TRASH: Tandem Rover and Aerial Scrap Harvester

要約

従来、費用がかかり非効果的な手動の清掃方法に依存してきた米国の道路脇のゴミの問題に対処するため、この論文では、高速道路のゴミの監視と収集のための自律型マルチロボット システムを紹介します。
当社のソリューションは、高速道路全域でデータをスキャンして収集する航空機と、ゴミの検出とマッピングを行う畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を搭載した地上ロボットを統合します。
ゴミを検出すると、地上ロボットは特定された各場所に移動し、付近を再評価し、潜在的なマッピングの不正確さやゴミの置き間違いに対処するために「貪欲なピックアップ」アプローチを採用します。
この研究では、シミュレーション研究と現実世界のロボット試験を通じて、ロボット工学、自動化、人工知能の文脈における高速道路の清潔さと管理のための私たちが提案するシステムの可能性を浮き彫りにしています。

要約(オリジナル)

Addressing the challenge of roadside litter in the United States, which has traditionally relied on costly and ineffective manual cleanup methods, this paper presents an autonomous multi-robot system for highway litter monitoring and collection. Our solution integrates an aerial vehicle to scan and gather data across highway stretches with a terrestrial robot equipped with a Convolutional Neural Network (CNN) for litter detection and mapping. Upon detecting litter, the ground robot navigates to each pinpointed location, re-assesses the vicinity, and employs a ‘greedy pickup’ approach to address potential mapping inaccuracies or litter misplacements. Through simulation studies and real-world robotic trials, this work highlights the potential of our proposed system for highway cleanliness and management in the context of Robotics, Automation, and Artificial Intelligence

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