Проекты

Master Bin 20.2.0: a Smart Waste Collection and Sorting System / Интеллектуальная система сбора и сортировки использованной тары «Master Bin 20.2.0»

Работа победителя открытой городской научно-практической конференции «Инженеры будущего» в секции «Инновации “умного города”. “Умная школа” (на английском языке)» среди работ учащихся 7−9 классов

Направление работы: Робототехника, Экология
Авторы работы: ГБОУ Школа № 1532
Предметы: Информатика, Технология
Классы: 9 класс
Мероприятия: Открытая городская научно-практическая конференция «Инженеры будущего» 2020 года

Актуальность

Сократить негативное воздействие мусора и отходов на окружающую среду, почву, подземные и поверхностные воды поможет правильная сортировка мусора и бытовых отходов, многие из которых можно использовать для переработки или получения энергии.

Сортировка мусора и бытовых отходов позволит существенно сэкономить на их вывозе и утилизации. Получается, что благодаря своевременной сортировке мусора потребитель экономит средства, которые были бы затрачены на дальнейшие переработку или вывоз и хранение мусора на свалке.

Цель

Разработка и внедрение автоматизированной системы сбора, распознавания и сортировки использованной тары. Сортировка осуществляется по классам: стекло, пластик, металл.

Оснащение и оборудование, использованное при создании работы

  • Контроллер Arduino UNO (или его аналог)
  • Trema Shield
  • LCD-дисплей LCD1602 с I2C-интерфейсом
  • Сервопривод MG995
  • Сервопривод SG90
  • Датчик цвета TCS230
  • Сенсорная кнопка
  • АЦП-преобразователь HX711
  • Тензометрический датчик веса (до 1кг)
  • ИК-датчики TCRT5000
  • Блок питания на 5V
  • Соединительные провода
  • RFID-модуль RC522
  • Пластиковый бак

Описание

При подаче внешнего питания (или от встроенного аккумулятора) корзина включается и переходит в режим ожидания.

При нажатии на сенсорную кнопку или прикладывании RFID-карточки система запускается (подходит школьный пропуск, карта «Тройка» и многие другие документы; можно интегрировать систему поощрений с «Мосгортранс»).

Проводится анализ содержимого тароприёмника:

  1. Наличие объекта проверяется с помощью модулей ИК-оптопары.
  2. Материал тары определяется с помощью датчика веса (тензодатчика) и ИК-оптопары.
  3. Если в тароприёмнике ничего нет, выдается соответствующее уведомление на дисплее. На этом сеанс заканчивается.
  4. После определения материала тары выбирается User-аккаунт:

– если была нажата кнопка, активируется аккаунт Гостя,

– если была считана карта, происходит поиск пользователя этой карты во внутренней базе данных,

– если пользователь с таким ID карты не найден, создаётся запись нового пользователя.
Кроме того, если где-то произошла ошибка, по умолчанию активируется режим Гостя.

Материал тары определяет угол поворота направляющей для сортировки тары в нужный бак. Направляющая занимает нужное положение, после чего происходит сброс тары с помощью мощного сервопривода и механизма платформы.

Информация вносится в данные пользователя и общую статистику всей сданной тары, после чего изменения попадают во внутреннюю энергонезависимую базу данных.

Проводится калибровка датчиков. На этом цикл работы завершается.

Сервопривод имеет угол поворота 180. Вместе с тем экспериментально было установлено, что больше всего в школе выбрасывается ёмкостей пластиковых и железных. Поэтому для обеспечения лучшего покрытия отсек со стеклом был сделан меньших размеров. Таким образом, поворот в 180 градусов обеспечивает попадание тары в правильные ёмкости.

Считыватель RFID-меток обеспечивает тот же функционал, что и сенсорная кнопка (если ученик подносит карту к считывателю, это является запуском основного алгоритма). Вместе с этим, алгоритм сохраняет в памяти устройства информацию о количестве тары, сданной учеником, карта которого была использована. В автономном режиме мы применяем для этого хранение информации во внутренней памяти устройства. В дальнейшем запланированы передача информации на сервер с сохранением в базу данных или же сохранение данных на SD-карту (Secure Digital).

Результаты работы/выводы

На текущий момент полностью реализован автономный режим работы. После ряда испытаний было установлено, что корзина в автономном режиме работы правильно определяет класс тары примерно в 95% случаях. Также заложен алгоритм распознавания наличия оставшейся жидкости в таре.

Перспективы использования результатов работы

Авторы не планируют останавливаться на достигнутом результате. На данный момент в разработке находится сетевой режим. Ведётся работа над оптимальным алгоритмом машинного обучения, который смог бы обеспечить определение правильного типа тары в количестве, близком к 100%.

В планах – разработка программного решения консоли администратора для управления сервером и мониторинга состояния сети корзин, реализация считывания RDIF-меток (карта учащегося, сдавшего тару), разработка и внедрение в организации системы поощрений – экобонусных баллов. Данная система позволит учащимся выполнять ежедневные задания, регистрировать их достижения, следить за экорейтингом и получать поощрения за активное участие в проекте.

Сотрудничество с вузом/учреждением при создании работы

Инжинириум МГТУ им. Баумана

Награды/достижения

Московский городской конкурс исследовательских и проектных работ-2019 – призёр.

Городской экологический фестиваль «Бережём планету вместе» (англ. яз.) – победитель.