【源码】基于TensorFlow Lite和Raspberry Pi的自动垃圾检测和收集机器人

项目简介

本项目致力于开发一个可自主检测并收集垃圾的机器人。借助TensorFlow Lite在Raspberry Pi上运行对象检测算法，使机器人能自主移动、检测垃圾对象，并通过收集机制将垃圾收集到自身的容器中，涉及复杂的算法、电路和机械设计。

项目的主要特性和功能

1. 垃圾检测：采用TensorFlow Lite和自定义模型开展垃圾检测，当前主要识别塑料瓶。
2. 自主移动：机器人可自主移动，且能依据检测结果调整路径。
3. 垃圾收集：利用机械臂和吸盘机制收集检测到的垃圾并放入容器。
4. 传感器融合：结合超声波传感器进行距离检测与障碍物避让。
5. 控制与通信：通过Raspberry Pi和NodeMCU进行控制和通信，保障系统协调运作。

安装使用步骤

环境准备

• 安装Raspbian操作系统。
• 安装Python和TensorFlow Lite库。
• 配置Raspberry Pi的摄像头模块。

模型下载

• 下载并安装自定义的垃圾检测模型，模型文件位于项目根目录。
• 下载训练数据集（可选），用于进一步训练和优化模型。

电路连接

• 依照项目文档中的电路图连接所有硬件组件，包括Raspberry Pi、NodeMCU、电机驱动板、超声波传感器等。
• 确保所有电源和信号线连接正确，防止短路或接触不良。

配置

• 配置Raspberry Pi和NodeMCU的通信参数，如串行端口设置。
• 配置电机驱动板和传感器的工作参数。

运行代码

• 运行LitterDetection.py以启动垃圾检测程序。
• 根据需求调整参数和设置，使代码适应特定的硬件配置和需求。

测试与优化

• 运行测试程序以验证系统的稳定性和准确性。
• 根据实际测试情况进行相应的调整和优化，以达成项目要求和目标。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】