 点击上方“溪流之海洋人生”即可订阅哦在地球，有一半的生物在海洋中生存，并且，海洋还为地球提供约一半的氧气。但海洋污染问题存在已久，仅塑料垃圾就数量庞大。据中国生物多样性保护与绿色发展基金会发布的消息，“每年都有多达1200万吨塑料垃圾最终流入海洋，预计至2040年将增加两倍。” / v2 F h! }2 {7 m
海洋垃圾约94%存在于海洋底部，人类如果想彻底地清理海洋垃圾，无论从消耗时间、费用、安全性还是技术难度来说，都是一项巨大的挑战。潜水员的清理作业通常仅在海洋表面，并且工作量和工作效率有限，那么对于具有潜在危险的深海，清理海洋垃圾是否有更好的选择？或许可以考虑用机器人代替人类。  fill=%23FFFFFF%3E%3Crect x=249 y=126 width=1 height=1%3E%3C/rect%3E%3C/g%3E%3C/g%3E%3C/svg%3E) * R: W3 ^- @0 o+ _4 {" `& n
可收集水下垃圾的机器人组合系统
1 ~1 L! w2 Y) C5 e0 R 最近，慕尼黑工业大学(简称TUM)参与了SeaClear项目，该项目由8家机构共同合作，开发了可收集海底垃圾的机器人系统。不仅可自主收集海洋垃圾，还将它们分类，并且准确率有望达到80%。
0 t2 D7 A6 A% b$ d 此外，TUM团队在2021年11月23日，以《Koopman算子动力学模型：学习、分析和控制》为题在AnnualReviewsinControl发表了相关论文。
: A* k3 ^ V/ @! {" p 相关论文 2 g5 X' \: K, i1 C& J- N
那么，这种机器人系统有哪些优势？具体是如何工作的？ , S# C6 L% b2 s" U9 ?- M2 |
它使用多波束测深仪探测海底的目标区域，产生海底水深图。这用于垃圾收集的参考，有关垃圾的其他信息如环境、位置、大小等都可在该“水深图”中获取。 6 R3 p4 ^) G X! W0 n0 `) {
该机器人系统并非一个机器人，而是结合了四个具有不同功能机器人的“组合”，分别是无人水面舰艇、观察机器人、收集机器人以及空中无人机。它们既各自作业，又合作互动。首先，无人水面舰艇对海底的目标区域进行初步扫描，特别是一些大型垃圾，如轮胎或管道可能已经会从测深数据中检测到，同时被标记在地图。 ) A( K2 g( w' C" U! L
无人水面舰艇进行初步扫描 ! ^9 c, C% u' s; c( `8 l# l
然后，观察机器人Litter潜入海底，针对海底目标区域的小型垃圾进行近距离扫描。Litter利用人工智能、深度学习对象识别技术，通过使用相机和前视声呐，以及其他传感器（如金属探测器）来获取相关信息。这些深度网络经过训练，可区分海洋垃圾和海洋生物，从而确保系统只收集海洋垃圾而不会牵连其他。 0 K; ~5 S: O) G# l
观察机器人Litter
8 E0 P( a& j5 P7 i& R9 i! v 空中无人机与无人水面舰艇用数据系绳连接。如果海水足够清澈，空中无人机（DJIMatriceM210RTK）在空中可帮助识别更多的海洋垃圾（如大垃圾袋）；如果水域较浑浊，该无人机则通过扫描目标区域周围的障碍物提供帮助。
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: l4 x. b4 c+ w8 N 收集机器人回收海洋垃圾 & d2 O$ L) `2 G+ c$ |' E1 M; F
根据无人水面舰艇、观察机器人、空中无人机收集的数据，它们的结果综合后会生成虚拟地图，收集机器人Tortuga根据地图上垃圾的定位点进行有序的垃圾收集。它使用定制的抓手将较大的碎片放入收集篮中，待垃圾任务结束收集篮再由船拖到岸边。
# |3 m6 v' {/ m1 M 在一些复杂的海洋环境中，它也可以有条不紊地进行垃圾采集。比如当垃圾在海洋植物之间，Tortuga会根据情况，使用抽吸装置或高精度地采集。 & K! \+ ?) ?* }& v; x: ]8 Q! n0 T- K
具有网状结构壁和弹性体唇缘界面的收集篮 8 O n( o. a/ D- r/ j# ?/ X$ s* Q( ]
简单来说，机器人系统清理海洋垃圾的程序为扫描定位、观察海底环境、提供环境数据、收集垃圾放入收集篮、将收集篮由船收回。为了确保机器人顺利、有效地清理海洋垃圾，其工作效率和精准度是核心因素。研究人员通过机器学习的方法，一个AI模块可以执行运算并学习机器人以特定方式移动，这使得精确预测其行为成为可能。
, V& B" Y1 Z$ b! c0 H0 F" [ 研究团队在电脑观察机器人的垃圾收集情况
2 ~3 T* T0 S" O0 V5 J/ B* F( f SeaClear首席研究员桑德拉·希尔奇（SandraHirche）教授表示，机器人的计算能力仍然是一个棘手的问题，他说道：“我们没有连接到配备超级计算机的大型数据中心，因此，需要在有限资源下运行的高效算法，我们正在使用高效采样方法，以最少的数据进行精确预测，AI系统只是丢弃了不必要的信息。” / z, O$ H, i. k# |# I; ^
据SeaClear估算，未来该机器人系统投入运行，海底垃圾分类准确率可达到80%，并可有效回收其中的90%，这与潜水员清理海洋垃圾的工作效率相当。
& E% R* s8 ^& L; m9 e g 2021年10月，该系统原型机的初步试验在克罗地亚杜布罗夫尼克完成，该区域海水清澈，能见度条件好。相关工作人员表示，2022年5月，他们计划在德国汉堡港进行进一步的试验。
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■文章来源：DeepTech深科技，作者/刘雅坤 ; p1 L$ K3 k( Q9 c
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