103C8T6集成芯片的主要技術(shù)參數(shù)見表1。

1.2 OpenMV

OpenMV模塊是一種嵌入式視覺處理模塊，主要用于識別垃圾的位置和種類，為系統(tǒng)提供實(shí)時環(huán)境信息，幫助系統(tǒng)準(zhǔn)確定位垃圾并進(jìn)行相應(yīng)處理。OpenMV的P4口和P5口用于通信，分別與單片機(jī)的PA9口和PA10口連接進(jìn)行信息傳輸。

1.3 GPS

GPS用于提供系統(tǒng)當(dāng)前的位置坐標(biāo)，幫助系統(tǒng)規(guī)劃巡航路線和定位目標(biāo)垃圾的位置。采用型號為u-blox NEO-6M的GPS，該GPS具有精準(zhǔn)定位、易于集成、低功耗的特點(diǎn)，GPS通過P0口與單片機(jī)連接。

1.4 藍(lán)牙模塊

藍(lán)牙模塊可以實(shí)現(xiàn)用戶與系統(tǒng)的交互，用戶通過連接藍(lán)牙模塊的移動終端控制系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)，比如巡航方向、速度等。系統(tǒng)采用的藍(lán)牙模塊型號為HC05，具有短距離通信、低功耗、安全性高等特點(diǎn)，該藍(lán)牙模塊的TX口和RX口用于串行通信的數(shù)據(jù)傳輸，分別與單片機(jī)的PA0口和PA1口連接。

1.5 電機(jī)

電機(jī)可以驅(qū)動系統(tǒng)的輪子實(shí)現(xiàn)自動巡航和垃圾收集功能。系統(tǒng)采用的電機(jī)型號為42BYGH34BYGH，該電機(jī)具有能量轉(zhuǎn)換效率高、可逆性強(qiáng)和可控性高等特點(diǎn)，電機(jī)通過P1.4口與P1.5口與單片機(jī)連接。

1.6 LED顯示屏

LED顯示屏可以實(shí)時顯示系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)信息，用戶可以通過LED顯示屏了解系統(tǒng)的工作情況，方便監(jiān)控和管理系統(tǒng)運(yùn)行。該LED顯示屏具有距離通信短、功耗低、安全性高等特點(diǎn)。LED顯示屏通常使用I2C協(xié)議通信，其中，SCL是I2C總線上的時鐘信號線，用于同步數(shù)據(jù)傳輸，SDA是I2C總線上的數(shù)據(jù)信號線，用于傳輸實(shí)際的數(shù)據(jù)位，分別與單片機(jī)的PB6口和PB7口連接。

2 系統(tǒng)軟件設(shè)計

2.1 系統(tǒng)主流程

開始時，首先進(jìn)行系統(tǒng)初始化：系統(tǒng)需要初始化各模塊，包括單片機(jī)、OpenMV、GPS、藍(lán)牙模塊、電機(jī)和LED顯示屏等，以確保系統(tǒng)處于可操作狀態(tài)，各硬件設(shè)備都可正常工作。

判斷是否識別到垃圾：通過OpenMV捕獲圖像，經(jīng)過圖像處理和分析，系統(tǒng)可以識別出是否存在垃圾。如果識別到預(yù)設(shè)的垃圾圖像，則系統(tǒng)會進(jìn)行下一步處理；如果為非預(yù)設(shè)圖像，則系統(tǒng)返回單片機(jī)初始化階段，重新開始識別過程。

一旦系統(tǒng)識別到垃圾，接下來將尋找最佳的拾取路線，以便機(jī)械臂能夠快速且準(zhǔn)確地拾取垃圾。

最佳路線的具體實(shí)現(xiàn)方式如下：

（1）通過結(jié)合機(jī)器視覺和YOLOv2算法，提取水面垃圾坐標(biāo)和面積信息，從而使裝置能夠自動規(guī)劃最佳路線。

（2）Faster-RCNN網(wǎng)絡(luò)是一種用于目標(biāo)檢測的算法，采用預(yù)選框提取方法，并使用anchor boxes（錨箱）相對于先驗(yàn)框的偏移值來預(yù)測邊界框。

（3）邊界框位置和大小可通過公式（1）計算得出，確保邊界框中心點(diǎn)約束在當(dāng)前網(wǎng)格內(nèi)，提高模型的穩(wěn)定性和實(shí)時性。

式中：b'x、b'y分別為邊界框中心的水平位置和垂直位置；b'W為起始寬度，b'H為起始高度；tx為橫坐標(biāo)偏移值，ty為縱坐標(biāo)偏移值；Cx、Cy分別為網(wǎng)格的起始橫坐標(biāo)和起始縱坐標(biāo)。

（4）通過聚類分析得到的先驗(yàn)框與預(yù)測方法相結(jié)合，可優(yōu)化水面垃圾的位置、大小和面積的計算，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的檢測與路徑規(guī)劃。

根據(jù)計算出的最佳拾取路線，系統(tǒng)會控制機(jī)械臂進(jìn)行垃圾拾取。該步驟需要確保機(jī)械臂能夠準(zhǔn)確抓取到目標(biāo)垃圾。

系統(tǒng)需要對拾取結(jié)果進(jìn)行判斷。如果拾取成功，系統(tǒng)將對垃圾進(jìn)行分類處理；如果拾取失敗，系統(tǒng)會讓機(jī)械臂復(fù)位并返回到拾取步驟，以重新嘗試拾取。

