技術(shù)的智慧盲杖系統(tǒng)設(shè)計(jì)

AI技術(shù)的智慧盲杖系統(tǒng)設(shè)計(jì)摘要現(xiàn)在，使用視覺AI在各種領(lǐng)域提供有效解決方案的機(jī)構(gòu)很多，它包括消費(fèi)電子設(shè)備控制、能源管理、高效家庭和商業(yè)建筑自動(dòng)化以及工業(yè)工廠管理等領(lǐng)域。智能能源網(wǎng)絡(luò)因其可以靈活的融入日常生活而受到廣泛的關(guān)注。作為下一代綠色家居系統(tǒng)它易于結(jié)合各種家用電器、智能傳感器和無線通信技術(shù)。許多項(xiàng)目和研究已經(jīng)開發(fā)出無處不在的家庭網(wǎng)絡(luò)模型。與傳統(tǒng)的家庭網(wǎng)絡(luò)相比，正在進(jìn)行無處不在的家庭網(wǎng)絡(luò)收集用戶活動(dòng)意識(shí)以及家庭環(huán)境中的物理傳感信息，以支持更智能和更幸福的家庭服務(wù)。它對(duì)于控制生活中的消費(fèi)者家庭網(wǎng)絡(luò)服務(wù)至關(guān)重要。我想到了做一個(gè)智能導(dǎo)盲棒.我使用MSP430來完成操作。MSP430是一個(gè)基于易于使用的硬件和軟件的開源電子平臺(tái)。MSP430板能夠從按鈕和各種類型的傳感器中讀取輸入。HC-SR04超聲波傳感器使用SONAR來確定物體的距離，就像蝙蝠一樣。手杖還有一個(gè)蜂鳴器，它發(fā)出蜂鳴聲并提醒用戶注意障礙物。視覺障礙者在生活和工作中都需要旁人大量的照顧和他們本身其他感知器官的配合，導(dǎo)盲杖能夠幫助他們更輕松的去生活和工作。關(guān)鍵詞：AI視覺；智能控制；超聲波測(cè)距；遠(yuǎn)程分享；

目錄第1章緒論 緒論研究目的及意義據(jù)世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，截止到2019年，我國(guó)約有盲人1731萬(wàn)，視力障礙人士約6727.4萬(wàn)，中國(guó)盲人約占全世界18%，是全世界盲人最多的國(guó)家，平均每年在中國(guó)約有45萬(wàn)人失明，如果按照目前的趨勢(shì)持續(xù)下去，預(yù)計(jì)未來兩年中國(guó)盲人數(shù)量將是原來的四倍。也就是說，每一百個(gè)人中就有一位是盲人。因此，為了給盲人提供足夠的安全，以及更加便捷的在路上行走，盲人智能手杖項(xiàng)目應(yīng)運(yùn)而生。我們?設(shè)計(jì)的智能盲杖，以單片機(jī)為主，超聲波探測(cè)器、語(yǔ)音警報(bào)系統(tǒng)、GPS定位系統(tǒng)等功能為輔，最大程度上使盲人出行更加便利、安全，提高手杖性價(jià)比，讓絕大多數(shù)盲人可以負(fù)擔(dān)起。調(diào)查顯示，大部分的盲人只能借助普通的盲杖出門活動(dòng)，而且活動(dòng)的范圍僅限于自己熟悉的場(chǎng)所。當(dāng)盲人出行遇到障礙時(shí)，盲人無法及時(shí)探測(cè)前方路障，無法精準(zhǔn)了解前方路障距離；當(dāng)盲人獨(dú)自外出時(shí)，很容易出現(xiàn)受傷，走失等危險(xiǎn)狀況。因此可以得出，市面上現(xiàn)有盲杖內(nèi)部設(shè)計(jì)無法解決盲人出行中存在的各類問題，不足以讓盲人便捷出行。視覺障礙者在生活和工作中都需要旁人大量的照顧和他們本身其他感知器官的配合，有沒有什么辦法能夠幫助他們更輕松的去生活和工作呢。我想到了做一個(gè)智能導(dǎo)盲杖.我使用MSP430來完成操作。MSP430是一個(gè)基于易于使用的硬件和軟件的開源電子平臺(tái)。MSP430板能夠從按鈕和各種類型的傳感器讀取輸入。HC-SR04超聲波傳感器使用SONAR來確定物體的距離，就像蝙蝠一樣。手杖還有一個(gè)蜂鳴器，它發(fā)出蜂鳴聲并提醒用戶注意障礙物。它還包含一個(gè)緊急按鈕，可以通過分享該人的位置與親人分享警報(bào)信息。國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀2019年吳智慧在《基于宜居生活的智能家具與智能家居》一書中提到在國(guó)內(nèi)通過銷售渠道可購(gòu)買的盲人智能拐杖種類較少，CONNOLLY康諾利老人智能拐杖可作為一個(gè)參考其價(jià)格在100~200元之間，同時(shí)主打八大功能,分別是:LED照明手電筒,可調(diào)節(jié)遠(yuǎn)近燈光:可以多檔調(diào)節(jié)的高低尺寸,滿足不同身高盲人的需求;防滑腳幫助穩(wěn)固,防滑減震；報(bào)警和閃燈警示,在緊急情況下可向警察和家人發(fā)送幫助請(qǐng)求;FM收音機(jī),可收聽廣播；插卡MP3,能下載音樂;電池充電后擁有較長(zhǎng)的待機(jī)時(shí)間,兩個(gè)小時(shí)蓄電后就可以使用12個(gè)小時(shí)。2019年學(xué)者邊黎,于娜,邱子哀三人在《智能化醫(yī)用家具設(shè)計(jì)探究》一文中寫國(guó)內(nèi)目前有一些以5G技術(shù)為支撐的智能盲杖設(shè)計(jì)展現(xiàn)出獨(dú)有的優(yōu)勢(shì),但還沒有推入市場(chǎng)。以浙江大學(xué)團(tuán)隊(duì)研究的“基于5G技術(shù)的“重明’智能盲杖設(shè)計(jì)”這一產(chǎn)品為例,它主要希望通過5G智能技術(shù)解決視障人群的出行問題。通過盲杖硬件本身與智能手機(jī)的軟件相互結(jié)合,更好地向盲人提供道路信息,讓人能夠及時(shí)避開障礙物，安全出行。2018年XiaowuLiu在《Energy-efficientadaptiveslice-basedsecuredataaggregationschemeinWSN》一文中寫出通過對(duì)國(guó)外盲人智能拐杖市場(chǎng)進(jìn)行調(diào)研,選取以下兩個(gè)具有代表性的產(chǎn)品進(jìn)行解析。