面向绿色空间的 AI：利用自主导航与计算机视觉进行公园垃圾清理
机器人学
2026-01-21 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
系统与控制
系统与控制
摘要
仅在美国就有 500 亿件垃圾。草地加剧了这一问题，因为野餐者倾向于将垃圾留在草地上。我们提出构建一个能够自主导航、识别并拾取公园垃圾的机器人。为实现公园内的自主导航，我们使用生成树覆盖（STC）算法生成机器人可遵循的覆盖路径。为沿此路径导航，我们成功应用了实时动态（RTK）GPS，该技术每秒提供厘米级读数。在计算机视觉方面，我们采用了 ResNet50 卷积神经网络（CNN），其检测垃圾的准确率达到 94.52%。对于垃圾拾取，我们测试了多种设计概念。我们选择了一种专门针对草地上常见垃圾的新型拾取机制。我们的解决方案总体成功率达到 80%，表明在草地上使用自主垃圾拾取机器人是一种可行的解决方案。
引用
@article{arxiv.2601.11876,
title = {AI for Green Spaces: Leveraging Autonomous Navigation and Computer Vision for Park Litter Removal},
author = {Christopher Kao and Akhil Pathapati and James Davis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.11876},
year = {2026}
}
备注
Published in IEEE/SICE SII 2025