Solar Powered Beach Cleaning Robot Literature Review/fr
du résumé
Cette revue de la littérature examine les innovations récentes en matière de robots de nettoyage de plages alimentés à l'énergie solaire. Ces systèmes visent à collecter de manière autonome les déchets sur les zones côtières sableuses grâce aux énergies renouvelables, améliorant ainsi la durabilité environnementale et l'autonomie opérationnelle. La revue comprend des articles de l'IEEE et des revues académiques évalués par des pairs, résumés en mettant l'accent sur les systèmes de contrôle, l'autonomie et l'optimisation de la conception.
Méthodologie de recherche
Les bases de données Google Scholar et IEEE Xplore ont été consultées à l'aide des termes suivants : « robot de nettoyage de plage », « robot de nettoyage de plage à énergie solaire », « robot autonome de collecte des déchets », « énergie solaire pour la robotique » et « nettoyeur de plage amphibie ». Des sources complémentaires ont été identifiées via ResearchGate et arXiv. Les sources principales ont été sélectionnées en fonction de leur pertinence, de la qualité de leur publication et de leur accessibilité.
de la littérature
Conception et mise en œuvre d'un robot de nettoyage
Chen, Y.-H., et Pan, S.-Y. (2025). Conception et mise en œuvre d'un robot de nettoyage. Mechanical Engineering Advances, 3(1), 2150. https://doi.org/10.59400/mea2150
Robot d'intérieur/extérieur pour la détection, le tri et la collecte autonomes des déchets
Intègre la conception mécanique, de circuits et de logiciels
YOLOv5 + CSRT utilisé pour la détection et le suivi des déchets en temps réel
Le matériel comprend un Raspberry Pi, un Arduino Mega, des capteurs ultrasoniques et des roues Mecanum.
Mécanismes de nettoyage à convoyeur et à courroie
Testé avec succès pour sa précision et son efficacité de tri des déchets (précision de 95 % sur les formes standard).
Mettre l'accent sur l'adaptabilité et l'efficacité de calcul dans les systèmes embarqués
Maqya : Conception d’un robot nettoyeur de plage autonome et économique pour les plages menacées
Rivadeneira, F., Martínez, S., Terán, A., Arauco, B., Flores, J. et Furukawa, R. (2023). Maqya : Conception d’un robot nettoyeur de plage autonome et économique pour les plages menacées. 2023 IEEE XXX International Conference on Electronics, Electrical Engineering and Computing (INTERCON), Lima, Pérou, p. 1-6. DOI : https://doi.org/10.1109/INTERCON59652.2023.10326032
Un robot autonome à bas coût est proposé pour lutter contre la pollution des plages.
Il utilise le système de vision par ordinateur YOLO V8 pour détecter les déchets sur le sable et un système mécanique pour leur collecte.
Simulé dans ROS, le modèle du robot a atteint de solides performances : une précision de 90,95 %, un rappel de 78,37 % et un score F1 de 84,19 %.
Ce projet s'attaque au grave problème mondial des déchets marins, en soulignant leurs impacts environnementaux et sanitaires, notamment sur les plages du Pérou.
Concevoir un robot de nettoyage de plage basé sur l'IA et une interface Node-RED pour le tri des débris et la surveillance des paramètres
Mallikarathne, T., Abeysinghe, H., Rathnayake, C. et Perera, M. (2023). Conception d'un robot de nettoyage de plage basé sur l'IA et l'interface Node-RED pour le tri des débris et le suivi des paramètres. Dans les actes de la 7e conférence internationale SLAI sur l'intelligence artificielle (SLAAI-ICAI). IEEE. https://doi.org/10.1109/SLAAI-ICAI59257.2023.10365015
J'ai mis au point un robot de nettoyage de plage alimenté à l'énergie solaire et doté d'intelligence artificielle.
Utilise des capteurs (LIDAR, DHT22, GPS, cellule de charge, capteurs de gaz) pour la surveillance des paramètres environnementaux.
Intègre une interface Node-RED pour la visualisation des paramètres en temps réel et l'interaction avec l'utilisateur.
Effectue un tri des déchets basé sur l'IA (plastique, organique, papier) à l'aide de machines à vecteurs de support (SVM).
La construction du robot utilise un Raspberry Pi et un châssis en aluminium pour plus de durabilité et d'efficacité.
Simulation et traitement des données réalisés à l'aide de Proteus et d'une régression linéaire multiple pour estimer l'efficacité du nettoyage.
