智净先锋基于AI 算法的景区垃圾分类收集车设计

1 引 言

在国家生态文明建设与“绿水青山就是金 理念推 人民共和国环境保护法》《城市生活垃圾管理办法》等法律法规 城市生态建设关键窗口，需严格落实相关规定 。 据项 动性强且环保意识参差不齐，随意丢弃现象普遍，违背 快且种类复杂，餐饮残渣、包装废弃物等混合投放， 关法规中源头分类要求相悖；清洁人员配置不足， 难以满足法规对垃圾及时、有效处理的规范；现有分类 准方向推进，影响生态环境质量提升与法规落地实效

近年来，随着对环境保护和垃圾分类重视程度的不断提高，国内在智能垃圾分类收集车研发和应用方面发展迅速。多地政府大力推广智能垃圾分类 研机构积极投入研发。例如重庆、四川、上海等地给清运车安装“车载计量”系统、 京 系统等， 实现智能称重、实时定位，让垃圾收运全程可视；武汉出现可随走随停随收的智能可回收物收集车“蛙小二”，能走街串巷回收可回收物，提高人工回收效率 。

欧美、日本等发达国家和地区在智能垃圾分类收集车领域起步较早。美国部分城市使用的智能环卫车辆，借助传感器和数据分析技术，能实时监测垃圾收集情况并优化路线。德国在垃圾分类收集车的自动化和智能化方面投入大量研发，其车辆自动化收集装置成熟，且智能控制系统与城市垃圾管理体系深度融合 。芬兰公司MarMatic 拥有先进的自动垃圾收集系统，可将简单分类好的垃圾通过地下的气动废物管道收集到废物转运站，经真空压缩处理后再用卡车运走，全程高效又安全。

为此我们设计了基于 AI 算法的景区垃圾分类收集车。该项目结合人工智能、计算机视觉、传感器技术和自动化控制技术，实现垃圾的自动识别、分类和收集；采用深度学习算法进行垃圾识别，能够适应复杂场景；随着垃圾分类政策的推广，智能垃圾分类设备市场需求巨大；该收集车可以解决景区垃圾堆放严重，清洁人员少的问题，为景区的可持续发展提供了动力；市面上此类产品较少，适应市场发展；此项目不仅能够贯彻绿色发展理念，而且能够保证景区的良好形象，并且能够增强游客的体验感。

2 系统总体设计

2.1 AI 算法与STM32 驱动的智能垃圾分类收集车及识别系统

本系统采用基于 R-CNN 等相关深度 能摄像头 码架构实现对垃圾的智能识别与描述，在该架构中，编码器主要负 gLeNet 或 ResNet 等深度卷积神经网络：CNN 提取图像中 向量；解码器使用改进的循环神经网络：RNN 采用长短时记 抓取的垃圾的特征向量转换成图像对应描述的词语序列。当智能识别 完成了对垃圾图像的描述后，就会根据提取到的相应特征在系统命令下实现对不同类垃圾的精准分类。

该智能垃圾分类收集车是基于 STM32 单片机的数据处理功能，信号收集功能，通信功能，控制功能，通过接受传感器发出的信号、运行控制算法、发出指令控制分类操作、传送动态数据据至云端等保证智能垃圾分类收集车在实际运行中进行高效工作。同时，STM32 单片机能够处理来自智能识别模块的信息，识别垃圾种类，并根据识别结果触发相应的分类机制。通过集成先进的传感器技术，如红外传感器、重量传感器等，系统能够实时监测垃圾桶的满载状态和垃圾种类，确保及时高效的垃圾处理。此外，STM32 单片机还具备强大的通信功能，能够将车辆的运行状态、分类数据等实时上传至云端服务器，便于远程监控和管理，进一步提升景区垃圾分类的智能化水平。

2.2 智能垃圾分类收集车智能识别功能的技术路线

（1）数据收集：在不同环境和角度下收集海量各类垃圾图像，涵盖常见与特殊品类。通过高清摄像头与图像采集卡将图像传输至 STM32 单片机处理，利用深度学习算法提取特征并分类训练，构建能识别垃圾多维度特征的精准模型。系统具备自我学习与优化能力，可根据数据反馈优化算法、提升准确率。

（2）数据预处理：对收集图像进行降噪、增强、归一化处理，提升图像质量。去除噪声干扰，增强清晰度对比度，凸显关键信息。归一化处理使不同条件下的图像可在同一标准下比较分析，为模型训练奠定基础。

