BinWalker: Development and Field Evaluation of a Quadruped Manipulator Platform for Sustainable Litter Collection
作者: Giulio Turrisi, Angelo Bratta, Giovanni Minelli, Gabriel Fischer Abati, Amir H. Rad, João Carlos Virgolino Soares, Claudio Semini
分类: cs.RO
发布日期: 2026-03-11
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
BinWalker：用于可持续垃圾收集的四足机器人操作平台开发与实地评估
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 四足机器人 垃圾收集 机器人操作 环境清理 自主导航
📋 核心要点
- 现有垃圾清理主要依赖人工，效率低且成本高，难以处理复杂地形的垃圾。
- BinWalker通过结合四足机器人的移动性和机械臂的操作能力，实现复杂地形下的自主垃圾收集。
- 户外实验验证了BinWalker在不平坦地形下的垃圾收集能力，展示了其在环境清理方面的潜力。
📝 摘要（中文）
垃圾污染是日益严重的环境问题，影响着全球的自然和城市生态系统。丢弃在公共场所的垃圾经常堆积在难以进入的区域，如不平坦的地形、沿海环境、公园和路边植被。随着时间的推移，这些材料会降解并释放有害物质，包括有毒化学物质和微塑料，从而污染土壤和水，并对野生动物和人类健康构成严重威胁。尽管人们对该问题的认识日益提高，但垃圾收集仍然主要由人工操作员手动完成，这使得大规模清理工作既费力又耗时且成本高昂。机器人解决方案有潜力支持并部分自动化环境清理任务。在这项工作中，我们提出了一个四足机器人系统，该系统专为在具有挑战性的室外场景中进行自主垃圾收集而设计。该机器人将腿式运动的移动优势与由机械臂和车载垃圾容器组成的操纵系统相结合。这种配置使机器人能够在不平坦的地形中导航时检测、抓取和存储垃圾物品。所提出的系统旨在展示在腿式机器人平台上集成感知、运动和操纵以执行环境清理任务的可行性。在室外场景中进行的实验评估突出了该方法的有效性及其在难以使用传统机器人平台到达的环境中协助大规模垃圾清除作业的潜力。与这项工作相关的代码可以在以下网址找到：https://github.com/iit-DLSLab/trash-collection-isaaclab。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决复杂户外环境中垃圾收集效率低下的问题。现有方法，如人工清理或轮式机器人，在不平坦地形或狭窄空间中效率低下，且成本较高。因此，需要一种能够在复杂地形下自主导航并进行垃圾收集的机器人系统。
核心思路：论文的核心思路是将四足机器人的移动能力与机械臂的操作能力相结合。四足机器人能够适应复杂地形，而机械臂则可以精确地抓取和收集垃圾。通过集成感知、运动和操作，实现自主垃圾收集。
技术框架：BinWalker系统主要由以下几个模块组成：1) 四足机器人平台：负责在复杂地形中移动；2) 机械臂：用于抓取和收集垃圾；3) 垃圾容器：用于存储收集到的垃圾；4) 感知系统：用于检测和识别垃圾；5) 控制系统：负责协调各个模块的运动和操作。整个流程为：感知系统检测到垃圾后，控制系统控制四足机器人移动到垃圾附近，然后控制机械臂抓取垃圾并放入垃圾容器中。
关键创新：该论文的关键创新在于将四足机器人的移动性和机械臂的操作性集成到一个系统中，从而实现了在复杂户外环境中进行自主垃圾收集的能力。与传统的轮式机器人相比，四足机器人具有更强的地形适应性。与纯人工清理相比，该系统可以提高效率并降低成本。
关键设计：论文中没有详细描述关键参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，可以推断感知系统可能使用了深度学习方法进行垃圾检测和识别。控制系统可能采用了基于模型的控制或强化学习方法来控制四足机器人的运动和机械臂的操作。这些细节需要在代码或后续论文中进一步研究。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在户外场景进行了实验评估，验证了BinWalker在不平坦地形下的垃圾收集能力。虽然论文中没有提供具体的性能数据或对比基线，但实验结果表明该系统具有在复杂环境中进行自主垃圾收集的潜力，为未来的研究奠定了基础。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于公园、海滩、山区等复杂地形环境下的垃圾清理工作，降低人工成本，提高清理效率。未来可扩展到灾后救援、危险环境探测等领域，具有重要的社会和经济价值。
📄 摘要（原文）
Litter pollution represents a growing environmental problem affecting natural and urban ecosystems worldwide. Waste discarded in public spaces often accumulates in areas that are difficult to access, such as uneven terrains, coastal environments, parks, and roadside vegetation. Over time, these materials degrade and release harmful substances, including toxic chemicals and microplastics, which can contaminate soil and water and pose serious threats to wildlife and human health. Despite increasing awareness of the problem, litter collection is still largely performed manually by human operators, making large-scale cleanup operations labor-intensive, time-consuming, and costly. Robotic solutions have the potential to support and partially automate environmental cleanup tasks. In this work, we present a quadruped robotic system designed for autonomous litter collection in challenging outdoor scenarios. The robot combines the mobility advantages of legged locomotion with a manipulation system consisting of a robotic arm and an onboard litter container. This configuration enables the robot to detect, grasp, and store litter items while navigating through uneven terrains. The proposed system aims to demonstrate the feasibility of integrating perception, locomotion, and manipulation on a legged robotic platform for environmental cleanup tasks. Experimental evaluations conducted in outdoor scenarios highlight the effectiveness of the approach and its potential for assisting large-scale litter removal operations in environments that are difficult to reach with traditional robotic platforms. The code associated with this work can be found at: https://github.com/iit-DLSLab/trash-collection-isaaclab.