Design and implementation of robot with automatic cruise and garbage sorting functions

This thesis focuses on designing and implementing a robot which can identify the types of garbage through the color of the garbage bag and has an automatic cruise function in a limited room, including obstacle detection, approaching, and avoiding. The implementation of the robot is made in C language running on the Arduino Mega microprocessor. The color sensor provides data to identify the type of the garbage back thanks to an algorithm based on machine learning classification algorithms which includes Logistic Regression, Support Vector Machine. The algorithm implementation is based on Python and the data-set for learning has been collected by ourselves presenting samples from hundreds of objects with different colors. The distance detection algorithm and the functions mentioned before are based on the three sonars on the robot, pointing to different directions. This thesis includes the pre-knowledegments needed to implement the functions, the hardware and software developments, the final structure of the robot, the final mathematical models and results of the color detector get from the classification algorithms. this work also leaves some promising directions for future developments.

Questa tesi si concentra sulla progettazione e realizzazione di un robot in grado di identificare i tipi di immondizia attraverso il colore del sacco della spazzatura e ha una funzione di crociera automatica in una stanza limitata, compreso il rilevamento di ostacoli, avvicinamento, ed evitare. L’implementazione del robot `e realizzata in linguaggio C in esecuzione sul microprocessore Arduino Mega. Il sensore di colore fornisce i dati per identificare il tipo di immondizia grazie ad un algoritmo di classificazione di Machine Learning che include Logistic Regression e Support Vector Machine. L’implementazione dell’algoritmo `e basata su Python e il set di dati per l’apprendimento `e stato raccolto da noi stessi presentando campioni di centinaia di oggetti con colori diversi. L’algoritmo di rilevamento della distanza e le funzioni menzionate prima si basano sui tre sonar del robot, che puntano in direzioni diverse. Questa tesi include le preconoscenze necessarie per implementare le funzioni, gli sviluppi hardware e software, la struttura finale del robot, modelli matematici finali e risultati del rivelatore di colore ottenuti dagli algoritmi di classificazione. Inoltre, questo lavoro presenta alcune promettenti indicazioni per sviluppi futuri.