项目实施方案
餐饮行业作为满足居民“衣食住行”四大基本生活需求之一的行业，规模庞大。2019年中国餐饮业收入达到46721亿元，占社会消费品零售总额的11.3%，是名副其实的国民支柱产业。
然而，餐饮企业的经营难度越来越大。北上广深四大城市每个月餐饮门店的倒闭率高达10%，高淘汰率已成为餐饮行业的常态。中国烹饪协会数据显示，2016年，全国餐饮百强企业的利润率仅4.70%，众多餐饮商家面临着房租高、人力成本高、食材成本高、毛利低的“三高一低”的困境，利润空间被不断压缩，广大食客也被高昂的餐饮费用所扰。
为缓解餐饮行业人力成本居高不下的难题，“机器人餐厅”的理念开始得到实践。碧桂园研发推出了一款机器人餐厅，餐厅中共配置了46项机器人设备，配菜、烹制、传菜全部由机器人完成。机器人餐厅节省了大量人力，显著降低了人力成本。随着餐厅机器人性能和可靠性的不断提高，机器人在餐饮行业预计将得到广泛应用。
现在提出一种基于RGB-D SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM同时定位与地图构建技术）的餐具回收机器人，完成餐具回收的工作。RGB-D SLAM是指使用RGB-D相机作为视觉传感器，进行同时定位与地图构建(SLAM)的技术。在餐具回收环节，该装置首先应到达餐盘回收位置，然后用RGB-D摄像机获取餐桌上的视觉信息，通过计算机解析获得定制餐具的位置特征，计算机构建虚拟地图，再由机载位置传感器获取装置在虚拟地图上的实时位置，最后由机械手夹取餐具进行回收。
图1 机器人餐厅
二、项目的创新之处
1）将RGB-D SLAM同时定位与地图构建技术和机械手的抓取能力结合，利用RGB-D相机获取待夹取物品的位置特征和形态特征，构建虚拟地图，再用机械手实现物理回收的功能。
2）设计具有适应性的机械手，能够实现对多种形状典型餐具的夹持。
3）同时定位与地图构建技术和位置传感器结合，同时解决装置“我在哪儿”“我要去哪儿”的问题。
三、项目的研究内容和研究目标
3.1研究目标
1）研究设计特制餐具，在基本不改变餐具形态结构的情况下，使其具备较鲜明的视觉特征，易于被机器视觉识别。
2）研究如何运用RGB-D SLAM方法，通过RGB-D摄像头获取餐桌上特制餐具的视觉信息，并进行分析运算，解析出餐具的视觉特征和位置信息以用于构建虚拟地图。
3）设计具有一定适应性的机械手，在获取桌面餐具的形态和位置信息后能够自主移动到理想的位置，并夹持回收不同形状的典型餐具。
3.2研究内容
需研究RGB-D视觉传感器的使用方法。RGB-D相机作为新兴传感器，它 可以同时获取周围环境的RGB图像和每个像素的深度信息，可以更直接方便地获取空间点的3D信息，有利于构建包含有立体空间信息的虚拟地图。应研究RGB-D相机在餐桌上的应用问题，要选择合适的相机并考虑安装位置，以获得餐桌上餐具较好的视觉信息。
需研究SLAM方法的操作流程和移植运用。目前常采用的是基于特征的SLAM方法，特征点法被认为是SLAM的主流方法。关键点是指该特征点在图像里的位置，描述子通常是一个向量，按照人们的需求描述关键点周围像素的信 息。常用的特征提取算法有SIFTI、SURF和ORB等 。经实验测得其中效率最高的是ORB算法。若采用较高效率的方案，需要研究O
RB算法的原理和使用方法，探索如何在餐桌条件下，使用ORB算法提取餐具的特征点，之后建立虚拟地图。
需研究典型餐具的特征点设置方法。在研究基于特征的SLAM方法后，可以明白怎样设置特征点更容易让RGB-D相机识别，提高识别的准确率。以此为基础，为典型餐具设计较为合理的特征点设计方案。
需研究夹持机械手的结构，设计一款成本较低，结构较为精简的专用机械手，专门为夹持有限的几种典型餐具而设计。在低成本的考量下，机械手无法设计的精密复杂，因此要在满足任务需求的条件下尽可能缩减不必要的结构。现在为机械手设定两个夹持目标，一种是圆形或椭圆形碗，另一种是带夹持边的板状餐具。
需研究如何将机械手和RGB-D SLAM方法结合起来，由后者为前者提供所需的信息，解决“我在哪儿”“我要去哪儿”的问题。在到达预定位置后，由机械手实现餐具回收工作。
图2 RGB-D相机获取空间信息
四、项目研究的实施方案及拟采取研究方法和技术路线
本项目主要通过理论研究和实验模拟的方式进行研究。
在理论研究阶段，应先后研究RGB-D视觉传感器的使用方法；SLAM方法的操作流程和移植运用；典型餐具的特征点设置方法；夹持机械手的结构设计；将机械手和RGB-D SLAM方法进行结合的方法。
在理论研究之后，需制作机械手实物和购买必要设备，之后进行模拟验证。理想的实验方案是：在餐桌上随机放置两种设定好的餐具，然后验证能否实现由机械手自行将其回收。
4.1餐具设计
RGB-D视觉传感器需要从餐桌上获得餐具的特定点信息，之后机械手会夹持回收这些餐具。这两个流程对餐具提出了要求：餐具应具备易于提取的特征点信息，从而能提高识别的正确率和效率；餐具应较为经典实用，避免形状过多使夹持机械手的结构变得复杂。
在以上的要求下，现设计两款餐具，既能满足使用要求也能降低机械手的设计难度。第一款是圆形或椭圆形碗，横截面为圆形或椭圆形，设计可直接参照家常饭碗或餐馆里盛菜的圆形碗。碗的顶端为圆环形，在两侧设计了夹持边和特征点识别位置。夹持边的存在用于降低圆形餐具的夹取难度，机械手仅需夹住夹持边，然后通过机械手的可变结构对碗进行适应性接触固定，即可实现稳定安全的夹取回收。
第二款餐具为带夹持边的板状餐盘。餐盘之上用于盛放各种餐具，这里既可满足餐厅对多样化餐具的要求，也可以明显降低项目的实现难度，避免了餐具种类多样对机械手的功能提出过高要求。在用餐结束后，各式餐具都放在餐盘上，最后统一回收。餐盘两侧有夹持边，夹持边上设计了特征点识别位置。机械手能够稳定的夹住夹持边，实现回收功能。
图3 设计的两款可夹持餐具
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