智能拐杖UltraCane是2010年后獲得廣泛關(guān)注的盲用智能拐杖產(chǎn)品。UltraCane是最早使用“窄波束技術(shù)的電子移動(dòng)輔助設(shè)備.使盲人不僅可以安全地避開障礙物,并且能夠探測(cè)盲人的前進(jìn)道路及周圍環(huán)境,從而有效地保護(hù)盲人的頭部及胸部。2019年UltraCane學(xué)者在《Smarteyedata:devdtopahealtO0%ofoundationformedicalrescarchusingSmartDataapplications》文章中說明通過從兩個(gè)傳感器中發(fā)出的超聲波來檢測(cè)2~4m內(nèi)的街道設(shè)施和其他障礙物，同時(shí)包括胸部及頭部高度前方1.5m以內(nèi)的范圍,然后再通過手柄上的兩個(gè)振動(dòng)按鈕向用戶提供觸覺反饋。盲人可以將拇指放在按鈕上,兩個(gè)按鈕指示障礙物的方向,振動(dòng)的頻率告知盲人障礙物的距離情況。這種類型的反饋能夠刺激盲人大腦中的空間“思維導(dǎo)圖”使盲人能夠獲取周圍環(huán)境和布局的相關(guān)信息,避開障礙物安全行走。WeWalk智能拐杖作為近年來盲人智能拐杖市場(chǎng)的大熱產(chǎn)品被大量報(bào)道,其官網(wǎng)上的售價(jià)為599美元(折合人民幣約為3872元)它的主要功能有辨識(shí)提示道路前方障礙物、識(shí)別道路交通信號(hào)以及藍(lán)牙操作手機(jī)等。障礙物檢測(cè)功能指的WeWalk在傳統(tǒng)手杖敲擊得到地面反饋的基礎(chǔ)上增加了超聲波傳感器檢測(cè)地面障礙物的功能。WeWalk智能拐杖還可以檢測(cè)到胸部上方的障礙物,如果前方有障礙物,就會(huì)通過不同方向的震動(dòng)提醒盲人注意左右方向。盲人可以通過藍(lán)牙將WeWalk智能拐杖與手機(jī)智能進(jìn)行互聯(lián),通過WeWalk的觸摸板模擬手機(jī)屏幕進(jìn)行遙控操作,可以讓手機(jī)被放在口袋里的同時(shí)使用手機(jī)的所有功能,如電話功能這些都是需要我借鑒的寶貴經(jīng)驗(yàn)。但是由于盲人不能很好的使用手機(jī)藍(lán)牙所以我不打算采用藍(lán)牙技術(shù)。我要制作出自主識(shí)別障礙物然后語(yǔ)音播報(bào)的智能導(dǎo)盲杖。主要研究?jī)?nèi)容本設(shè)計(jì)是一種基于AI技術(shù)的智能盲杖采用K210單片機(jī)作為核心系統(tǒng)，超聲波測(cè)距器來測(cè)量障礙物與盲人之間的距離，并結(jié)合語(yǔ)音報(bào)警系統(tǒng)來告知盲人前方是否有障礙物以及障礙物距離,讓盲人安全、便捷地行走。導(dǎo)盲杖具備可識(shí)別物體生物，前方障礙距離，語(yǔ)音播報(bào)，前方多少距離，有什么障礙物，告知下一步行動(dòng)的功能。定向發(fā)射某種形式的能量波并以接收障礙物反射回波的方式來定位，與雷達(dá)控測(cè)飛機(jī)，聲吶探測(cè)潛艇的原理相同，最終將環(huán)境障礙信息以某種視覺方式提供給盲人。隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，超聲波將在傳感器中的應(yīng)用越來越廣。但就目前技術(shù)水平來說，人們可以具體利用的傳感技術(shù)還十分有限，因此，這是一個(gè)正在蓬勃發(fā)展而又有無限前景的技術(shù)及產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。展望未來，超聲波傳感器作為一種新型的非常重要有用的工具在各方面都將有很大的發(fā)展空間。

系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)2.1設(shè)計(jì)方案文獻(xiàn)研究法。通過查閱文獻(xiàn)來獲得研究資料，對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)中所涉及到的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行研究，初步構(gòu)想系統(tǒng)要實(shí)現(xiàn)的功能及其運(yùn)用的技術(shù)并搜集相關(guān)資料，作為系統(tǒng)設(shè)計(jì)的素材。功能分析法。功能分析法是社會(huì)科學(xué)用來分析社會(huì)現(xiàn)象的一種方法，是社會(huì)調(diào)查常用的分析方法之一。本系統(tǒng)通過功能分析法，對(duì)軟件的各項(xiàng)功能進(jìn)行具體分析，從而明確開發(fā)目標(biāo)。定性分析法。通過對(duì)文獻(xiàn)的研究，運(yùn)用歸納和演繹、分析與綜合以及抽象與概括等方法，深入了解軟件和硬件開發(fā)的相關(guān)技術(shù)，從而熟悉系統(tǒng)中各個(gè)功能模塊之間的關(guān)系，掌握系統(tǒng)的工作原理及其本質(zhì)，確定開發(fā)流程。經(jīng)驗(yàn)總結(jié)法。希望通過已有的每一塊功能的結(jié)合進(jìn)行總結(jié)，設(shè)計(jì)出一套優(yōu)良的系統(tǒng)，并規(guī)范的編寫程序。2.2功能需求分析2.2.1技術(shù)路線（1）硬件部分需要單片機(jī)模塊、傳感器模塊、液晶顯示模塊、語(yǔ)音播報(bào)模塊;（2）超聲波探測(cè)儀原理是基于單片機(jī)發(fā)出的脈沖信號(hào)進(jìn)行放大后轉(zhuǎn)換為能量傳入到接收器中處理，這時(shí)我們便可以計(jì)算出人與障礙物距離。單片機(jī)系統(tǒng)判斷，計(jì)算時(shí)間，最后將判斷后數(shù)據(jù)通過LCD顯示出來。語(yǔ)音報(bào)警系統(tǒng)接收信號(hào)，進(jìn)行語(yǔ)音播報(bào)。