（3）模型搭建与训练：基于 R - CNN 等算法完成目标物检测与垃圾图像识别，选用 ResNet、YOLO 等先进模型训练，调整参数提高准确率。采用迁移学习策略加速训练、缩短收敛时间。优化模型结构与参数配置，实现有限资源下的高效识别，降低对高性能硬件的依赖，在实际应用中具备良好泛化能力。

（4）模型优化：采用迁移学习、对抗训练等技术优化性能，使模型适应多样场景。注重降低算法复杂度，引入轻量级结构和剪枝策略，减少参数、提高速度并保持精度。针对景区特定环境优化，提升模型的鲁棒性和适应性。

2.3 智能垃圾分类收集车自动分类功能的技术路线

（1）机械结构设计：设计机械臂、分拣装置和不同类别垃圾存储箱，满足垃圾高效分拣与存放需求。机械臂用轻质高强度材料，由 STM32 单片机精确控制，实现精准抓取与投放。分拣装置内置传感器，检测垃圾信息确保正确分类。存储箱有明确标识与容量提示，便于清理管理。自动分类流程高效准确，提升景区垃圾分类效率与质量。

（2）驱动系统选型：以STM32 为主控单元，依据机械结构与作业要求，选择电机驱动或气动驱动及配套设备。机械臂控制策略：利用 STM32 单片机结合传感器反馈，实现机械臂精准定位与运动控制。通过预设逻辑，机械臂自动识别、抓取和投放垃圾。控制策略注重平滑过渡与精准定位，确保垃圾不受损伤，提高分类准确性。

（3）控制算法开发：根据垃圾识别结果，运用基于深度学习的图像分类技术，采用迁移学习优化模型，经数据增强和标注，训练模型适应不同场景， 精确控制机械臂和分拣装置动作。算法在STM32 主控单元快速响应，在复杂环境保持稳定性能。融入在线学习与自我优化机制，提高系统自适应能力，积累数据提升分类准确性与效率。融合先进技术，自动分类功能在景区垃圾分类中发挥重要作用。

2.4 智能垃圾分类收集车传感系统功能的技术路线

（1）基本装置设置：系统集成超声波和红外传感器， 现对目标物体的精准感知与位置检测。超声波传感器利用声波反射探测前方障碍物距离，红外传感器通 检 测物体红 辐射确认目标物位置。两种传感器协同工作，既确保准确识别和定位目标物，又能实时监测小车周围环境，助其智能规避障碍物，提高行驶安全性与作业效率。

（2）数据采集与处理流程：首先，利用各类高精度传感器设备，全面捕捉并获取周围环境中的详细信息，包括但不限于垃圾的具体分布位置、各类障碍物的准确坐标等关键信息。随后，将这些传感器所采集到的原始数据，通过稳定的通信接口，实时传输至 STM32 高性能单片机系统中。在 STM32 单片机内部，经过一系列高效的算法处理和数据分析，对所接收的传感器数据进行筛选、校准和整合，以确保数据的准确性和可靠性，为后续的决策和控制提供坚实的数据基础。

2.5 智能垃圾分类收集车车辆行驶与调度功能的技术路线

（1）路径规划：在制定路径规划时，我们需要全面而细致地考虑多种因素，包括但不限于当前的交通路况、各个垃圾站点的具体分布情况，以及垃圾收 时间要求等。为了实现这一目标，我们可以采用 STM32CubeMX这一强大的开发工具，结合 HAL 库进行高效开发。此外，还可以运用经典的路径规划算法，如 Dijkstra 算法或A* 算法，计算出最优的行驶路径，确保垃圾收集工作能够高效、顺畅地进行。

（2）自动行驶：在自动行驶环节，我们可以借助 PID 控制器这一成熟的控制技术，来实现对小车的速度和方向进行精准控制。通过 PID 控制器的调节，可以确保小车能够严格按照预定的路径进行自动行驶，避免因速度过快或方向偏差而导致的安全隐患，从而确保整个垃圾收集过程的稳定性和可靠性。

（3）智能调度：为了进一步提升垃圾收集的效率，我们还需要建立一个完善的智能调度系统。该系统能够实时监控每辆车的具体位置、当前的作业进度以及垃圾的存储量等信息。基于这些实时数据，系统可以根据实际情况进行智能分析，合理调度车辆，优化收集路线和时间，从而最大限度地提高垃圾收集的效率，减少资源浪费。

