基于智能校園垃圾分類回收系統的路徑優化研究
——以肇慶學院為例

馬 俊，張繼琨

(1.肇慶學院，廣東 肇慶 526000；2.內蒙古克什克騰旗交通運輸綜合行政執法大隊，內蒙古 克什克騰旗 025350)

1 引言

隨著城市化進程加快，人員聚集帶來了城市的活力與欣欣向榮，也使垃圾數量急劇增加，如何高效的處理垃圾已經成為全社會關注的問題。學校是城市的重要組成單元，當前校園垃圾的處理方式仍是傳統方式，由人工分區域進行處理，再由垃圾車在垃圾集中點清運。目前我國已有46個城市成為垃圾分類的試點城市，垃圾分類是垃圾處理的未來趨勢，在這種大趨勢下，校園垃圾由人工分區域處理將垃圾運送到校園垃圾集中點再由垃圾車統一運輸的傳統模式難以實行，且費時費力，無法預知垃圾桶的狀態，可能存在垃圾溢出造成二次污染。由此，有必要建立一個校園垃圾箱與校園垃圾回收中心、校園垃圾回收車之間的物聯網系統，監測校園內各垃圾箱填充狀態，并根據需要調動校園垃圾處理車以最優路線對需要清理的垃圾箱進行清運。在此系統中，如何實現每次清運的最高效率是本文需要研究的內容。

2 校園垃圾分類回收管理系統總體方案

2.1 系統功能分析

在分析校園垃圾分類回收系統的基本需求后，確定該系統需要具備以下幾個基本功能。

2.1.1 垃圾箱的自檢功能

校園垃圾箱應該具有監測自身容量是否充滿的功能，垃圾箱設置兩個閾值，當容量達到第一閾值時向校園垃圾回收中心發送信息，請求清運，當達到第二閾值時，自動關閉垃圾投放口直到垃圾清運車到來再次開啟，防止由于垃圾溢出產生二次污染。

2.1.2 定位功能

垃圾箱與垃圾清運車利用北斗系統進行定位，將位置信息發給校園垃圾回收中心，由回收中心通過計算確定最優路徑。垃圾清運車由北斗系統導航根據數據處理中心計算得到的最優清理順序開始對需要清運的垃圾箱逐一清理[1]。

2.1.3 通訊功能

通過垃圾箱與校園垃圾回收中心的通信，匯報自身狀態。利用垃圾車與校園垃圾回收中心的通信，接收校園垃圾回收中心發來的清理信息以及清理路徑，匯報自身的行駛路徑，運行狀態。垃圾箱與垃圾車之間的通訊，當垃圾車到達垃圾箱處時，發出到達信號，垃圾箱切換到打開模式，便于垃圾傾倒[2]。

2.1.4 校園垃圾回收中心的數據處理以及控制功能

校園垃圾回收中心在接收到垃圾箱發出的清理信息后，根據垃圾箱所處地點計算出最優路徑，將計算好的路徑發送給需要前往清理的垃圾車。

2.2 系統總體設計

如圖1所示，校園垃圾分類回收管理系統主要由三部分組成：校園垃圾清運車(北斗模塊、通訊模塊、避障模塊、機械模塊、顏色識別模塊)，校園垃圾箱(北斗模塊、通訊模塊、自檢模塊、機械模塊)和校園垃圾回收中心(數據處理模塊、通信模塊)。

圖1 校園垃圾分類回收管理系統總體實現

系統中不同類型的垃圾投放的垃圾箱對應的顏色不同，垃圾箱在檢測到自身容量達到第一閾值時，啟動通訊模塊向校園垃圾回收中心報告自己的位置，垃圾類型等信息。校園垃圾回收中心在接收到垃圾箱發出信息后通過數據已處理模塊判斷需要清理的同類型垃圾箱是否達到設定的統一清理最低值，如果低于這一值，系統處于等待狀態，直到需要清理的同類型垃圾箱達到統一清理的最低值，垃圾回收中心數據處理模塊計算出垃圾車最佳清運順序，由通信模塊將清理信息以及路徑信息發送給相應的垃圾車。校園垃圾清運車在收到信息后其狀態變為運行中，不再接受新的調度，而后利用導航模塊以及避障模塊按照回收中心設定的路線，到達需要清理的垃圾箱處，利用通訊模塊與垃圾箱通信，垃圾箱在接收到信息后打開垃圾投放口封閉裝置，垃圾車進行清運。將所有待清理垃圾箱清理完畢之后，校園垃圾清運車回到垃圾回收中心，將垃圾傾倒入對應顏色的垃圾回收箱內，再回到初始位置，這時此垃圾清運車的狀態變為可調度，進入待命狀態。

