多传感器融合与智能算法驱动的智能导盲杖系统设计与实现

中图分类号：TP212.9；TP18

0 引言

随着物联网技术与智能算法的发展，多传感器融合为智能导盲杖提供了技术支撑。本系统以传统盲杖为载体，通过摄像头、超声波、GPS 等传感器协同感知环境，结合图像识别、路径规划等智能算法，解决视障群体“ 认路难、避障难、求助难” 问题，为无障碍出行提供创新方案。

1.整体方案设计

1.1 系统架构

系统采用 “ 感知层 - 控制层 - 传输层 - 应用层” 四层架构，实现环境感知、数据处理、信息交互与功能应用的全流程闭环：感知层：通过摄像头、超声波传感器、GPS 模块、心率传感器等采集路面图像、障碍物距离、位置信息及用户状态数据[1]。

1.2 核心功能设计

功能系统的设计包括了对盲道识别模块的设计、对障碍物预警模块的设计、对紧急呼叫功能的设计、对无线寻杖功能的设计以及远程监护系统的设计等。特别是在如何实现各功能模块的高效协同与精准响应，这是由于视障群体出行场景复杂多变，因此需要对各功能的可靠性和实时性进行重点设计，以及算法的优化升级等[2]。而对于交互系统，这部分是涉及到将处理后的信息以语音、声光等形式反馈给用户的执行装置。

2. 系统设计

2.1 硬件设计

本项目硬件系统采用模块化设计，各模块通过标准接口与主控芯片连接，确保稳定性与可扩展性。各模块通过 GPIO、UART 等标准接口与ESP32 连接：摄像头经 DCMI 接口传输图像，超声波模块通过 GPIO 触发测距，GPS 与 GSM 通过 UART 传输数据，NRF 模块采用 SPI 通信[3] [4]。硬件结构。

针对单一传感器局限性，采用多传感器数据融合算法[4]：通过 ESP32定时器统一校准各传感器采样频率（摄像头 30fps，超声波 10Hz ，GPS1Hz）完成时空同步。盲道识别提供局部路径，GPS 定位规划全局路线。超声波检测远距离障碍物，红外补充近距离（ <20cm ）细小障碍检测。异常处理方面，当某传感器数据异常（如 GPS 信号丢失），自动切换至冗余传感器（如 Wi-Fi 辅助定位）。。

2.2 算法设计

RGB 转 XYZ 的公式：

灰度腐蚀操作定义：假定 f（x，y） 是输入图像， b（x，y） 是一个子图像函数，并且它们都是离散函数[5]。

3.功能测试

3.1 测试场景与方法

选取城市街道、公园、室内走廊等典型场景，在晴天、阴天、夜晚等不同光照条件下，对系统核心功能进行测试。

3.2 测试结果

测试结果显示，系统在正常光照下盲道识别准确率达 95% ，阴天降至88% ；障碍物检测响应时间 ≤0.5 秒，漏检率 <1% ；GPS 定位误差户外≤5 米，室内 ≤10 米；紧急呼叫成功率 100% ，NRF 寻杖有效距离 ≥30 米。

4.总结

本系统通过多传感器融合与智能算法，实现了盲道导航、障碍物预警、紧急呼叫等核心功能，解决了视障群体出行中的关键问题。相较于现有产品，其创新点在于：多传感器协同提升环境适应性，智能算法优化识别与定位精度，软硬件结合构建完整辅助生态。

参考文献：

[1] 腾浩，武涛，王德帅，等。导盲杖研究现状及分析 [J]. 中国机械工程学报，2023， 06：50-57.

[2] 陶文元。基于可穿戴传感的人体跌倒行为检测研究 [D]. 电子科技大学，2020.

[3] 徐一皓。基于 LoRa Mesh 的室外定位系统设计 [D]. 浙江大学，2023.

[4] 唐建军，周阳。利用加速传感器估算竞走运动员的步长与步频 [J].河南师范大学学报 （自然科学版）， 2019， 47 （03）：118-124.

[5]李洪飞。基于深度学习的毫米波雷达非接触心率检测技术研究 [D].烟台大学，2024.