2.6 智能垃圾分类收集车通信系统功能的技术路线

（1）在当今的科技领域，STM32 单片机凭借其强大的功能和灵活性，已经成为嵌入式系统开发中不可或缺的一部分。它不仅提供了丰富的外设接口，如UART、SPI、I2C 等，而且还能够与Wi-Fi 模块，如ESP8266，进行无缝通信。这种通信能力使得STM32 单片机在物联网、智能家居、远程监控等领域有着广泛的应用。

（2）具体来说，STM32 单片机可以作为主控制器，负责协调摄像头模块、传感器模块和通信模块的工作。当摄像头模块捕捉到图像数据后，STM32 单片机可以对这些数据进行初步处理，如图像识别、分类等。然后，通过Wi-Fi 模块，如ESP8266，将这些处理结果上传至云端，从而实现远程监控和管理。

（3）在数据安全方面，我们可以通过对 ESP8266 模块进行初始化设置，使用 MQTT 协议连接到云平台，如

阿里云物联网平台。然后，我们可以将数据通 云平台，或者采用 SSL/TLS 加密协议来确保

数据传输的安全性。这些措施可以有效地保护数据不被非法获取或篡改，从而确保系统的安全性和可靠性。（4）总的来说，STM32 单片机与 Wi-Fi 模块的结合，为嵌入式系统开发提供了强大的通信能力和数据安全

保障。这种结合不仅使得远程监控和管理成为可能，而且还为物联网、智能家居等领域的发展提供了新的可能性。

2.7 智能垃圾分类收集车智能预警功能的技术路线

（1）该功能作为系统安全保障的核心组成部分，旨在通过先进的技术手段，对小车的运行状态进行全方位的监控与预警。其主要预警方式体现在对小车装配的智能 LED 指示灯的设计与应用上。具体而言，当小车在执行各项工作任务的过程中，一旦通过内置传感器检测到道路上的异常情况，如路面障碍物、突发交通状况等，或者是小车自身的装置出现故障，如轮胎漏气、电池电量不足等，装配在小车上的 LED 指示灯便会立即进入闪烁状态，通过醒目的光信号发出预警，提醒周围人员及小车操作者注意安全，及时采取应对措施。

（2）实时数据监测与反馈： 确保小车运行的高效与安 统配备了强大的实时数据监测与反馈机制。该机制通过高精度的传感器 ，以及周围环境，如路况、天气、交通流量等，进行不间断的实 系统，以极低延迟的方式上传至云端平台。相关人员可以通过访 实时查看并分 行情况及周边环境信息，从而做出科学合理的决策，确保小车运行的顺畅与安全。 功能的实现， 小车运行的智能化水平，也为远程管理与应急响应提供了强有力的数据支撑。

图1 景区智能垃圾分类收集车结构功能图

3 结 论

本研究成功设计基于基础智能技术的景区垃圾分类收集车，实现垃圾自动识别、分类、收集及智能调度等核心功能，达成预期目标。该设计以 STM32 单片机为控制核心，通过模块化架构集成基础传感器、简易机械臂及深度学习算法，构建智能分类系统。智能识别模块经图像采集、预处理及模型训练，精准识别复杂场景下的垃圾；自动分类模块依托机械臂设计与控制算法，高效抓取与投放垃圾；车辆结合传感系统与路径规划算法，可自主行驶、规避障碍及智能调度，还能通过通信模块实现数据云端监控与远程管理。相较于现有技术，该设计聚焦景区痛点，简化算法、降低对高性能硬件的依赖，提升落地性，解决景区垃圾处理难题，响应绿色景区建设需求，为景区可持续发展提供技术支撑，也为智能技术实践教学提供范例，适配市场对低成本智能垃圾分类设备的需求。未来，可优化模型算法以提升极端环境下的识别精度，拓展设备多场景适配性，强化实际应用价值 。

参考文献：

[1] 张明. 智能传感器应用技术[M]. 北京：电子工业出版社，2020.

[2] 李华. 小型机器人设计与制作[M]. 上海：上海科学技术出版社，2019.

[3] 王红. 单片机控制技术[M]. 西安：西安电子科技大学出版社，2021.

[4] 刘静. 传感器与检测技术基础[M]. 北京：清华大学出版社，2022.

[5] 赵伟 . 大学工科实践基础 [M]. 哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2023.

[6] 国家发展改革委 .十四五”循环经济发展规划[Z]. 2021.

基金项目：市大学生创新创业训练计划项目“智净先锋——基于AI 算法的景区垃圾分类收集车 ”（项目号 :202510066079）

作者简介：马沛壮（2005-），男，本科生，自动化（电气技术教育）专业。