當(dāng)所有任務(wù)完成后，系統(tǒng)會進(jìn)入待機(jī)狀態(tài)，過程結(jié)束，如圖2所示。

2.2 垃圾識別流程

開始時，首先輸入圖像：利用OpenMV持續(xù)拍攝湖面數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)上傳至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理。使YOLOv2算法和CNN網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)對湖面圖像的目標(biāo)檢測。

初步判斷是否為預(yù)設(shè)圖像：捕捉到的圖像將與預(yù)設(shè)圖像進(jìn)行比對。如果圖像匹配成功，系統(tǒng)會判斷為垃圾，并執(zhí)行下一步操作；否則，系統(tǒng)將丟棄該圖像。

判斷是否為瓶狀垃圾。系統(tǒng)通過圖像識別算法檢測物體的形狀，以判斷是否為瓶狀垃圾。如果物體不是瓶狀垃圾，系統(tǒng)會傳輸相應(yīng)信息，并將該垃圾放置在右邊的垃圾桶內(nèi)；如果物體被判斷為瓶狀垃圾，系統(tǒng)會傳輸相應(yīng)信息，并將該垃圾放置在左邊的垃圾桶內(nèi)。這一步驟有助于對不同類型的垃圾進(jìn)行分類處理。

在完成垃圾分類處理后，系統(tǒng)會輸出機(jī)械臂振動信號。

當(dāng)完成所有任務(wù)后，系統(tǒng)會進(jìn)入待機(jī)狀態(tài)，過程結(jié)束，如圖3所示。

3 結(jié) 語

本文設(shè)計了基于STM32單片機(jī)的面向景觀水域的垃圾智能收集系統(tǒng)，該系統(tǒng)以STM32為主控制器，集成了五大部分：能源供給系統(tǒng)、顯示系統(tǒng)、執(zhí)行系統(tǒng)、無線遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)以及傳感系統(tǒng)。系統(tǒng)測試結(jié)果表明，該系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定可靠，還能夠有效節(jié)省能源，可廣泛運(yùn)用于水域清潔等領(lǐng)域。

參考文獻(xiàn)

[1]盤姿君，王建華，鄭翔，等.水面垃圾清理機(jī)器人結(jié)構(gòu)及自主控制研究綜述[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用，2024，60（11）：17-31.

[2]易笑宇.智能化水面垃圾清理機(jī)器人研究與實(shí)現(xiàn)[J].信息記錄材料，2022，23（4）：182-185.

[3]江笑雨，陳加糧，周浩嵐.小型水面垃圾清理機(jī)器人的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[J].吉首大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2021，42（3）：41-44.

[4]張國洲，朱晨煒，盧加津，等.一種水面垃圾清理機(jī)器人[J].兵工自動化，2020，39（3）：90-92.

[5]劉瑾，高增亮，錢明星，等.水面垃圾清理設(shè)備的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].機(jī)電產(chǎn)品開發(fā)與創(chuàng)新，2022，35（5）：82-84.

[6]褚世旋，徐佳寧，王相曄，等.近海岸水面垃圾清理器[J].工程機(jī)械，2022，53（8）：122-126.

[7]劉洋，劉新月，趙冠華，等.遠(yuǎn)程監(jiān)控水上清潔機(jī)器人[J].現(xiàn)代制造技術(shù)與裝備，2023，59（11）：183-185.

[8]周亞東，吳旭東，黃文良，等.水上精靈：全自動水域垃圾清理設(shè)備[J].科技與創(chuàng)新，2023（22）：37-39.

[9]羅文俊，黃培燦，楊悅，等.基于機(jī)器視覺的湖面垃圾識別算法設(shè)計[J].工業(yè)控制計算機(jī)，2021，34（1）：77-78.

[10]任文靜，李藝，梁子明，等.基于視覺引導(dǎo)的水面垃圾清理機(jī)器人設(shè)計[J].機(jī)電工程技術(shù)，2024，53（1）：208-211.

[11]邰聰，林森，劉易松，等.一種小型水域水面垃圾清理機(jī)器人[J].兵工自動化，2022，41（5）：32-35.

[12]高澤，史立秋，包至卉.水上漂浮垃圾終結(jié)者設(shè)計[J].佳木斯大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2022，40（3）：74-76.

[13]嚴(yán)蘇豫，羅衛(wèi)平，趙蘭錦.一種水上垃圾清理船的設(shè)計及仿真分析[J].機(jī)電技術(shù)，2021（1）：2-4.

作者簡介：盧彤彤（2003—），女，主要研究方向?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)。

敖 瑩（2002—），女，主要研究方向?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)。

崔忠偉（1980—），男，博士，教授，主要研究方向?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)、機(jī)器視覺。

王禹迪（2002—），男，主要研究方向?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)。

趙 鈺（2004—），女，主要研究方向?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)。

黃 衛(wèi)（2003—），女，主要研究方向?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)。

收稿日期：2024-03-12 修回日期：2024-04-18

基金項(xiàng)目：貴州師范學(xué)院大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項(xiàng)目（2023142234160）；貴州省教育廳自然科學(xué)研究項(xiàng)目（黔教技〔2022〕029號）