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Scientific Reports volume 13, Artigo número: 12741 (2023) Citar este artigo

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A limpeza é uma tarefa rotineira fundamental na vida humana que agora está entregue a tecnologias de ponta, como a robótica e a inteligência artificial. Vários robôs para limpeza de pisos foram desenvolvidos com diferentes funcionalidades de limpeza, como aspirar e esfregar. No entanto, podem ocorrer falhas quando um robô tenta limpar um tipo de sujeira incompatível. Estas situações não só reduzirão a eficiência do robô, mas também imporão graves danos aos robôs. Portanto, o desenvolvimento de métodos eficazes para classificar as tarefas de limpeza realizadas em diferentes regiões e atribuí-las ao respectivo agente de limpeza tornou-se um domínio de pesquisa de tendência. Este artigo propõe um sistema baseado em visão que emprega algoritmos YOLOv5 e DeepSORT para detectar e classificar sujeira para criar um mapa de distribuição de sujeira que indica as regiões a serem atribuídas para diferentes requisitos de limpeza. Este mapa seria útil para uma estrutura de limpeza colaborativa para implantar cada robô de limpeza em sua respectiva região para alcançar uma operação ininterrupta e com eficiência energética. O método proposto pode ser executado com qualquer robô móvel e em qualquer superfície e sujeira, alcançando alta precisão de 81,0%, para indicação de sujeira no mapa de distribuição de sujeira.

A limpeza é normalmente considerada um trabalho monótono, realizado principalmente em ambientes sujos e desfavoráveis1. Pode até estar associada a objetos e locais perigosos ou causar transtornos traumáticos cumulativos no trabalho humano2. A limpeza é uma tarefa essencial para manter o padrão de vida. Portanto, nos últimos tempos, os robôs de limpeza têm estado na vanguarda como uma solução ideal para este problema3. Os desenvolvimentos em robôs de limpeza ao longo dos últimos 20 anos têm-se centrado em capacitar a sua autonomia, a fim de melhorar o seu desempenho. Muitos dispositivos robóticos de limpeza foram desenvolvidos para limpar pisos4, fachadas5, piscinas6, dutos de ventilação7 e escadas8. Todos estes robôs vêm com mecanismos únicos e estratégias de autonomia especificamente otimizadas para as respetivas tarefas de limpeza.

No entanto, os robôs de limpeza de fachadas, tubulações, dutos de ventilação e linhas de esgoto ainda não são produzidos em massa. Estes sistemas são especialmente otimizados para os requisitos e geometria da superfície ou objeto a ser limpo e são utilizados exclusivamente em ambientes profissionais e não no setor residencial3. No entanto, dispositivos como robôs para limpeza de pisos criaram mercados de massa com receitas significativas. O mercado global de robôs de limpeza foi avaliado em 8,34 mil milhões de dólares em 2021, com uma taxa composta de crescimento anual de 22,7%9. Por exemplo, os robôs aspiradores para uso doméstico estão entre os sistemas robóticos mais vendidos em todo o mundo. Cobertura de área10, uso de energia11, tempo de cobertura12, confiabilidade e segurança13 e conforto humano14 são os recursos amplamente esperados dos robôs de limpeza.

Aspirar, esfregar e esfregar com esfregão úmido são tarefas distintas executadas por robôs de limpeza de pisos. A implantação do robô apropriado para cada tarefa de limpeza pode melhorar a eficiência15. Uma estrutura que permite operações coordenadas entre vários robôs, como robôs de aspiração, robôs de limpeza e robôs de lavagem, para atender a diferentes requisitos de limpeza pode ser usada para aumentar a eficiência da limpeza. Este tipo de estrutura é referida como estrutura de limpeza colaborativa no escopo deste artigo. Além disso, uma estrutura de limpeza colaborativa pode evitar falhas e potenciais danos aos robôs ou ao ambiente como resultado da utilização de robôs de limpeza incompatíveis para tarefas específicas. Por exemplo, um robô aspirador que tenta absorver líquidos ou um robô de limpeza úmida que encontra sujeira sólida pode resultar em resultados indesejados.

Neste sentido, uma estrutura de limpeza colaborativa com um conjunto de robôs de limpeza heterogéneos deverá ser capaz de identificar os requisitos de limpeza em cada local de um ambiente de interesse. O papel de um robô de inspeção pode ser introduzido em uma estrutura de limpeza colaborativa para atender a essa necessidade. Aqui, o robô de inspeção identifica os requisitos de limpeza para cada área e orienta o respectivo agente de limpeza para os locais identificados, evitando coberturas desnecessárias para garantir eficiência e confiabilidade. Por exemplo, um robô de limpeza é enviado para locais com derramamentos de líquidos, enquanto o robô aspirador é enviado para locais com poeira. Esta estratégia garante o uso eficiente de energia e evita possíveis danos ao robô a vácuo devido a líquidos. Este tipo de robô de inspeção pode ter um design simples com baixo consumo de energia e deve ser equipado apenas com um sistema de inspeção ambiental. No entanto, este tipo de conceito ainda não foi totalmente concretizado e apenas alguns conceitos de apoio podem ser encontrados na literatura. Por exemplo, Ramalingam et al.16 propuseram um sistema baseado em circuito fechado de televisão (CCTV) para guiar um robô para limpeza seletiva. Aqui, a localização da sujeira e as atividades humanas são detectadas, e um caminho ideal será criado para o robô realizar a limpeza localizada, resultando em maior eficiência. Porém, o sistema não poderia considerar diferentes tipos de sujeira e a utilização de um conjunto de robôs com diferentes funções de limpeza.