這個(gè)過程主要是由單片機(jī)、超聲波發(fā)射和反彈，語(yǔ)音播報(bào)來完成。超聲波發(fā)射只是發(fā)射聽不見的聲音，在空氣中以特定的速度(v)傳播，在觸碰到檢測(cè)物體后又反彈，從而測(cè)得被測(cè)物體的距離。（3）利用C語(yǔ)言和MYSQL完成系統(tǒng)設(shè)計(jì);（4）設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)框圖.2.2.2預(yù)期結(jié)果1.系統(tǒng)實(shí)時(shí)顯示攝像頭采集到的畫面；2.系統(tǒng)可學(xué)習(xí)物體信息；3.系統(tǒng)可識(shí)別物體生物；4.系統(tǒng)可識(shí)別前方障礙距離；5.系統(tǒng)識(shí)別到前方障礙物時(shí)，語(yǔ)音播報(bào)，有什么障礙物，告知下一步行動(dòng)。2.3總體方案設(shè)計(jì)第一：理論知識(shí)準(zhǔn)備階段，理解設(shè)計(jì)課題，認(rèn)真研究課題所涉及到的內(nèi)容，能夠較好的掌握有關(guān)題目的知識(shí)；第二：確定系統(tǒng)各個(gè)模塊，理清各個(gè)模塊之間的關(guān)系，收集相關(guān)得到軟硬件資料；第三：規(guī)劃課題，確定系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)，勾畫出大體系統(tǒng)框架并在結(jié)構(gòu)框架的基礎(chǔ)上提出原理框圖；第四：利用軟件完成硬件電路部分設(shè)計(jì)并畫出各部分電路圖，將系統(tǒng)部件通過接口電路集合在一起，并畫出電路圖；第五：根據(jù)系統(tǒng)控制過程完成軟件設(shè)計(jì)部分，繪制出主流程圖；第六：進(jìn)行模擬仿真，檢查系統(tǒng)是否能夠按照要求實(shí)現(xiàn)控制功能，整理論文。2.4單片機(jī)型號(hào)選擇主控制芯?片???選擇K?2?10??單片?機(jī)???。K2?1?0是嘉?楠???（Ca?n?na??an?）科技的?一?款集??成機(jī)?器???視覺與?機(jī)?器聽??覺能?力???的系統(tǒng)?級(jí)?芯片??(?R???SIC?-?V??CP?U???)。使?用?臺(tái)積??電(???TSM?C?)超低?功???耗的?2?8納米?先???進(jìn)制程?，?具有??雙核????64?位?處理??器，?擁???有較好?的?功耗??性能?，???穩(wěn)定性?與?可靠??性。?該???方案力?求?零門??檻開?發(fā)???，可在?最?短時(shí)??效部?署???于用戶?的?產(chǎn)品??中，?賦???予產(chǎn)品?人?工智??能（?A???I）。??可以??說是?集???性能強(qiáng)?勁?與高??性價(jià)?比???于一身?。?K2??10?號(hào)稱最?強(qiáng)?單片??機(jī)，?其???最突出?的?特點(diǎn)??是可?以???達(dá)到1?T?OP??S算?力???，這是?樹?莓派??4無?法???比擬的?，?所以??目前?用???它來做?視?覺方??面的?項(xiàng)???目是最?佳?的選??擇。?O???pen?M?V提??供了?機(jī)???器視覺?功?能最??核心?和???最復(fù)雜?的?部分??（包?括???硬件和?核?心算??法）?，???使用者?們?可以??把自?己???的精力?放?在自??己的?想???法和產(chǎn)?品?設(shè)計(jì)??上，?實(shí)???現(xiàn)自己?的?各種創(chuàng)意。原理圖如下。圖2-1K210單片機(jī)最小系統(tǒng)原理圖系統(tǒng)的硬件部分設(shè)計(jì)3.1系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)采用K210單片機(jī)作為核心系統(tǒng)，超聲波測(cè)距器來測(cè)量障礙物與盲人之間的距離，并結(jié)合語(yǔ)音報(bào)警系統(tǒng)來告知盲人前方是否有障礙物，讓盲人安全、便捷地行走。單片機(jī)發(fā)出的脈沖信號(hào)進(jìn)行放大后轉(zhuǎn)換為能量傳入到接收器中處理，這時(shí)我們便可以計(jì)算出人與障礙物距離。單片機(jī)系統(tǒng)判斷，是什么障礙物，最后將判斷后的數(shù)據(jù)通過LCD顯示出來，從而語(yǔ)音報(bào)警系統(tǒng)接收信號(hào)，進(jìn)行語(yǔ)音播報(bào)。這個(gè)過程主要是由單片機(jī)、超聲波發(fā)射和反彈，語(yǔ)音播報(bào)完成。超聲波發(fā)射只是發(fā)射聽不見的聲音，在空氣中以特定的速度(v)傳播，在觸碰到檢測(cè)物體后又反彈，從而測(cè)得被測(cè)物體的距離。原理圖如下。圖3-1系統(tǒng)總體原理圖

3.2系統(tǒng)的主要模塊設(shè)計(jì)3.2.1LCD顯示屏模塊設(shè)計(jì)12864LCD液晶顯示模塊是一款4位/8位并行、2線或3線接口方式，內(nèi)部含有國(guó)際一級(jí)、二級(jí)簡(jiǎn)體中文字庫(kù)的圖形點(diǎn)陣液晶模塊。顯示分辨率為128*64，內(nèi)置8198個(gè)16*16點(diǎn)漢字，和128個(gè)16*8點(diǎn)ASCII字符集。該型號(hào)液晶模塊具有接口方式簡(jiǎn)單，指令操作便捷的特點(diǎn)，可構(gòu)成全中文人機(jī)交互圖形界面?？娠@示8*4行16*16點(diǎn)陣的行字，也可完成圖形顯示。LCD12864分為帶中文字庫(kù)和不帶中文字庫(kù)兩種，有并行傳輸和串行傳輸兩種方式通常并行速度快。從電源地開始引腳依次為：電源地、電源正。其原理圖如下所示。