Nous avons atteint une efficacité de nettoyage moyenne de 83 %, positivement influencée par l'ensoleillement, la température et le poids des débris.
d'un robot nettoyeur de déchets à la surface de l'eau alimenté à l'énergie solaire
Ahmet B. Tatar et al., « Conception conceptuelle d'un robot de nettoyage des déchets de surface de l'eau alimenté à l'énergie solaire », 4e Conférence internationale sur l'intelligence artificielle, la robotique et le contrôle (AIRC), pp. 78-81, 2023.
https://doi.org/10.1109/AIRC57904.2023.10303130
Elle se concentre sur la pollution plastique marine et propose une solution robotique à faible coût.
Conception préliminaire réalisée avec SolidWorks pour un robot de collecte des déchets alimenté à l'énergie solaire et monté en surface
Utilise la propulsion par roue à aubes et un convoyeur à mailles avant pour collecter les débris flottants
Le plan matériel futur inclut une caméra RVB, un GNSS + RTK, une centrale inertielle (IMU) et des capteurs ultrasoniques.
Trémie à déchets portable et légère en PLA, conçue pour un entretien facile
Les panneaux solaires et les batteries permettent un fonctionnement complet sans alimentation externe.
Conçu pour les rivières, les ports de plaisance et les eaux peu profondes ; met l’accent sur les capacités de nettoyage autonomes et à distance.
d'un robot nettoyeur de déchets à la surface de l'eau alimenté à l'énergie solaire
AB Tatar et al., « Conception d'un robot de nettoyage des déchets à la surface de l'eau alimenté à l'énergie solaire », 4e Conférence internationale sur l'intelligence artificielle, la robotique et le contrôle (AIRC), p. 78-81, 2023. https://doi.org/10.1109/AIRC57904.2023.10303130
Robot à roue à aubes à énergie solaire pour le nettoyage des eaux peu profondes
Utilise un système GNSS-RTK, une centrale inertielle (IMU), des capteurs ultrasoniques et une caméra RVB pour la navigation et la perception de l'environnement.
Les déchets sont collectés à l'aide d'un convoyeur à grille et stockés dans une trémie amovible en PLA.
NVIDIA Jetson Nano pour le traitement et le contrôle d'images embarqués
Télécommandé dans un rayon de 2 km, peu coûteux et portable pour une utilisation en rivière ou en lac.
Robot amphibie intelligent à propulsion spirale pour le nettoyage des déchets terrestres et marins
Yanghai Zhang et al., « Un robot amphibie intelligent à propulsion spirale pour le nettoyage des déchets terrestres et marins », Journal of Marine Science and Engineering, Vol. 11(8), Article 1482, pp. 1–13, 2023.
https://doi.org/10.3390/jmse11081482
Robot amphibie à propulsion par tambour spiralé, adapté aux plages, aux marais et aux surfaces d'eau.
Bras de pelle mécanique à 2 degrés de liberté pour une collecte efficace des déchets
Fabriqué avec une spirale en acier inoxydable et contrôlé par une carte STM32 et une carte ESP32-CAM
Compatible avec la télécommande infrarouge et la commande via application avec retour vidéo en temps réel
Peut collecter et décharger des déchets jusqu'à 10 kg, avec une capacité de 0,5 m³, sur une portée de 80 m.
Testé à une vitesse moyenne de 0,29 m/s sur terre et de 0,33 m/s sur l'eau
Offre une solution mobile et multifonctionnelle pour le nettoyage des zones à déchets difficiles d'accès.
Conception et mise en œuvre d'un robot de nettoyage de plage
Herath, HMRG, Jayasooriya, MWSB, Weerasinghe, GCB et Dharmarathna, KKN (2022). Conception et mise en œuvre d'un robot de nettoyage de plage. Document de conférence. https://www.researchgate.net/publication/365181947
Robot nettoyeur de plage sans fil utilisant l'IoT et la commande RF
Conçu pour les côtes polluées du Sri Lanka afin de réduire la main-d'œuvre
Fonctionnalités de surveillance du niveau des déchets via l'application Blynk
Utilise une batterie LiPo, un module Wi-Fi WeMos Mini et des capteurs à ultrasons
Fabriqué à partir de composants d'origine locale pour une maintenance facile
Train de roulement à chenilles continues pour terrains sableux
Système de pelle et de convoyeur pour le transfert des déchets
Privilégier un nettoyage autonome rentable et surveillé à distance
Robot autonome de ramassage des déchets pour les plages : utilisation de l’apprentissage profond et technique de nettoyage améliorée
Kong Ke Long, Chandrasekharan Nataraj et Yvette Shaan-Li Susiapan. (2022). Robot autonome de ramassage des déchets pour les plages : approche par apprentissage profond et technique de nettoyage améliorée. JATI Journal of Applied Technology and Innovation, 6(2). Développement d'un robot autonome de nettoyage des plages grâce à l'apprentissage profond.
