[发明专利]一种垃圾分类装置及分类方法

权利要求书

1.一种垃圾分类装置，其特征在于，包括机器人、触觉感知模块、抓取控制模块以及驱动模块(1)，所述驱动模块(1)嵌入机器人本体内部，所述机器人包括万向轮、六轴机械臂(2)、夹爪(3)，所述万向轮固接在驱动模块(1)下方，所述六轴机械臂(2)末端设置有夹爪(3)，夹爪(3)的内侧设置有阵列式触觉传感器(4)，夹爪(3)上配设有摄像头a(5)，载物台(8)上方设置有摄像头b(6)。

2.如权利要求1所述的一种垃圾分类装置，其特征在于，所述机器人还包括示教器、控制箱，所述控制箱分别连接示教器、机器人阵列式触觉传感器(4)、驱动模块(1)和夹爪(3)。

3.如权利要求1所述的一种垃圾分类装置，其特征在于，所述摄像头a(5)与摄像头b(6)能与电脑进行通讯，电脑端连接服务器，服务器内搭载有yolo6D深度学习检测网络、PoseCNN位姿估计网络，同时控制箱可接收电脑端传输的信息。

4.如权利要求1所述的一种垃圾分类装置，其特征在于，所述触觉感知模块包括阵列式触觉传感器(4)、上位机，上位机分别与阵列式触觉传感器(4)、控制箱相连接。

5.如权利要求1-4任一权利要求所述的一种垃圾分类装置的分类方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：

步骤1、摄像头a(5)与摄像头b(6)拍摄载物台(8)上的待检测垃圾，控制器驱动模块(1)，将机器人(2)移动到载物台前；

步骤2、上位机将步骤1中所拍摄的待检测垃圾输入yolo6D检测网络和PoseCNN位姿估计网络中去；

步骤3、yolo6D检测网络和PoseCNN位姿估计网络输出待检测垃圾位置与类别信息和位姿信息，并将所得信息反馈给上位机；

步骤4、上位机根据输出结果向机器人控制箱发送命令，控制箱向夹爪(3)发出指令，夹爪(3)旋转一定角度并抓取载物台上的垃圾；

步骤5、当夹爪(3)抓取到待分类垃圾时，上位机根据附着在夹爪(3)内侧的阵列式触觉传感器(4)检测抓取物体所需的力的大小对垃圾进行细分类；

步骤6、上位机将分类结果输入到控制箱中，控制箱控制驱动模块(1)驱动机器人(2)移动到指定垃圾箱附近，进行垃圾投放。

6.如权利要求5所述的一种垃圾分类装置的分类方法，其特征在于，所述步骤2中yolo6D检测网络训练包括：

步骤2.1.1、构建3D目标检测数据集；

步骤2.1.2、利用服务器搭建yolo6D检测网络；

步骤2.1.3、训练步骤2.1.2所搭建的yolo6D检测网络并得到目标检测模型；

步骤2.1.4、利用步骤2.1.3所得模型检测待抓取垃圾。

7.如权利要求5所述的一种垃圾分类装置的分类方法，其特征在于，所述步骤2中PoseCNN位姿估计网络训练包括：

步骤2.2.1、在Ubuntu 16.04系统下，利用Keras深度学习框架搭建PoseCNN位姿估计网络；

步骤2.2.2、利用步骤2.1.1所得数据集训练步骤2.2.1搭建的PoseCNN位姿估计网络，得到PoseCNN位姿估计网络模型；

步骤2.2.3、当深度相机将检测到的物体信息传送到PoseCNN位姿估计网络模型之后，PoseCNN输出待抓取物体的位姿信息，其中位姿信息包括抓取角度、抓取位置。