圖3-2LCD顯示屏模塊原理圖圖3-3LCD顯示屏模塊實(shí)物圖3.2.2TF內(nèi)存卡模塊設(shè)計(jì)TF卡即是T-Flash全名（TransFLash，2004年更名為MicroSDCard)的縮寫得出,這是Motorola與SanDisk共同推出的最新一代的記憶卡規(guī)格，它采用了最新的封裝技術(shù)，并配合SanDisk最新NANDMLC技術(shù)及控制器技術(shù)。大小(11mmx15mmx1mm)，約等于半張SIM卡，Trans-FlashCard為SDCard產(chǎn)品成員的一員,附有SD轉(zhuǎn)接器，可兼容任何SD讀卡器，TF卡可經(jīng)SD卡轉(zhuǎn)換器后，當(dāng)SD卡使用。T-Flash卡是市面上最小的閃存卡,適用于多項(xiàng)多媒體應(yīng)用.Trans-flash產(chǎn)品采用SD架構(gòu)設(shè)計(jì)而成,SD協(xié)會(huì)于2004年年底正式將其更名為MicroSD，已成為SD產(chǎn)品中的一員。原理圖如下。圖3-4TF內(nèi)存卡模塊原理圖圖3-5TF內(nèi)存卡模塊實(shí)物圖3.2.3GC0328攝像頭模塊設(shè)計(jì)GC0328攝像頭具有200萬(wàn)像素(1632x1232像素)，其體積小、工作電壓低，提供單片UXGA攝像和影像處理器的所有功能。通過SCCB總線控制，可以輸出整幀、子采樣、取窗口等方式的各種分辨率10位采樣數(shù)據(jù)。該產(chǎn)品UXGA圖像最高達(dá)到15幀/秒。用戶可以完全控制圖像質(zhì)量、數(shù)據(jù)格式和傳輸方式。所有圖像處理功能過程包括伽瑪曲線、白平衡、飽和度、色度等都可以通過SCCB接口編程。OmmiVision圖像傳感器應(yīng)用獨(dú)有的傳感器技術(shù)，通過減少或消除光學(xué)或電子缺陷如固定圖案噪聲、托尾、浮散等，提高圖像質(zhì)量，得到清晰的穩(wěn)定的彩色圖像。原理圖如下。圖3-6GC0328攝像頭模塊原理圖圖3-7GC0328攝像頭模塊實(shí)物圖3.2.4距離監(jiān)測(cè)模塊設(shè)計(jì)距離監(jiān)測(cè)主要是通過HC-SR04超聲波測(cè)距傳感器實(shí)現(xiàn)的。HC-SR04超聲波距離傳感器的核心是兩個(gè)超聲波傳感器。一個(gè)用作發(fā)射器，將電信號(hào)轉(zhuǎn)換為40KHz超聲波脈沖。接收器監(jiān)聽發(fā)送的脈沖。如果接收到它們，它將產(chǎn)生一個(gè)輸出脈沖，其寬度可用于確定脈沖傳播的距離。該傳感器體積小巧，易于在任何機(jī)器人項(xiàng)目中使用，并提供2厘米至400厘米（約1英寸至13英尺）之間的出色非接觸距離檢測(cè)，精度為3mm。由于它的工作電壓為5伏，因此可以直接連接到Arduino或任何其他5V邏輯微控制器。原理圖如下。圖3-8距離監(jiān)測(cè)模塊原理圖圖3-9距離監(jiān)測(cè)模塊實(shí)物圖3.2.5SNY6288語(yǔ)音模塊設(shè)計(jì)SYN6288中文語(yǔ)音合成芯片是北京宇音天下科技有限公司于2010年初推出的一款性價(jià)比更高，效果更自然的一款中高端語(yǔ)音合成芯片。SYN6288通過異步串口接收待合成的文本，實(shí)現(xiàn)文本到聲音（TTS）的轉(zhuǎn)換。單片機(jī)串口接收數(shù)據(jù)，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)，通過串口的形式發(fā)送給SYN6288，從而控制SYN6288語(yǔ)音播報(bào)。原理圖如下。圖3-10SNY6288語(yǔ)音模塊原理圖 圖3-11SNY6288語(yǔ)音模塊實(shí)物圖

系統(tǒng)的軟件設(shè)計(jì)4.1軟件的主要流程采用K210單片機(jī)技術(shù)處理對(duì)攝像頭模塊、AI感應(yīng)模塊和超聲波采集到的參數(shù)用LCD屏幕顯示，語(yǔ)音播報(bào)模塊來提醒前方有障礙物。單片機(jī)發(fā)出的脈沖信號(hào)進(jìn)行放大后轉(zhuǎn)換為能量傳入到接收器中處理，這時(shí)我們便可以計(jì)算出人與障礙物距離。單片機(jī)系統(tǒng)判斷，計(jì)算時(shí)間，最后將判斷后數(shù)據(jù)通過LCD顯示出來，從而語(yǔ)音報(bào)警系統(tǒng)接收信號(hào)，進(jìn)行語(yǔ)音播報(bào)。這個(gè)過程主要是由單片機(jī)、超聲波發(fā)射和反彈，語(yǔ)音播報(bào)來完成。超聲波發(fā)射只是發(fā)射聽不見的聲音，在空氣中以特定的速度傳播，在觸碰到檢測(cè)物體后又反彈，從而測(cè)得被測(cè)物體的距離。流程圖如下。圖4-1系統(tǒng)總體流程圖

4.2LCD顯示屏模塊設(shè)計(jì)當(dāng)單片機(jī)初始化完成后，系統(tǒng)開始正常工作。LCD顯示屏?xí)盏絹碜詥纹瑱C(jī)的攝像頭實(shí)時(shí)畫面。工作流程圖如下。圖4-2LCD顯示屏模塊工作流程圖

4.3TF內(nèi)存卡模塊軟件設(shè)計(jì)當(dāng)單片機(jī)初始化完成后，系統(tǒng)開始工作。攝像頭開始對(duì)畫面進(jìn)行采集隨后發(fā)送給單片機(jī)，單片機(jī)經(jīng)訓(xùn)練后可識(shí)別分辨不同路況，進(jìn)行工作時(shí)超聲波測(cè)距對(duì)前方障礙物測(cè)距隨后攝像機(jī)拍照，隨后TF內(nèi)存卡開始對(duì)錄像和照片進(jìn)行儲(chǔ)存，以便日后查看。工作流程圖如下。圖4-3TF內(nèi)存卡模塊工作流程圖

4.4GC0328攝像頭模塊軟件設(shè)計(jì)當(dāng)單片機(jī)初始化完成后，系統(tǒng)開始工作。攝像頭將實(shí)時(shí)拍攝并發(fā)送畫面給單片機(jī)，單片機(jī)經(jīng)過事先的學(xué)習(xí)，可對(duì)攝像頭拍攝出的畫面進(jìn)行識(shí)別和分辨，隨后進(jìn)行相應(yīng)處理。工作流程圖如下。圖4-4GC0328攝像頭工作流程圖

