随着我国综合国力的快速发展,人们日常生活和生产中产生了各种大量的垃圾和废弃物。许多水域环境常常遭到漂浮垃圾的威胁,严重影响了水域景观和水质,导致水体发臭、淤塞,甚至破坏了水生物种的多样性和生态平衡,这同时也唤醒了人们的环境保护与治理意识。目前,市面上出现了各种机械化程度高、效率高的大型清洁船,但因其结构复杂、体积庞大、灵活性差、成本高昂,无法用于小型水域。小型水域漂浮垃圾主要依赖于人工打捞,存在劳动力消耗大、危险系数高、效率低的弊端。因此,本课题以智能、高效、环保为出发点,以低成本和大面积推广为前提,研究并设计了一款适用于小型水域的垃圾清理机器人。论文主要内容包括:(1)整体方案及机械结构设计在对小型水域垃圾清理机器人的任务需求和功能分析的基础上,提出了了智能识别和远程遥控两种清洁模式,完成了整个系统的框架设计;对垃圾清理机器人提出机械结构设计要求,使用Solidworks进行机械结构三维建模设计,包括垃圾收集装置、推进元件、收集网、壳体及浮筒等;对机器人各部件进行加工装配,制作了机器人实物样机。(2)太阳能供电系统设计与研究为了使机器人具备能源自给能力,设计了基于太阳能的供电系统。通过分析机器人在水中的运行阻力,推算机器人的动力需求;在此基础上设计相应的供电系统方案,根据机器人的工作需求与当地光照辐射量设计合理的供电系统容量参数;为了使系统输出质量更高、功率更大的电能,建立了太阳能电池的Simulink模型,分析不同环境下的输出特性,在分析总结经典最大功率点跟踪算法优缺点的基础上,提出了改进的自适应MPPT算法,并在Simulink上搭建仿真模型,进行对比验证。结果表明本文方法能够达到控制时间短,震荡小,功率损耗小的优良效果。(3)水面目标识别算法研究为了实现机器人的智能化作业,将计算机视觉用于机器人水面目标识别技术上,研究水面常见垃圾和障碍物的识别算法。分析水面图像处理的难点,采用改进Meanshift+OTSU法实现水面目标检测,该方法能在一定程度上克服水面波纹和光照不均的影响;以塑料瓶、落叶、石块、荷叶为待识别目标,提取颜色矩、灰度共生矩及HU不变矩特征,使用Relief F算法对特征进行选择和融合,使其能较好代表具体目标的本原属性,同时降低特征维数;建立并训练SVM识别模型,以准确率、误报率和漏报率为性能指标,通过实验对比不同特征组合对水面目标识别效果的影响,结果表明本文方法表现出更加优越的识别性能。(4)控制系统的设计设计了基于Raspberry Pi 3B的机器人控制系统,采用Raspbian系统作为软件平台。在人工湖上对机器人进行了各部分功能测试。测试内容包括:供电性能测试、垃圾收集功能测试、智能识别功能测试及远程遥控功能测试。测试结果表明:该机器人的太阳能供电系统能够满足机器人的正常用电需求,一定程度上解决了续航问题;机器人在人工湖上运行平稳自如,垃圾收集装置收集高效、可靠;通过智能识别与远程遥控两种工作模式的协作,能够实现对水面常见漂浮垃圾的智能化、自动化清理。本课题的研究为小型水域垃圾清理装置提供了解决方案和理论支撑,该机器人的研制为漂浮垃圾的清理提供便利,具有一定的使用意义和推广价值。