基于树莓派与 STM32 的多模态智能语音轮椅系统

(Multi-modal Smart Voice-Controlled Wheelchair System)

🚀 项目简介

本项目是一款为行动不便者设计的智能交互轮椅系统。系统采用 “端-云-控制” 三层耦合架构，集成了 离线语音识别、机器视觉避障 与 远程物联网监控。通过树莓派进行高算力的智能感知，由 STM32 实现高实时性的底层动力控制，为用户提供安全、便捷、智能的出行方案。

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🏗️ 系统架构 (System Architecture)

系统采用模块化分层设计，确保了系统的高内聚与低耦合：

1. 智能感知层 (Raspberry Pi 4B):
   • 语音引擎： 基于 Vosk 的离线语音识别，集成 pypinyin 模糊匹配算法，支持口音兼容。
   • 视觉感知： 使用 YOLO 进行环境感知与障碍物检测。
   • 网络中枢： 通过 MQTT 协议对接中国移动 OneNET 云平台。
2. 底层执行层 (STM32):
   • 电机驱动： 高精度 PWM 闭环控制，确保轮椅行驶平稳。
3. 用户交互层 (WeChat Mini-Program / App):
   • 基于 uni-app 开发，实现跨平台远程监控、状态查看及一键呼叫功能。

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📂 目录结构 (Directory Structure)

Raspberry_SamrtWheelChair/
├── raspberry/              # 树莓派核心：智能感知与交互层
│   ├── vosk_v2.py          # 核心语音处理脚本
│   ├── onenet_mqtt_final.py # 物联网云端通信模块（测试链接用）
│   ├── project/            # 树莓派项目主体代码
│   └── Pi_opencv/          # 在树莓派编译的opencv4.8.0源码库
├── stm32/                  # STM32 核心：硬件驱动与实时控制层
│    WheelchairControl/  # MDK-ARM Keil 工程与驱动代码
├── weixin_app/             # 微信小程序源码
│   └── uni_app/            # 使用uni-app开发
├── docs/                   # 项目文档与答辩资料
└── README.md               # 项目主说明文档

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✨ 核心亮点 (Technical Highlights)

• 🎙️ 鲁棒性语音交互： 针对老年人或口音用户，集成了基于拼音相似度的逻辑映射算法。即便识别出“钱进”而非“前进”，系统仍能通过拼音序列准确匹配指令，显著提升了交互成功率。
• 📡 端云协同监控： 利用 MQTT 协议实现了毫秒级的远程响应。家属可通过微信小程序实时查看轮椅状态，构建了“使用者+监护者”的双重安全链。
• 🛠️ 工业级分层设计： 严格区分高算力模块与实时控制模块。树莓派与 STM32 通过串口通信，保证了系统在处理视觉算法时，底层电机控制不受干扰，满足安全冗余要求。

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🔧 开发环境

• Hardware: Raspberry Pi 4B, STM32, Motor Driver
• OS: Raspberry Pi OS, Windows (for STM32 development)
• Tools: Keil uVision5, VS Code, Python 3.9, OpenCV 4.8.0,HBuilderX,微信开发者工具

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