4.5超聲波測(cè)距模塊軟件設(shè)計(jì)當(dāng)系統(tǒng)初始化完成后，開始正常工作。攝像頭對(duì)前方路況進(jìn)行實(shí)時(shí)拍攝，單片機(jī)在經(jīng)過學(xué)習(xí)后課識(shí)別前方路段是否有障礙物，若識(shí)別到有障礙物，超聲波測(cè)距模塊根據(jù)距離閾值判斷是否需要改變行進(jìn)路線，隨后發(fā)送給單片機(jī)，單片機(jī)使語(yǔ)音模塊工作。流程圖如下。圖4-5超聲波測(cè)距模塊流程圖

4.6語(yǔ)音播報(bào)模塊軟件設(shè)計(jì)當(dāng)系統(tǒng)初始化完成后，開始正常工作。攝像頭拍攝的畫面將發(fā)送給單片機(jī)，隨后單片機(jī)經(jīng)訓(xùn)練后可分辨識(shí)別畫面，若識(shí)別出畫面為有障礙物，將發(fā)出語(yǔ)音警告。工作流程圖如下。圖4-6語(yǔ)音播報(bào)模塊流程圖

系統(tǒng)測(cè)試5.1系統(tǒng)實(shí)物圖圖5-1系統(tǒng)實(shí)物圖

5.2測(cè)試原理圖5-2按下中間按鍵分別對(duì)環(huán)境、汽車、行人、桌子進(jìn)行學(xué)習(xí)，每次學(xué)習(xí)按鍵按五次等待系統(tǒng)學(xué)習(xí)完畢，開始測(cè)試。圖5-3學(xué)習(xí)完后按第三個(gè)按鍵系統(tǒng)開始運(yùn)行當(dāng)系統(tǒng)識(shí)別到小汽車并且到達(dá)距離閾值時(shí)時(shí)播報(bào)前方有車請(qǐng)繞行。當(dāng)系統(tǒng)識(shí)別到人并且到達(dá)距離閾值時(shí)時(shí)播報(bào)前方有人請(qǐng)繞行。當(dāng)系統(tǒng)識(shí)別到桌子并且到達(dá)距離閾值時(shí)時(shí)播報(bào)前方有桌子請(qǐng)繞行。圖5-4按下面的按鍵可對(duì)距離閾值進(jìn)行更改更改閾值時(shí)不能在系統(tǒng)工作狀態(tài)，結(jié)束系統(tǒng)工作狀態(tài)后可更改閾值。

第6章總結(jié)和展望6.1總結(jié)在整個(gè)設(shè)計(jì)過程中，硬件方面主要設(shè)計(jì)了K210單片機(jī)的最小系統(tǒng)、超聲波測(cè)距傳感器接口電路、LCD屏幕及顯示、攝像機(jī)拍攝電路、TF儲(chǔ)存卡電路、語(yǔ)音播報(bào)電路。軟件方面借助各個(gè)渠道的資料，主要設(shè)計(jì)訓(xùn)練學(xué)習(xí)程序、顯示程序、傳感器運(yùn)行程序、拍攝識(shí)別程序、語(yǔ)音播報(bào)程序。系統(tǒng)的調(diào)試主要是通過一塊K210開發(fā)板，再借助于Keil以及自己搭建的電路實(shí)現(xiàn)的。分部調(diào)試時(shí)偶爾會(huì)出現(xiàn)一些問題但解決方案都有跡可循。此AI技術(shù)智慧盲杖設(shè)計(jì)能夠?qū)崿F(xiàn)檢測(cè)后不需要人為干預(yù)，自動(dòng)進(jìn)行操作。節(jié)省了大量人力資源，方便盲人的生活。6.2展望為了畫出自己滿意的電路圖，圖表等，我仔細(xì)學(xué)習(xí)了繪圖技術(shù)。在設(shè)計(jì)電路初期，由于沒有設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，覺得無從下手，空有很多設(shè)計(jì)思想，卻不知道應(yīng)該選哪個(gè)，經(jīng)過導(dǎo)師的指導(dǎo)，我的設(shè)計(jì)漸漸有了頭緒,通過查閱資料，逐漸確立系統(tǒng)方案。畢業(yè)設(shè)計(jì)對(duì)于每個(gè)大學(xué)生來說是一門必修課程，在大學(xué)這一個(gè)求學(xué)階段只有一次。完成了電路設(shè)計(jì)這一部分的工作內(nèi)容，我覺得自己將曾經(jīng)學(xué)習(xí)過的知識(shí)再次學(xué)習(xí)了一遍，對(duì)于各個(gè)元器件的設(shè)計(jì)規(guī)則，又有了進(jìn)一步的熟悉。在這個(gè)的過程中，每一步都是自己親自做過的,遇到的問題也非常多，在經(jīng)過遇到問題，思索問題到解決問題的過程中，收獲是最多的。以往沒有注意到的問題，都在這一次的畢業(yè)設(shè)計(jì)中得以體現(xiàn)，這培養(yǎng)了我的細(xì)心，耐心和專心。指導(dǎo)老師給予的指導(dǎo)、同學(xué)的幫助讓我受益良多，無論是理論工作上的計(jì)算，還是實(shí)際的操作，老師都給我們做了詳細(xì)的分析，讓我在設(shè)計(jì)各個(gè)量時(shí)更能理論結(jié)合實(shí)際，更合理的進(jìn)行安排設(shè)計(jì)。但此次設(shè)計(jì)的AI技術(shù)的智慧盲杖系統(tǒng)也存在不足的地方，以后有待改進(jìn)。

