基于智能AI 与手机协同的铁路客运站专用智能导盲棍应用研究

一、引言

铁路客运站环境复杂，动态人流、自动设备、空间变化等因素给视障人士出行带来极大挑战。传统基于超声波的智能导盲棍虽能检测障碍物，但在复杂场景下存在动态目标识别不足、环境语义理解缺失等问题。随着智能手机算力的快速提升与 A I 技术的成熟，通过蓝牙连接将导盲棍与手机协同，调用手机GPU/AI 芯片算力，并结合定制 A I 算法，可显著增强导盲系统的智能化水平。本文提出的新型智能导盲棍，通过“硬件感知 + 手机算力 + A I 决策”的模式，实现铁路客运站场景下的精准导航与安全辅助。

二、系统架构与核心技术

2.1 系统总体架构

新型智能导盲棍由硬件感知层、手机协同层和 A I 应用层构成：

- 硬件感知层：以超声波传感器为核心，配合微型摄像头（可选配）采集环境数据；

- 手机协同层：通过蓝牙 5.0 与手机建立低延迟连接，将传感器数据传输至手机，并接收手机的控制指令；

- AI 应用层：基于手机运行定制AI 软件，实现障碍物识别、路径规划、语音交互等功能。

2.2 蓝牙互联与手机算力调用

采用蓝牙低功耗（BLE）技术实现导盲棍与手机的稳定连接，数据传输延迟低于 50ms。利用手机的高性能 CPU（如骁龙 8 系列）、GPU（如Adreno 系列）或 NPU（如苹果 A 系列神经引擎），运行轻量化 AI 模型，避免导盲棍硬件因算力不足导致的性能瓶颈。同时，通过手机电池为系统供电，延长设备续航时间。

2.3 智能 AI 算法

- 多模态感知融合：融合超声波距离数据与摄像头图像信息（若配备），通过 AI 算法识别铁路客运站内的动态行人、自动检票闸机、扶梯边缘、列车车门等目标；

- 语义地图构建：基于历史数据与实时感知信息，构建铁路客运站的语义地图，标注安全通道、检票口、卫生间等关键设施位置；

- 动态路径规划：结合站内人流密度、列车时刻表等信息，通过强化学习算法规划最优通行路径，避开拥挤区域；

- 语音交互系统：采用自然语言处理（NLP）技术，支持语音查询（如“最近的检票口在哪”），并通过语音实时播报导航指令。

三、铁路客运站场景定制化功能

3.1 复杂设施智能识别

通过训练 YOLO 或 Transformer 等轻量化目标检测模型，识别铁路客运站内的特殊设施：

- 自动检票闸机：检测闸机位置与开合状态，提示视障人士安全通过；

- 扶梯与楼梯：结合超声波高度检测与图像边缘识别，区分扶梯运行方向与台阶位置；

- 列车车门与站台缝隙：利用超声波阵列感知站台与列车的相对位置，防止踏空。

3.2 动态人流实时预警

基于手机摄像头的视频流，通过光流算法与目标跟踪模型，实时监测周围行人运动轨迹。当检测到快速接近的行人或障碍物时，导盲棍以高频振动 + 语音提示双重方式预警，帮助视障人士及时避让。

3.3 个性化出行辅助

内置定制软件支持用户自定义设置：

- 振动模式：根据敏感度调整振动强度与频率；

- 语音偏好：选择方言播报或语音助手类型；

- 智能提醒：结合列车时刻表，提前提醒检票、登车等关键节点。

四、实验测试与效果分析

4.1 实验环境与方法

在某大型铁路客运站开展实测，对比传统超声波导盲棍与新型智能导盲棍：

- 硬件：导盲棍搭载 HC-SR04 超声波传感器与 OV2640 微型摄像头，

手机为 iPhone 14（A15 芯片）；

- 算法：采用YOLOv5s 目标检测模型与 路径规划算法；

- 测试场景：模拟购票、候车、检票、登车全流程，记录障碍物识别准确率、路径规划耗时、用户满意度等指标。

4.2 实验结果

表格

指标 传统导盲棍 新型智能导盲棍

动态障碍物识别率 6 8 % 9 2 %

路径规划平均耗时 120s 72s

用户安全感知评分 3.2/5 4.6/5

测试显示，新型导盲棍在复杂场景下的障碍物识别能力显著提升，结合 A I 路径规划可减少视障人士 40 % 的寻路时间。用户反馈语音导航与实时预警功能有效降低了出行焦虑。

五、结论与展望

本文提出的基于手机算力与 AI 的智能导盲棍，为铁路客运站场景下的视障出行提供了创新解决方案。通过蓝牙互联与定制 A I 算法，实现了从“被动避障”到“主动导航”的升级。未来研究将聚焦于：

优化 A I 模型轻量化部署，降低手机能耗；

整合铁路客运站的实时数据（如列车晚点信息），实现更精准的出行预测；

探索AR 技术与导盲系统的融合，为视障人士提供更直观的环境反馈

该技术有望推动公共交通领域无障碍服务的智能化发展，助力视障群体融入社会生活。