Utilisation d'un réseau de neurones convolutif (CNN) avec TensorFlow et une caméra Raspberry Pi pour la détection d'objets
Détection des déchets à l'aide de boîtes englobantes et ajustement de la position par des moteurs.
Collecte des déchets à l'aide de lames rotatives et d'une plateforme en filet ; vidage par une porte mobile
Alimenté par des batteries Li-ion rechargeables et des panneaux solaires
Visant à réduire le temps, le coût et les efforts humains liés au nettoyage des plages
Binman : un robot autonome de nettoyage de plage
Varghese, D., et Mohan, A. (2022). Binman : un robot autonome de nettoyage de plage. Dans : 2e Conférence internationale de la sous-section Mysore de l’IEEE (MysuruCon) 2022 (p. 1-5). IEEE. DOI : https://doi.org/10.1109/MysuruCon55714.2022.9972499
Robot de nettoyage de plage autonome nommé « Binman »
Utilise le GPS et ROS pour la navigation et la planification de trajectoire
Équipé d'un système de ramassage des débris de type râteau à surf
Conçu pour réduire les risques pour la santé humaine et le travail manuel
Simulation testée dans Gazebo pour sa viabilité en situation réelle
Aucune mention d'énergie solaire ou renouvelable – probablement alimenté par batterie
Véhicule de surface sans pilote à propulsion solaire houlomotrice à faible coût
Elkolali, M., Al-Tawil, A., Much, L., Schrader, R., Masset, O., Sayols, M., Jenkins, A., Alonso, S., Carella, A., & Alcocer, A. (2021). Un véhicule de surface sans pilote à faible coût alimenté par l'énergie des vagues et l'énergie solaire. arXiv preprint arXiv:2112.03685.
Prototype de drone de surface (USV) alimenté par l'énergie des vagues et l'énergie solaire pour la collecte et le traitement des données.
Conçu pour surveiller la qualité de l'eau : pH, salinité, oxygène dissous, température.
Utilise des capteurs à bas coût, une navigation autonome et une recharge solaire pour un déploiement à long terme.
Conçu pour une utilisation dans les lacs, les zones côtières et les environnements estuariens.
Robot de nettoyage des déchets de Sandy Beach
CN217203825U. (2021). Robot de nettoyage des plages de sable. Brevet d'utilité chinois. https://patents.google.com/patent/CN217203825U/en
Robot à énergie solaire conçu pour la collecte des déchets sur les plages.
Doté d'un système de propulsion électrique et de recharge solaire pour minimiser le bruit et la consommation d'énergie.
Utilise une batterie de stockage pour un fonctionnement autonome continu.
Conçu pour un nettoyage efficace et durable des environnements sableux
Sobot – Robot nettoyeur de plage solaire
Bhalerao, AS, Khandagale, SP, Patil, RA et Jagtap, AB (2020). Sobot – Robot de nettoyage de plage à énergie solaire. International Journal of Scientific Research in Science and Technology, 7(3), 652–656. DOI : https://doi.org/10.32628/IJSRST
Fonctionnant à l'énergie solaire pour un fonctionnement écologique et à distance.
Navigation autonome utilisant des capteurs ultrasoniques, infrarouges, GPS et ESP32-CAM.
Le traitement d'images identifie les déchets (par exemple, les bouteilles en plastique) par comparaison avec des nuages de points.
Système de collecte des déchets d'une capacité de 10 litres et à retour automatique pour le déchargement.
Réduit l'effort humain et améliore la propreté des plages grâce à une technologie durable.
Conception et développement d'un robot de nettoyage de rivière utilisant la technologie IoT
MN Mohammed et al., « Conception et développement d'un robot de nettoyage de rivière utilisant la technologie IoT », 16e Colloque international de l'IEEE sur le traitement du signal et ses applications (CSPA), p. 84-87, 2020. https://doi.org/10.1109/CSPA48992.2020.9068718
Alimenté à l'énergie solaire et doté d'une surveillance IoT pour un fonctionnement en temps réel
Contrôlé via smartphone, il utilise le GPS et des moteurs à courant continu pour un mouvement semi-autonome.
