海洋垃圾有望被清理？“四合一”水下機器人垃圾分類準確率或可達到百分之八十

在地球，有一半的生物在海洋中生存，并且，海洋還為地球提供約一半的氧氣。但海洋污染問題存在已久，僅塑料垃圾就數量龐大。

據中國生物多樣性保護與綠色發展基金會發布的消息，“每年都有多達1200萬噸塑料垃圾最終流入海洋，預計至2040年將增加兩倍。”

海洋垃圾約94%存在于海洋底部，人類如果想徹底地清理海洋垃圾，無論從消耗時間、費用、安全性還是技術難度來說，都是一項巨大的挑戰。

潛水員的清理作業通常僅在海洋表面，并且工作量和工作效率有限，那么對于具有潛在危險的深海，清理海洋垃圾是否有更好的選擇？或許可以考慮用機器人代替人類。

最近，慕尼黑工業大學參與了SeaClear項目，該項目由8家機構共同合作，開發了可收集海底垃圾的機器人系統。不僅可自主收集海洋垃圾，還將它們分類，并且準確率有望達到80%。

此外， 慕尼黑工業大學團隊在2021年11月23日，以《Koopman算子動力學模型：學習、分析和控制》為題發表了相關論文。

那么，這種機器人系統有哪些優勢？具體是如何工作的？

它使用多波束測深儀掃描海底的目標區域， 產生海底的測深地圖。這用作垃圾收集的參考，有關垃圾的其他信息如環境、位置、大小等都可在該“地圖”中獲取。

該機器人系統并非一個機器人，而是結合了四個具有不同功能機器人的“組合”，分別是無人水面艦艇、觀察機器人、收集機器人以及空中無人機。它們既各自作業，又合作互動。

首先，無人水面艦艇對海底的目標區域進行初步掃描，特別是一些大型垃圾，如輪胎或管道可能已經從測深數據中檢測到，同時被標記在地圖。

然后，觀察機器人Litter潛入海底，針對海底目標區域的小型垃圾進行近距離掃描。Litter利用人工智能、深度學習對象識別技術，通過使用相機和前視聲納，以及其他傳感器（如金屬探測器）來獲取相關信息。這些深度網絡經過訓練，可區分海洋垃圾和海洋生物，從而確保系統只收集海洋垃圾而不會牽連其他。

空中無人機與無人水面艦艇用數據系繩連接。如果海水足夠清澈，空中無人機在空中可幫助識別更多的海洋垃圾（如大垃圾袋）;如果水域較渾濁，該無人機則通過掃描目標區域周圍的障礙物提供幫助。

根據無人水面艦艇、觀察機器人、空中無人機收集的數據，它們的結果綜合后會生成虛擬地圖，收集機器人Tortuga根據地圖上垃圾的定位點進行有序的垃圾收集。它使用定制的抓手將較大的碎片放入收集籃中，待垃圾任務結束收集籃再由船拖到岸邊。

在一些復雜的海洋環境中，它也可以有條不紊地進行垃圾采集。比如當垃圾在海洋植物之間，Tortuga會根據情況，使用抽吸裝置或高精度地采集。

簡單來說，機器人系統清理海洋垃圾的程序為掃描定位、觀察海底環境、提供環境數據、收集垃圾放入收集籃、將收集籃由船收回。

SeaClear首席研究員桑德拉·希爾奇教授表示，機器人的計算能力仍然是一個棘手的問題，他說道：“我們沒有連接到配備超級計算機的大型數據中心，因此，需要在有限資源下運行的高效算法，我們正在使用高效采樣方法，以最少的數據進行精確預測，人工智能系統只是丟棄了不必要的信息。”

據SeaClear估算，未來該機器人系統投入運行，海底垃圾分類準確率可達到80%，并可有效回收其中的90%，這與潛水員清理海洋垃圾的工作效率相當。

2021年10月，該系統原型機的初步試驗在克羅地亞杜布羅夫尼克完成，該區域海水清澈，能見度條件好。相關工作人員表示，2022年5月，他們計劃在德國漢堡港進行進一步的試驗。