| 作品介紹 |
目前多數街道與公共區域的清潔作業仍以人工方式為主，不僅人力成本高昂，作業效率也受限於人員熟練度與工作時間，無法達到長時間穩定運作的需求。此外，在複雜或危險的環境中進行清掃，往往存在安全風險。因此，本作品以「智慧城市」與「自動化環境維護」為目標，導入 人工智慧、影像辨識、機電整合控制、自主導航（VSLAM） 與 物聯網等跨領域技術，開發出一套具視覺感知與自主導航功能的 智慧型街道清潔機器人系統，期望能在無人化環境下實現高效、安全且可持續運行的清掃作業。
本系統的核心架構採用 雙異質運算平台，由雙Jetson Orin協同運作。一者負責 深度學習模型推論、路徑規劃與任務決策，另一者則處理影像預處理、串流傳輸與感測數據同步。控制層則由Teensy 4.1微控制器，負責底層馬達控制、清掃模組控制，確保機器在多種地形下皆能穩定運作。
在感知層方面，機器人搭載D435i深度相機，可即時獲取 RGB-D 與 IMU 資訊，作為影像辨識與距離估測的基礎。系統採用 YOLOv10模型 搭配 TensorRT 加速推論，可即時辨識垃圾，達到每秒40幀以上。並結合Vslam、體素地圖、 Nav2 自主導航框架，能在複雜場域中實現路徑規劃、自主避障與目標追蹤，讓掃地車能夠獨立完成清掃任務。
此外，本作品整合 影像伺服控制技術（Visual Servoing），使機器人在清掃過程中能根據相機回傳影像進行即時位置微調，以提高清掃準確度與覆蓋率。當影像偵測到垃圾時，控制系統會即時生成伺服命令，使車體與清掃模組對準目標，提高清潔效率與穩定性。
在資訊整合與管理層面，本系統配備 Web 遠端監控平台，使用者可透過瀏覽器登入介面，即時監看影像畫面、查看機器運行路徑、設定清掃區域與任務排程，並可在發生異常時接收通知。介面以響應式設計打造，支援多裝置操作，可將感測數據上傳至雲端伺服器，進行統計與分析，進一步提升智慧化管理效率。
404 LEAVES 智慧清潔機器人透過AI影像辨識、機電控制整合、自主導航、影像伺服與雲端監控技術 的融合，實現了街道清掃作業的全自動化流程。系統能在無人干預下自動完成路徑規劃、垃圾辨識與清掃、狀態回報與監控操作，達到降低人力依賴、提升作業安全與效率的目標。此作品不僅展示了人工智慧在環境清潔領域的應用潛力，也為未來智慧城市的永續發展提供具前瞻性的技術示範。 |