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作品名称：绿航者——基于机器学习体系融合多模态数据的全自动回收垃圾船
学校名称：广州大学
参赛队伍：蓝海开拓者
队伍编号：198999
参赛学生：何兴华宋健夏炳峰
指导老师：刘长红
投票日期：2024年10月08日 00:00->2024年12月05日 15:00
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详细说明

随着社会的发展，人类活动产生的垃圾废弃物出现在各类水域环境中，对当地生态环境和生物造成了严重的影响，全球每年因此造成的经济损失保守估计达130亿美元，但是，传统环卫作业以包括岸滩在内的陆地保洁为主，成本高、效率低、安全性能低，且市面无人船只同一装置无法适应多种水域、在特殊水域场景下导航精度及收集效率不理想，以我国九龙江口红树林水域为例，大量海漂垃圾堵塞入海口，不仅对海洋生物如藻类等造成了严重的污染和危害，也阻碍了资源的有效回收利用，而目前市面上的清洁无人船尚无法用于该场景。

为缓解这一问题，本团队研发了一种全新的环卫装备，它具有智能巡航、垃圾收集、储存及运输等功能，可在近海海港、内陆河湖等多种水域及信号不足、识别物少、水域边缘等复杂场景中执行任务。本团队设计了基于棘轮和凸轮的仿生收集结构，能够对河湖岸边缘处垃圾进行有效收集。电控模块结合了PID算法和多种传感器，在飞控系统的基础上实现了对整机系统稳定控制。视觉识别模块则采用了基于深度学习的轻量化目标检测网络模型，实现了识别性能与识别精度的巧妙平衡。在路线的规划上，采用基于强化学习的融合算法进行精确定位并作出最优决策，实现在复杂水域下仍能保证正常作业精度。