Robô ecológico: coletando resíduos recicláveis no CIMOL
2025-3069.jovemO Robô Ecológico é um projeto em desenvolvimento por um estudante do CIMOL que busca unir robótica e sustentabilidade. O objetivo é criar um robô capaz de identificar e coletar resíduos recicláveis de forma autônoma, promovendo a limpeza do ambiente escolar e a conscientização ambiental.
Palavras-chave
Robótica, Reciclagem, Visão Computacional, SLAM, Sustentabilidade.
Resumo Científico
O projeto "Robô Ecológico: Coletando Resíduos Recicláveis no CIMOL" foi desenvolvido em resposta à elevada percepção de acúmulo de lixo na Escola Técnica Estadual Monteiro Lobato, aliada à necessidade de um método tecnológico eficiente para a coleta periódica de resíduos. O objetivo principal consistiu em desenvolver uma solução robótica autônoma capaz de realizar a coleta seletiva de materiais recicláveis. A metodologia seguiu fases de pesquisa bibliográfica, experimental e de validação. Inicialmente, realizou-se uma revisão sobre Machine Learning de baixo custo (Teachable Machine) e sobre Sistemas de Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM) com sensor LiDAR para navegação autônoma. Paralelamente, conduziu-se uma pesquisa diagnóstica junto à comunidade escolar e aos funcionários de limpeza, identificando papel e plástico como os resíduos predominantes e o ginásio/arquibancadas como pontos críticos de acúmulo. Com base nesse diagnóstico, procedeu-se à criação de um pré-modelo virtual no software Webots, seguido de testes preliminares em Python para avaliação dos componentes e da integração entre sensores. Posteriormente, realizaram-se simulações avançadas para validar SLAM e odometria, além de testes na plataforma Teachable Machine, que confirmaram a viabilidade do reconhecimento rápido de seis categorias de resíduos. Os resultados demonstram o sucesso na consolidação da arquitetura do robô e a viabilidade técnica da integração SLAM/LiDAR para navegação autônoma, bem como do modelo de visão computacional para identificação dos itens. Conclui-se que os objetivos iniciais de fundamentação teórica, diagnóstico e validação foram plenamente alcançados, estabelecendo uma base sólida para a futura prototipagem física e implementação final dos algoritmos de detecção e coleta.