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附錄電路圖源代碼importKPUaskpuimportsensorimportlcdfromMaiximportGPIOfromfpioa_managerimportfmimporttimeimportgcfrommicropythonimportconst#導(dǎo)入constfromboardimportboard_infofrommachineimportUARTfrommachineimportTimerimportSYN6288_With_Busy_Drive#帶讀忙的SYN6288驅(qū)動(dòng)importRELAY_DriveimportHC_SR04_Drive'''邏輯提要：識(shí)別到障礙：'Car''car'語(yǔ)音：設(shè)定距離內(nèi)有車，請(qǐng)繞行'Desk''desk'語(yǔ)音：設(shè)定距離內(nèi)有桌子，請(qǐng)繞行'Person''person'語(yǔ)音：設(shè)定距離內(nèi)有人，請(qǐng)繞行'Surroundings''unknow'語(yǔ)音：設(shè)定距離內(nèi)有不明障礙物，請(qǐng)繞行'''###########################################config#################################################class_num=4#類數(shù)量sample_num=20#樣本數(shù)量THRESHOLD=11#閾值class_names=['Surroundings','Car','Desk','Person']#類名稱：環(huán)境、車、桌子、人Identify_Results={'Identify_Situation':"",'Identify_Index':''}#識(shí)別結(jié)果SYS_Status='END'#系統(tǒng)狀態(tài)：狀態(tài)cap_num=0#抓取訓(xùn)練數(shù)量train_status=0#訓(xùn)練狀態(tài)last_cap_time=0#上次訓(xùn)練抓取時(shí)間last_btn_status=1#上次按鍵狀態(tài)#########################################################################################################################################RELAY（語(yǔ)音控制）################################################控制語(yǔ)音模塊--常開接線（繼電器不工作狀態(tài)是開路）fm.register(board_info.PIN_S_Relay_01,fm.fpioa.GPIO0)#注冊(cè)IO-Ctr_RELAY_01Ctr_RELAY_01=GPIO(GPIO.GPIO0,GPIO.OUT)Relay_01=RELAY_Drive.RELAY(Ctr_RELAY_01,1)#構(gòu)建對(duì)象:Relay_01Relay_01.Init()#初始化:Relay_01#Relay_01.ON()#繼電器打開#Relay_01.OFF()#繼電器打開##########################################################################################################################################SYN6288(withbusy)##########################################fm.register(15,fm.fpioa.GPIO1)#映射IO-S_BUSY#PIN_S_BUSYS_BUSY=GPIO(GPIO.GPIO1,GPIO.PULL_UP)#注冊(cè)IO-S_BUSYfm.register(6,fm.fpioa.UART1_TX,force=True)#映射串口引腳MCU-TXfm.register(7,fm.fpioa.UART1_RX,force=True)#映射串口引腳MCU-RXuart_1=UART(UART.UART1,9600,read_buf_len=10240)VOICE=SYN6288_With_Busy_Drive.SYN6288(uart_1,S_BUSY)#構(gòu)建對(duì)象，默認(rèn)忙時(shí)為高電平VOICE.Init()#播放語(yǔ)音#Relay_01.ON()#VOICE.Send_Data_Handle('car')#指令:'car''desk''person''unknow'#讀忙#VOICE.Read_Busy()#合成/語(yǔ)音--返回"IS_BUSY"否則"NO_BUSY"##############################################################################################################################################HC_SR04#################################################fm.register(board_info.PIN_DIS_RXD_MCU_TX,fm.fpioa.UART2_TX,force=True)fm.register(board_info.PIN_DIS_TXD_MCU_RX,fm.fpioa.UART2_RX,force=True)uart_2=UART(UART.UART2,9600,read_buf_len=10240)HC_SR04_1=HC_SR04_Drive.HC_SR04(uart_2)HC_SR04_1.Init()Distance_f_cm=0.0Distance_f_cm_THR=30.0#閾值#Distance_f_cm=HC_SR04.Rece_Data_Handle()##############################################################################################################################################KEY######################################################KEY_BOOTfm.register(board_info.PIN_KEY_BOOT,fm.fpioa.GPIOHS0)KEY_BOOT=GPIO(GPIO.GPIOHS0,GPIO.PULL_UP)#KEY_SYSfm.register(board_info.PIN_KEY_SYS,fm.fpioa.GPIOHS1)#注冊(cè)IO-KEY_SYSKEY_SYS=GPIO(GPIO.GPIOHS1,GPIO.IN,GPIO.PULL_UP)#構(gòu)建KEY_SYS對(duì)象defexit_KEY_SYS_fun(KEY_SYS):#KEY_SYS中斷回調(diào)函數(shù)globalSYS_Status,train_statusiftrain_status!