语音示教+自主巡航智能垃圾分类机器人的研究与设计

摘要

制造一种能够语音示教,并能够自主巡航的智能垃圾分类机器人.该机器人可以通过CNN来识别各种垃圾,结合其他传感器提高识别准确率,并分类投放到相应的垃圾桶内,还可以通过屏幕和语音反馈给用户.该机器人可以通过双目视觉和超声波测距模块,绘制环境地图,进行避障和规划巡航路线.另外可以加入NLP,可实现语音控制.使用Google开源的神经网络框架Tensorflow搭建卷积神经网络进行图像识别.采用ReLU作为激活函数,能在反向传播时避免梯度消失.从测试结果来看,目前大部分垃圾的识别准确率在80％左右.