3 垃圾分類回收管理系統最優路徑的實現與仿真優化

3.1 螞蟻算法實現校園垃圾回收路徑的優化

垃圾分類回收管理系統的重要組成部分就是工作路徑的優化，當不同類型的垃圾桶達到第一個溢滿提醒值時，校園垃圾回收中心的數據模塊開始判斷溢滿垃圾桶是否達到可以派出垃圾清理車進行清理的最低限度。若還未達到，則垃圾桶繼續等待垃圾到達第二個溢滿限度，自己關閉垃圾桶投放口。等待同類型溢滿垃圾桶達到可實施清理的最低數量，校園垃圾回收中心派出相應的垃圾回收車輛，沿計算得出的最優路徑進行清理。本文采用蟻群算法對垃圾清運路線進行優化。蟻群算法是一種模擬螞蟻覓食過程的算法。校園垃圾回收車的工作路徑類似于蟻群算法中TSP問題的求解[3]。問題的實質是：一輛垃圾回收車要去n個溢滿待清理的垃圾桶處回收垃圾，如何使得訪問所有垃圾桶的總路徑最短。

設整個螞蟻群體中螞蟻的數量為m，城市的數量為n，城市i與城市j之間的距離為dij(i,j=1,2,…,)，t時刻城市i與城市j連接路徑上的信息素濃度為τij(t)。初始時刻，個城市見連接路徑上的信息濃度相同，設為τij(t)=τ0。

(1)

針對螞蟻釋放信息素的問題，學者給出了多種計算模型，針對本文所討論問題要計算校園垃圾回收車遍歷所有待清理垃圾桶總路徑的最短長度，選擇最適合的ant cycle system模型。此模型利用螞蟻經過路徑的整體信息計算釋放信息素濃度，最適合本文所描述問題。

(2)

圖2是利用螞蟻算法原理解決TSP問題的具體迭代步驟。

圖2 蟻群算法的迭代步驟

3.2 建立仿真環境

分析肇慶學院主校區現有垃圾桶布置的情況下，建立肇慶學院分類垃圾桶放置位置圖，對各個垃圾桶位置進行標號，建立垃圾桶位置矩陣。利用MATLAB作為仿真平臺[5]，對校園垃圾清運路線順序進行優化，每次需要清運的垃圾桶數量、位置不一樣，仿真得到的優化后的清運路線也不同。因此在每一次清運時，校園垃圾分類回收控制中心都需要根據反饋的需要清運的垃圾桶點進行數據處理，得到最優清運路線。本文隨機選擇校園內31個垃圾桶位置如圖3所示，模擬當這31個垃圾桶位置點需要清運時，校園垃圾分類回收中心數據處理的過程。

圖3 仿真中選擇的需要清運垃圾桶位置布置

3.3 實驗數據分析

當迭代到70多次的時候，最短距離開始保持不變。由仿真實驗可知，當選中的肇慶學院校內的31個垃圾桶需要清理時，最優的清運順序如圖4所示，清運路程大約4871 m。對于傳統的清運方式，能做到的最大優化就是計算出各垃圾桶之間的最短路，然后清運車輛按照既定的路線進行清運。這種方式只考慮到空間上的最短距離，但是在時間上不一定是最短。

圖4 螞蟻算法最優路徑

3.4 優化的螞蟻算法進行路徑規劃

為了使清運路線在時間和空間上都能達到最短，且不影響高峰期時，人流的正常運動，本文對傳統的螞蟻算法進行了優化。考慮到學校的特殊情況，存在下課、下課、放學等人流高峰期，且這個高峰期具有規律性，本文建立了兩個垃圾桶之間的距離矩陣，上課期間道路暢通，建立距離矩陣1。在下課期間，第一教學樓、第二教學樓，圖書館之間的人流尤其密集，因此，在這段時間內將海榕路上三個地點之間共同路段設為垃圾清運車禁止通行路段，由于這樣的限制條件，各個垃圾桶之間的距離發生變化，建立人流高峰期距離矩陣2。數據中心在收到垃圾桶需要清運的信息時，處理步驟如圖5所示。

圖5 數據中心工作流程

4 結語

針對現有校園垃圾清理效率低下且難以適應勢在必行的垃圾分類回收模式的問題，本文從物聯網角度出發提出一種將垃圾箱、垃圾清運車、數據處理中心組合成一個小型物聯網的系統構想。結合學校上課下課期間會存在規律的人流高峰情況，提出建立人流平峰和高峰兩種距離矩陣，利用螞蟻算法對垃圾清運路線進行了優化，為未來校園垃圾回收車的路徑規劃提出了一種可行的規劃思路。