=0:#若：訓(xùn)練完成time.sleep_ms(10)#消除抖動(dòng)ifKEY_SYS.value()==0:#確認(rèn)按鍵被按下ifSYS_Status=='END':SYS_Status='RUN'else:SYS_Status='END'time.sleep_ms(200)#消除抖動(dòng)KEY_SYS.irq(exit_KEY_SYS_fun,GPIO.IRQ_FALLING)#開啟中斷，下降沿觸發(fā)#KEY1--未使用#KEY2+fm.register(board_info.PIN_KEY2_IN,fm.fpioa.GPIOHS3)#注冊(cè)IO-KEY2KEY2=GPIO(GPIO.GPIOHS3,GPIO.IN,GPIO.PULL_UP)#構(gòu)建KEY2對(duì)象defexit_KEY2_fun(KEY2):#KEY2中斷回調(diào)函數(shù)globalSYS_Status,train_status,Distance_f_cm_THRiftrain_status!=0:#若：訓(xùn)練完成time.sleep_ms(10)#消除抖動(dòng)ifKEY2.value()==0:#確認(rèn)按鍵被按下ifSYS_Status=='END':#若：系統(tǒng)狀態(tài)ENDifDistance_f_cm_THR<45:Distance_f_cm_THR=Distance_f_cm_THR+1KEY2.irq(exit_KEY2_fun,GPIO.IRQ_FALLING)#開啟中斷，下降沿觸發(fā)#KEY3-fm.register(board_info.PIN_KEY3_IN,fm.fpioa.GPIOHS6)#注冊(cè)IO-KEY3KEY3=GPIO(GPIO.GPIOHS6,GPIO.IN,GPIO.PULL_UP)#構(gòu)建KEY3對(duì)象defexit_KEY3_fun(KEY3):#KEY3中斷回調(diào)函數(shù)globalSYS_Status,train_status,Distance_f_cm_THRiftrain_status!=0:#若：訓(xùn)練完成time.sleep_ms(10)#消除抖動(dòng)ifKEY3.value()==0:#確認(rèn)按鍵被按下ifSYS_Status=='END':#若：系統(tǒng)狀態(tài)ENDifDistance_f_cm_THR>5:Distance_f_cm_THR=Distance_f_cm_THR-1KEY3.irq(exit_KEY3_fun,GPIO.IRQ_FALLING)#開啟中斷，下降沿觸發(fā)#########################################################################################################################################文字顯示######################################################defdraw_string(img,x,y,text,color,scale,bg=None):ifbg:img.draw_rectangle(x-2,y-2,len(text)*8*scale+4,16*scale,fill=True,color=bg)img=img.draw_string(x,y,text,color=color,scale=scale)returnimg#########################################################################################################################################異常/正常######################################################Operation_State=0Barrier_State=0defOperation(operation_state):globalSYS_StatusglobalDistance_f_cmglobalDistance_f_cm_THRglobalOperation_State,Last_Operation_StateglobalBarrier_StateifSYS_Status=='RUN':Relay_01.ON()#開啟語(yǔ)音模塊if3.0<Distance_f_cm<Distance_f_cm_THR:Barrier_State=1#有障礙物ifOperation_State==1:#類1--'Car'if"NO_BUSY"==VOICE.Read_Busy():VOICE.Send_Data_Handle('car')#指令:'car''desk''person''unknow'else:passelifOperation_State==2:#類2--'Desk'if"NO_BUSY"==VOICE.Read_Busy():VOICE.Send_Data_Handle('desk')#指令:'car''desk''person''unknow'else:passelifOperation_State==3:#類3--'Person'if"NO_BUSY"==VOICE.Read_Busy():VOICE.Send_Data_Handle('person')#指令:'car''desk''