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MAESTRO – sMArt rEcycle bin uSing auTomatic gaRbage recOgnition
MAESTRO è una pattumiera capace di distinguere differenti tipi di spazzatura. È composto da un sistema multisensoriale per il riconoscimento dei rifiuti e da un manipolatore a due gradi di libertà per lo smistamento nei cestini della raccolta differenziata. L’utente deposita un l’oggetto da eliminare in un apposito cassetto, la pattumiera decide come differenziarla con algoritmi di intelligenza artificiale, chiedendo, in caso di incertezza, ulteriori informazioni all’utente.
La pattumiera MAESTRO è in grado di memorizzare le tipologie di materiali scartati in modo da ricavare un profilo utente per promuovere comportamenti virtuosi nello smaltimento dei rifiuti mediante smart billing.
La pattumiera MAESTRO è in grado di memorizzare le tipologie di materiali scartati in modo da ricavare un profilo utente per promuovere comportamenti virtuosi nello smaltimento dei rifiuti mediante smart billing.
Italy
Il progetto è stato realizzato nel corso di Cyber-Physical Systems, gli autori sono: Federica Pascucci, Sara Acquaviva, Elena Bernardini, Matteo Castellani, Gianmarco Frangini, Filippo Magri, Giulia Perri, Jie Tan.
Federica Pascucci ha ricevuto la laurea in Ingegneria Informatica nel 2000 presso l’università degli Studi Roma ed ha conseguito il titolo di dottore di ricerca nel 2004 presso l’Università degli Studi di Roma “La Sapienzaâ€. Dal 2005 è ricercatore presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Università degli Studi Roma Tre. I suoi interessi di ricerca includono la robotica, le reti di sensori wireless, la localizzazione indoor, i cyber physical systems, i sistemi di controllo industriali e la protezione delle infrastrutture critiche. Docente del corso di Cyber Physical Systems, ha coordinato la realizzazione del progetto MAESTRO.
Sara Acquaviva ha conseguito la laurea triennale in Ingegneria Informatica presso l’Università degli Studi Roma Tre nel 2016 ed è attualmente iscritta al corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale e dell’Automazione. Nel progetto MAESTRO si è occupata della definizione dei requisiti funzionali del sistema, delle tecnologie, della raccolta data e del design della struttura fisica.
Elena Bernardini ha conseguito la laurea triennale in Ingegneria Informatica presso l’Università degli Studi Roma Tre nel 2017 ed è attualmente iscritta al corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale e dell’Automazione. Nel progetto MAESTRO si è occupata della realizzazione della struttura e della programmazione dei sensori e all’attuazione tramite Arduino.
Matteo Castellani ha conseguito la laurea triennale in Ingegneria Informatica presso l’Università degli Studi Roma Tre nel 2017 ed è attualmente iscritto al corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale e dell’Automazione. Nel progetto MAESTRO si è occupato dello sviluppo del software Arduino per la gestione dei sensori e del sistema di attuazione.
Gianmarco Frangini ha conseguito la laurea in Ingegneria Informatica nell'anno 2017 ed è attualmente iscritto al corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica. Nel progetto MAESTRO si è occupato del riconoscimento di immagini tramite algoritmi di Machine Learning.
Filippo Magri ha conseguito la laurea triennale in Ingegneria Informatica presso l’Università degli Studi Roma Tre nel 2017 ed è attualmente iscritto al corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale e dell’Automazione. Nel progetto MAESTRO si è occupato della definizione delle tecniche di riconoscimento materiali e della componente sensoristica e di attuazione del sistema.
Giulia Perri ha conseguito la laurea triennale in Ingegneria Informatica presso l’Università degli Studi Roma Tre nel 2017 ed è attualmente iscritta al corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale e dell’Automazione. Nel progetto MAESTRO si è occupata della realizzazione della struttura e della programmazione dei sensori e degli attuatori tramite Arduino.
Jie Tan è attualmente iscritta al corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale e dell’Automazione. Nel progetto MAESTRO si è occupata dei requisiti funzionali del sistema.
Sara Acquaviva ha conseguito la laurea triennale in Ingegneria Informatica presso l’Università degli Studi Roma Tre nel 2016 ed è attualmente iscritta al corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale e dell’Automazione. Nel progetto MAESTRO si è occupata della definizione dei requisiti funzionali del sistema, delle tecnologie, della raccolta data e del design della struttura fisica.
Elena Bernardini ha conseguito la laurea triennale in Ingegneria Informatica presso l’Università degli Studi Roma Tre nel 2017 ed è attualmente iscritta al corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale e dell’Automazione. Nel progetto MAESTRO si è occupata della realizzazione della struttura e della programmazione dei sensori e all’attuazione tramite Arduino.
Matteo Castellani ha conseguito la laurea triennale in Ingegneria Informatica presso l’Università degli Studi Roma Tre nel 2017 ed è attualmente iscritto al corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale e dell’Automazione. Nel progetto MAESTRO si è occupato dello sviluppo del software Arduino per la gestione dei sensori e del sistema di attuazione.
Gianmarco Frangini ha conseguito la laurea in Ingegneria Informatica nell'anno 2017 ed è attualmente iscritto al corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica. Nel progetto MAESTRO si è occupato del riconoscimento di immagini tramite algoritmi di Machine Learning.
Filippo Magri ha conseguito la laurea triennale in Ingegneria Informatica presso l’Università degli Studi Roma Tre nel 2017 ed è attualmente iscritto al corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale e dell’Automazione. Nel progetto MAESTRO si è occupato della definizione delle tecniche di riconoscimento materiali e della componente sensoristica e di attuazione del sistema.
Giulia Perri ha conseguito la laurea triennale in Ingegneria Informatica presso l’Università degli Studi Roma Tre nel 2017 ed è attualmente iscritta al corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale e dell’Automazione. Nel progetto MAESTRO si è occupata della realizzazione della struttura e della programmazione dei sensori e degli attuatori tramite Arduino.
Jie Tan è attualmente iscritta al corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale e dell’Automazione. Nel progetto MAESTRO si è occupata dei requisiti funzionali del sistema.
D34 (pav. 7) -
Università degli Studi Roma Tre
2019
