伴随我国国民经济的快速发展，城市化进程逐渐推进，对现代化城市形象提出了更高的要求。环境卫生水平既体现国家综合实力,又反映政府管理水平和文明程度,更是人们健康生活的保证。而当下主要依靠人工的方式环卫，纯在作业强度过高、作业环境恶劣等问题。而且对于复杂多变的环境下，纯在的垃圾种类和数量也各种各样，依靠人工清扫的方式效率低下，清扫不彻底，环卫工作与上述目标实现尚存较大差距，究其原因是清扫技术不够完善，存在诸多痛点以至于难以推广应用。于是我们将传统清扫车结合无人自动驾驶，通过融入路径规划、视觉识别、功率控制等功能对其结构功能进行优化，又创新性的结合了机械臂，从根本上解决了传统清扫车痛点的同时又提高其实际作业能力，将智慧环卫无人清扫车真正应用到实际作业应用中。
  其具有以下特点：
（1）识别前方工作区域垃圾量做出的功率调节。
  传统的垃圾清扫车的车载电源为清扫电机提供恒定高功率电能输出，长时间工作会使电源负载过大并且大功率消耗也会缩短清扫车续航时间。智慧环卫无人清扫车通过深度相机对前方工作区域进行图像处理结果分析后得出垃圾数量后，电机控制器通过整车控制器传输调整信号至清扫电机，通过修改清扫电机的PWM控制中的占空比影响清扫装置实现功率输出控制。因此就能根据前方垃圾数量调节清扫功率，提高能源利用效率，减小机械工作负载。

     
        图1 双目视觉相机识别前方垃圾种类和数量

（2）机械臂融合视觉解决传统清扫车痛点。
  智慧环卫无人清扫车相较于清扫车进行了功能优化，针对传统清扫车面对较大垃圾依然需要人工清理的问题。我们将机械臂与视觉相融合，通过车底盘深度相机获取目标位置并使目标位置进入机械臂工作范围内后，机械臂上加装的openmv模块对准目标并判断目标大小形状，计算并确定最优夹取策略后将信号传至舵机控制板控制机械臂对目标进行自动夹取清理。

       
          图2 openmv模块辅助机械臂夹取垃圾

（3）多视觉系统深度融合。
   深度相机识别行人和障碍物、双视觉识别前方垃圾、openmv模块辅助机械臂夹取垃圾，多视觉系统深度融合，大大提高了智慧环卫无人清扫车对于垃圾和障碍物识别的准确率和响应速度。

（4）全局规划与局部规划相融合。
  智慧环卫无人清扫车根据传感器传回的实时数据信息建立局部地图，然后将局部地图并入到全局地图，通过智慧环卫无人清扫车定位信息结合当前时刻的观测信息，实现地图的增量化更新，为下一时刻清扫车的决策确定和地图维护做准备。在建立好的地图路线中能够根据深度相机识别行人、车辆等障碍物做出避障策略，并能够在短时间内重新返回预定轨迹继续行驶。