一、设计背景
互联网时代的大背景下,人工智能AI技术、物联网技术驱动产业转型和消费升级。消费级的服务机器人能够在家庭环境中胜任某些简单的工作,减轻生活压力,改善人类居住体验。采用智能服务机器人替代人类完成地面清洁劳动,其目的就是利用机器人自主定位、自主清洁的特性,解放用户的家务负担,为客户提供更优质、更舒适的生活体验。随着体验经济的发展带动新一轮消费升级,越来越多的家庭也不再满足于现有扫地机器人的体验,开始追求高品质、精细化的清洁服务,扫地机器人的竞争从提升到自动垃圾分类、吸尘功率、续航时间向拓展深度清洁、智能交互等方向转变。
二、设计内容
该智能家用垃圾分类机器人在基于YOLOv7算法的深度学习框架进行垃圾分类,经过算法优化之后可以有效提高卷积神经网络的识别精度,能在短时间内根据神经网络学习的分类图像特征对垃圾进行种类识别,进而完成分类工作,同时还具有垃圾满载检测等功能;在原型机成功实现垃圾分类功能之后,为让机器人更进一步的成为智能家居产品进入市场,因而优化了机器人的整体外观结构,使机器人更加小巧和灵活,同时对机器人增加了吸尘、拖地以及路径规划等功能从而实现产品化。