person''unknow'else:passelifOperation_State==0:#環(huán)境--surroundingsif"NO_BUSY"==VOICE.Read_Busy():VOICE.Send_Data_Handle('unknow')#指令:'car''desk''person''unknow'else:passelse:if"NO_BUSY"==VOICE.Read_Busy():VOICE.Send_Data_Handle('unknow')#指令:'car''desk''person''unknow'else:passelse:Barrier_State=0#無障礙物else:Barrier_State=0#無障礙物Relay_01.OFF()#系統(tǒng)END--關(guān)閉語(yǔ)音#####################################################################################################設(shè)置攝像頭sensor.reset()sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)sensor.set_framesize(sensor.QVGA)sensor.set_windowing((224,224))#初始化LCDlcd.init()#設(shè)置攝像頭水平與垂直鏡像sensor.set_vflip(True)sensor.set_hmirror(True)#再次運(yùn)行刪除模型try:delmodelexceptException:passtry:delclassifierexceptException:passgc.collect()model=kpu.load("/sd/sipeed_learn_model.smodel")#加載模型#model=kpu.load(0x300000)classifier=kpu.classifier(model,class_num,sample_num)#模型初始化while1:img=sensor.snapshot()#采集圖片#captureimgiftrain_status==0:#如果訓(xùn)練狀態(tài)：0（未訓(xùn)練）ifKEY_BOOT.value()==0:#如果按鍵值為：0（按下）time.sleep_ms(30)#延時(shí)30msifKEY_BOOT.value()==0and(last_btn_status==1)and(time.ticks_ms()-last_cap_time>500):#如果按鍵按下&&上次按鍵狀態(tài)==1&&時(shí)差大于500last_btn_status=0#上次按鍵狀態(tài)=1last_cap_time=time.ticks_ms()#更新上次抓取時(shí)間ifcap_num<class_num:#如果抓取數(shù)量<類數(shù)量index=classifier.add_class_img(img)#添加類圖片，并獲取當(dāng)前添加圖片的indexcap_num+=1#cap_num自增1print("addclassimg:",index)#打印當(dāng)前添加的類elifcap_num<class_num+sample_num:#如果：類數(shù)量<抓取數(shù)量<類數(shù)量+樣例數(shù)量index=classifier.add_sample_img(img)#添加樣例并獲取當(dāng)前添加樣例的indexcap_num+=1#cap_num自增1print("addsampleimg:",index)#打印當(dāng)前添加的樣例else:#如果：按鍵彈起img=draw_string(img,2,200,"releasebootkeyplease",color=lcd.RED,scale=1,bg=lcd.WHITE)#請(qǐng)松開按鍵else:#如果未按下按鍵time.sleep_ms(30)#延時(shí)30msifKEY_BOOT.value()==1and(last_btn_status==0):#如果按鍵按下&&上次按鍵狀態(tài)==0last_btn_status=1#上次按鍵狀態(tài)=1ifcap_num<class_num:#如果抓取數(shù)量<類數(shù)量img=draw_string(img,0,200,"pressbootkeytocap"+class_names[cap_num],color=lcd.RED,scale=1,bg=lcd.WHITE)#顯示請(qǐng)按鍵抓取類xelifcap_num<class_num+sample_num:#如果類數(shù)量<抓取數(shù)量<類數(shù)量+樣例數(shù)量img=draw_string(img,0,200,"bootkeytocapsample{}".format(cap_num-class_num),color=lcd.RED,scale=1,bg=lcd.WHITE)#顯示請(qǐng)按鍵抓取樣例x#trainandpredictiftrain_status==0:#如果訓(xùn)練狀態(tài)：0（未訓(xùn)練）ifcap_num>=class_num+sample_num:#如果類數(shù)量+樣例數(shù)量<抓取數(shù)量print("starttrain")#print開始訓(xùn)練img=draw_string(img,30,100,"training...",color=lcd.RED,scale=2,bg=lcd.WHITE)#顯示training...lcd.display(img)#顯示classifier.train()#訓(xùn)練print("trainend")train_status=1#訓(xùn)練狀態(tài)=1else:#如果訓(xùn)練狀態(tài)：1Distance_f_cm=HC_SR04_1.Rece_Data_Handle()