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    海洋垃圾有望被清理?“四合一”水下機(jī)器人垃圾分類準(zhǔn)確率或可達(dá)到百分之八十

    2022-03-26 11:13:35
    海外星云 2022年4期
    關(guān)鍵詞:水面艦艇無(wú)人準(zhǔn)確率

    在地球,有一半的生物在海洋中生存,并且,海洋還為地球提供約一半的氧氣。但海洋污染問(wèn)題存在已久,僅塑料垃圾就數(shù)量龐大。

    據(jù)中國(guó)生物多樣性保護(hù)與綠色發(fā)展基金會(huì)發(fā)布的消息,“每年都有多達(dá)1200萬(wàn)噸塑料垃圾最終流入海洋,預(yù)計(jì)至2040年將增加兩倍?!?/p>

    海洋垃圾約94%存在于海洋底部,人類如果想徹底地清理海洋垃圾,無(wú)論從消耗時(shí)間、費(fèi)用、安全性還是技術(shù)難度來(lái)說(shuō),都是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)。

    潛水員的清理作業(yè)通常僅在海洋表面,并且工作量和工作效率有限,那么對(duì)于具有潛在危險(xiǎn)的深海,清理海洋垃圾是否有更好的選擇?或許可以考慮用機(jī)器人代替人類。

    最近,慕尼黑工業(yè)大學(xué)參與了SeaClear項(xiàng)目,該項(xiàng)目由8家機(jī)構(gòu)共同合作,開(kāi)發(fā)了可收集海底垃圾的機(jī)器人系統(tǒng)。不僅可自主收集海洋垃圾,還將它們分類,并且準(zhǔn)確率有望達(dá)到80%。

    此外, 慕尼黑工業(yè)大學(xué)團(tuán)隊(duì)在2021年11月23日,以《Koopman算子動(dòng)力學(xué)模型:學(xué)習(xí)、分析和控制》為題發(fā)表了相關(guān)論文。

    那么,這種機(jī)器人系統(tǒng)有哪些優(yōu)勢(shì)?具體是如何工作的?

    它使用多波束測(cè)深儀掃描海底的目標(biāo)區(qū)域, 產(chǎn)生海底的測(cè)深地圖。這用作垃圾收集的參考,有關(guān)垃圾的其他信息如環(huán)境、位置、大小等都可在該“地圖”中獲取。

    該機(jī)器人系統(tǒng)并非一個(gè)機(jī)器人,而是結(jié)合了四個(gè)具有不同功能機(jī)器人的“組合”,分別是無(wú)人水面艦艇、觀察機(jī)器人、收集機(jī)器人以及空中無(wú)人機(jī)。它們既各自作業(yè),又合作互動(dòng)。

    首先,無(wú)人水面艦艇對(duì)海底的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行初步掃描,特別是一些大型垃圾,如輪胎或管道可能已經(jīng)從測(cè)深數(shù)據(jù)中檢測(cè)到,同時(shí)被標(biāo)記在地圖。

    然后,觀察機(jī)器人Litter潛入海底,針對(duì)海底目標(biāo)區(qū)域的小型垃圾進(jìn)行近距離掃描。Litter利用人工智能、深度學(xué)習(xí)對(duì)象識(shí)別技術(shù),通過(guò)使用相機(jī)和前視聲納,以及其他傳感器(如金屬探測(cè)器)來(lái)獲取相關(guān)信息。這些深度網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練,可區(qū)分海洋垃圾和海洋生物,從而確保系統(tǒng)只收集海洋垃圾而不會(huì)牽連其他。

    空中無(wú)人機(jī)與無(wú)人水面艦艇用數(shù)據(jù)系繩連接。如果海水足夠清澈,空中無(wú)人機(jī)在空中可幫助識(shí)別更多的海洋垃圾(如大垃圾袋);如果水域較渾濁,該無(wú)人機(jī)則通過(guò)掃描目標(biāo)區(qū)域周?chē)恼系K物提供幫助。

    根據(jù)無(wú)人水面艦艇、觀察機(jī)器人、空中無(wú)人機(jī)收集的數(shù)據(jù),它們的結(jié)果綜合后會(huì)生成虛擬地圖,收集機(jī)器人Tortuga根據(jù)地圖上垃圾的定位點(diǎn)進(jìn)行有序的垃圾收集。它使用定制的抓手將較大的碎片放入收集籃中,待垃圾任務(wù)結(jié)束收集籃再由船拖到岸邊。

    在一些復(fù)雜的海洋環(huán)境中,它也可以有條不紊地進(jìn)行垃圾采集。比如當(dāng)垃圾在海洋植物之間,Tortuga會(huì)根據(jù)情況,使用抽吸裝置或高精度地采集。

    簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),機(jī)器人系統(tǒng)清理海洋垃圾的程序?yàn)閽呙瓒ㄎ?、觀察海底環(huán)境、提供環(huán)境數(shù)據(jù)、收集垃圾放入收集籃、將收集籃由船收回。

    SeaClear首席研究員桑德拉·希爾奇教授表示,機(jī)器人的計(jì)算能力仍然是一個(gè)棘手的問(wèn)題,他說(shuō)道:“我們沒(méi)有連接到配備超級(jí)計(jì)算機(jī)的大型數(shù)據(jù)中心,因此,需要在有限資源下運(yùn)行的高效算法,我們正在使用高效采樣方法,以最少的數(shù)據(jù)進(jìn)行精確預(yù)測(cè),人工智能系統(tǒng)只是丟棄了不必要的信息?!?/p>

    據(jù)SeaClear估算,未來(lái)該機(jī)器人系統(tǒng)投入運(yùn)行,海底垃圾分類準(zhǔn)確率可達(dá)到80%,并可有效回收其中的90%,這與潛水員清理海洋垃圾的工作效率相當(dāng)。

    2021年10月,該系統(tǒng)原型機(jī)的初步試驗(yàn)在克羅地亞杜布羅夫尼克完成,該區(qū)域海水清澈,能見(jiàn)度條件好。相關(guān)工作人員表示,2022年5月,他們計(jì)劃在德國(guó)漢堡港進(jìn)行進(jìn)一步的試驗(yàn)。

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