由于人口每天产生大量废物，世界上许多国家目前正面临与废物收集有关的重大问题，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Vishwakarma政府工程学院的研究人员最近创建了一种廉价有效的自动垃圾检测和收集系统。他们的系统在预先发布在arXiv上的论文中提出，它使用人工智能（AI）算法来检测和定位周围的废物，然后用机器人抓取器拾取它。

研究人员在他们的论文中写道：“同时发现的方法很难管理不断增长的城市人口所产生的固体废物量。” “我们提出了一种非常卫生且便宜的系统，它使用AI算法来检测垃圾。”

废物管理系统，研究人员称之为AGDC（自动垃圾检测和收集），由机器人体（即基座，机械臂和抽屉）和若干机器学习算法组成。该系统使用卷积神经网络（CNN）来检测地面及其附近的垃圾。一旦检测到一块垃圾，它就会通过分析由集成摄像头收集的图像来计算其位置。

“对象检测是指以数字格式识别图像和视频中特定类别（如瓶子，猫，狗或卡车）的物体实例，”研究人员解释说。“AGDC使用对象检测将垃圾与图像/视频中的其余对象分类。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。”

一旦系统的CNN在其附近检测到一块垃圾，另一种算法估计机器人与垃圾之间的距离，同时还生成机器人到达目标位置的指令。然后将碎片的位置和这些指令输入微控制器，微控制器基本上控制机器人的运动。

“在完成物体检测任务后，接下来的任务是确定物体距机器人手臂基部的距离，这是机器人手臂拾取垃圾所必需的，”研究人员解释说。

一旦微控制器接收到关于垃圾位置的信息，它就会将机器人移向该位置。当机器人最终到达CNN检测到的垃圾时，它使用机械臂将其收集并将其放入连接到其身体的容器（即抽屉）中。

“垃圾收集器的设计可分为三个主要部分：基座，机械臂和抽屉，”研究人员写道。“基地将机器人推向垃圾，机器人手臂收集垃圾，抽屉存放机器人手臂收集的垃圾。”

研究人员已经开发出了废物检测系统的原型，目前可以收集高达100-200克的垃圾。在他们未来的工作中，他们计划扩展这个原型，这样它可以在清空抽屉之前收集两到三公斤的垃圾。

此外，该团队正在考虑开发和培训新的CNN模型，使AGDC能够同时检测多块垃圾。最终，将机器人连接到互联网也可以实现更广泛的实施，例如，创建一个自动化系统网络，协作以有效地收集特定区域的废物。