Collecte des déchets par convoyeur flottant et dalle mécanique
Capteurs de pH et à ultrasons pour la détection environnementale et l'évitement d'obstacles
CAO et simulation Proteus pour la vérification de la conception
Robot collecteur de déchets autonome avec système de recharge sans fil en environnement universitaire
Analene M. Nagayo et al., « Robot collecteur de déchets autonome avec système de chargement sans fil dans un environnement de campus », Symposium de recherche et d'innovation BIUST (RDAIS), Botswana, pp. 147–151, 2019.
https://biust.ac.bw/wp-content/uploads/2020/11/BIUST_Research_and_Innovation_Symposium_2019.pdf
Robot autonome contrôlé par Arduino utilisant des modules GSM et GPS pour la surveillance et la localisation
Utilise des capteurs de réflectance QTR, des capteurs ultrasoniques et de couleur pour le suivi de ligne, l'évitement d'obstacles et la détection de destination.
Système de recharge sans fil à énergie solaire avec induction électromagnétique à la station d'accueil
Ramassage des déchets par bras et pince, vidage des conteneurs par électroaimant et gravité
Atteint une fiabilité de suivi de ligne de 88 % et une précision de prélèvement et de placement de 80 %.
Conçu pour des environnements de campus propres, encourage une intervention humaine minimale
Recommande l'intégration future du traitement d'images et de capteurs supplémentaires pour une précision accrue
BeBot : Le robot nettoyeur de plage
The Searial Cleaners. (s.d.). BeBot : le robot nettoyeur de plage. Consulté sur https://searial-cleaners.com/our-cleaners/bebot-the-beach-cleaner/
BeBot est un robot 100% électrique, alimenté à l'énergie solaire, conçu pour le nettoyage durable des plages.
Tamise le sable jusqu'à 10 cm de profondeur, collectant les microplastiques et les déchets sur une capacité de 3 000 m²/heure.
Fonctionnement silencieux et télécommandé, adapté aux plages publiques.
Réduit l'impact environnemental tout en favorisant l'écotourisme et en réduisant la main-d'œuvre.
Robot modulaire utilisé comme nettoyeur de plage
Schmoeller da Roza, F., Ghizoni da Silva, V., Pereira, PJ et Bertol, DW (2016). Robot modulaire utilisé comme nettoyeur de plage. Ingénieur. Revista chilina de ingeniería, 24(4), 643-653. https://revistas.uta.cl/pdf/2193/art09.pdf
J'ai développé un robot mobile modulaire adapté au nettoyage autonome des plages.
Le robot ramasse les canettes en aluminium à l'aide d'une pince de type excavatrice actionnée par servomoteur.
Utilise la vision par ordinateur avec l'espace colorimétrique HSV et le flux optique pour la détection d'objets et l'évitement d'obstacles.
Doté d'un système d'entraînement différentiel et de moteurs CC à couple élevé.
Contrôlé par un régulateur de vitesse PID, réglé selon la méthode AMIGO.
les articles adjacents
EcoDetect : Détecteur de déchets léger et précis pour le tri robotisé en temps réel
Citation : Raza, U., Aslam, MW et Shah, JH (2024). EcoDetect : Détection en temps réel de déchets légers pour le tri robotisé. Sensors, 24(14), 4666. https://doi.org/10.3390/s24144666
Modèle utilisé : EcoDetect-YOLO (YOLOv5s avec BiFPN et attention CBAM)
Précision : Haute précision obtenue dans la détection d'objets encombrants, masqués et de petite taille à l'intérieur des bâtiments.
