基于LoRaWAN的AI智能垃圾桶传感器

客户

一家提供智慧城市传感器解决方案的垃圾管理技术公司，致力于优化市政垃圾收集路线。

挑战

通过直径60mm的传感器舱口精确测量垃圾桶填充水平，并排除雨水、积雪以及鸟类落在桶沿上造成的误读。

产品概念与架构

STM32WLE5 LoRa SoC集成了应用MCU和LoRa收发器。VL53L3CX飞行时间测距传感器用于测量到垃圾表面的距离。

工程解决方案

固件实现了多模态拒波滤波器：丢弃超出预期垃圾桶几何形状的ToF读数。采用10样本中值滤波器平滑信号。当填充水平超过80%时，报告间隔从6小时缩短至30分钟。TinyML模型通过学习每个垃圾桶位置的历史填充模式来预测“垃圾桶满”的时间。

结果

填充水平精度±3%。6小时报告间隔下电池寿命超过3年。路线优化使收集成本降低30%。