A Comparative Study of Rule-Based and AI-Based Educational Robots for Vision-Based Waste Sorting

Abstract

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Estudio comparativo de robots educativos basados en reglas y en inteligencia artificial para la clasificación de residuos mediante visión artificial Autores: Emilia-Felicia Coșniță - National University of Science and Technology "Politehnica" Bucharest (RO) Păun Antonescu - National University of Science and Technology "Politehnica" Bucharest (RO) Simona-Elena Vârlan - Alexandru Ioan Cuza University of Iași, Faculty of Computer Science (RO) Resumen La integración de robots educativos en la enseñanza preuniversitaria ofrece valiosas oportunidades para desarrollar competencias técnicas y de pensamiento computacional. Este estudio analiza el uso de robots LEGO Mindstorms y de robots con inteligencia artificial de la plataforma NextLab.tech para reconocer y manipular objetos de diferentes colores, con el objetivo de simular un sistema automatizado de clasificación de residuos con formas idénticas. La investigación se centra en el diseño y la validación de un sistema robótico capaz de clasificar objetos mediante métodos deterministas basados en reglas y algoritmos de aprendizaje automático, integrados en un mecanismo de recogida y colocación (pick-and-place). El rendimiento del sistema se evalúa mediante indicadores como la precisión de clasificación, la tasa de error, el tiempo de clasificación, la productividad y la eficiencia. Los resultados permiten comparar ambos enfoques y destacan las ventajas de integrar la visión artificial en el control robótico. El estudio también subraya el papel de estas tecnologías en la transición hacia un uso activo de los robots en procesos educativos aplicados.

The integration of educational robots in pre-university education provides valuable opportunities for developing technical and computational thinking skills. This study analyses the use of LEGO Mindstorms robots and artificial intelligence robots from the NextLab.tech platform for recognising and manipulating objects of different colours, aiming to simulate an automated sorting system for waste with identical shapes. The research focuses on the design and validation of a robotic system capable of object classification using rule-based deterministic methods and Machine Learning algorithms, integrated into a pick-and-place mechanism. System performance is evaluated using indicators such as classification accuracy, error rate, sorting time, productivity, and efficiency. The results enable a comparison between the two approaches and highlight the advantages of integrating computer vision into robotic control. The study also emphasises the role of these technologies in transitioning towards the active use of robots in applied educational processes.