Caractéristiques spéciales : Conçu pour un déploiement en périphérie en temps réel ; utilise des mécanismes d’attention (CBAM) et BiFPN pour une fusion de caractéristiques multi-échelle efficace
DeepWaste : Système mobile d'apprentissage profond pour la classification des déchets
Citation : Kabra, A., Dakkireddy, K. et Grover, D. (2021). DeepWaste : un ensemble de données et un modèle de classification pour la gestion intelligente des déchets. Prépublication arXiv : arXiv:2101.05960. https://arxiv.org/abs/2101.05960
Modèle utilisé : classificateur basé sur ResNet (DeepWaste)
Précision : 88,1 % de précision sur la classification multiclasse (compost, recyclage, mise en décharge)
Caractéristiques spéciales : Conçu pour les appareils mobiles/embarqués ; faible latence ; adaptable à la détection des déchets sur site sans dépendance au cloud
ConvoWaste : Système de tri et de classification des déchets intelligent de bout en bout
Citation : Choudhary, P., & Singh, R. (2023). ConvoWaste : un système intelligent de gestion des déchets basé sur un réseau neuronal convolutif. Prépublication arXiv : arXiv:2302.02976. https://arxiv.org/abs/2302.02976
Modèle utilisé : Réseau neuronal convolutif profond (DCNN)
Précision : 98 % sur un ensemble de données d'images sélectionnées de déchets recyclables et non recyclables
Caractéristiques spéciales : Mécanisme de classification et de tri physique en temps réel ; inclut des alertes GSM ; idéal pour une utilisation structurée en intérieur
Détection des déchets par drones en milieu extérieur
Citation : Kim, Y., & Han, J. (2022). Détection des déchets par vision pour la surveillance aérienne. Symmetry, 14(5), 960. https://doi.org/10.3390/sym14050960
Modèle utilisé : Détecteur d’objets CNN personnalisé optimisé pour les drones
Précision : Une grande précision a été démontrée sur des images aériennes réelles de déchets extérieurs
Caractéristiques spéciales : Conçu pour une utilisation sur drones ; résistant à l’inclinaison de la caméra, à la lumière du soleil et aux terrains variés — idéal pour les environnements ouverts comme les plages ou les parcs.
Dispositif intelligent de tri et de recyclage des déchets basé sur la technologie EfficientNet améliorée
Zhang, Y., et al. (2022). Dispositif intelligent de tri et de recyclage des déchets basé sur un réseau EfficientNet amélioré. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(23), 15987. DOI : https://doi.org/10.3390/ijerph192315987
J'ai développé un modèle de classification des déchets léger et efficace nommé GECM-EfficientNet, basé sur EfficientNetB0.
Modules intégrés d'attention efficace aux canaux (ECA) et d'attention coordonnée (CA) pour améliorer l'extraction de caractéristiques.
L'apprentissage par transfert a été utilisé pour l'initialisation du modèle, améliorant ainsi la précision de la classification sur l'ensemble de données TrashNet.
Obtention d'une précision élevée avec des besoins de calcul réduits, adaptée aux applications en temps réel.
Focus-RCNet : un algorithme léger de classification des déchets recyclables basé sur la focalisation et la distillation des connaissances
Citation : Li, X., et al. (2023). Focus-RCNet : un algorithme léger de classification des déchets recyclables basé sur la focalisation et la distillation des connaissances. Visual Computing for Industry, Biomedicine, and Art, 6(1), 1-12.
DOI : https://doi.org/10.1186/s42492-023-00146-3
Présentation de Focus-RCNet, un modèle léger de classification des déchets recyclables utilisant des techniques de distillation des connaissances.
Entraîné et évalué sur l'ensemble de données TrashNet, ce modèle a permis d'obtenir une précision élevée avec une taille réduite.
Mise en œuvre de méthodes d'augmentation des données, notamment des retournements aléatoires et des ajustements de luminosité, afin d'améliorer la robustesse du modèle.
Adaptation démontrée au déploiement sur des appareils aux ressources limitées. SpringerOpen
Modèle de détection des déchets multi-étiquettes basé sur l'apprentissage par transfert
Chen, Y., et al. (2022). Un modèle de détection des déchets multi-étiquettes basé sur l'apprentissage par transfert. Ressources, Conservation et Recyclage, 181, 106235.
DOI : https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2022.106235
J'ai développé YOLO-WASTE, un modèle de classification des déchets multi-étiquettes tirant parti des techniques d'apprentissage par transfert.
Nous avons constitué un ensemble de données contenant des images présentant plusieurs catégories de déchets par image afin de refléter des scénarios réels.
Nous avons obtenu une précision moyenne (mAP) de 92,23 % avec un temps de détection moyen de 0,424 seconde par image.
Amélioration de la capacité du modèle à détecter et à classifier simultanément plusieurs types de déchets, pour une efficacité accrue. ScienceDirect
| Auteurs | |
|---|---|
| Licence | CC-BY-SA-4.0 |
| Citer comme | Utilisateur : Sakshi Jha (2025). « Revue de la littérature sur les robots de nettoyage de plage à énergie solaire » . Appropedia . Consulté le 2 décembre 2025 . |