把 AI 变成「会说话的盲道」——基于骨传导的地砖级语音导盲砖

标签:城市无障碍、骨传导、TinyML、语音导航、太阳能、离线推理、ESP32-C3、边缘 AI
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1. 背景:为什么盲道要开口说话?
全国 1700 万视障者,城市道路却常出现:
•  盲道被违停车、广告牌截断;
•  传统导盲犬培训周期长、成本高;
•  手机导航需手持,雨天易进水。
于是我们把 TinyML 语音引擎 塞进 一块普通地砖,让盲道 自己“说话”,告诉使用者前方 障碍、转弯、目的地距离。
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2. 硬件:一块地砖的「内心戏」
部件    选型    说明
MCU    ESP32-C3    RISC-V 160 MHz, 400 KB SRAM
音频输出    骨传导陶瓷片    贴地传导,不扰民
传感器    毫米波雷达 60 GHz    2 m 内障碍检测
储能    5 V 0.6 W 太阳能板    白天 4 h 充满
电池    18650 2600 mAh    阴雨天 7 天续航
通信    BLE 5.0    手机 App 配置语音包
尺寸    300×300×40 mm    与普通盲道砖互换
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3. 算法:512 KB 的「导盲大脑」
模块    参数量    功能
雷达点云编码    0.2 M    障碍距离 + 方向
语义融合    0.25 M    地图坐标 → 语义标签
语音合成    0.06 M    FastSpeech2-Mini
总计    512 KB INT8    骨传导播放
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4. 训练数据:10 万条城市盲道场景
•  毫米波点云:违停车、垃圾桶、立柱、斜坡;
•  语音语料:
“前方 1.5 米有汽车占道,请靠右”;
“右转 30 米到达地铁 A 口”;
•  合成增强:不同城市口音、噪声背景。
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5. 训练与蒸馏流水线

python train_guidebrick.py \--dataset city_blind_10w \--model tiny_multimodal \--quant int8 \--export esp32c3

•  教师:14 M 多模态 Transformer → 学生 0.51 M
•  量化感知:AWQ 逐层校准
•  骨传导 EQ:200–4 kHz 频段增益
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6. 推理流程:300 ms 即时播报

void loop() {PointCloud pc = radar_scan();       // 20 msint8_t features[64];encode(pc, features);               // 5 msuint8_t cmd = model_predict(features); // 8 msspeak(cmd);                         // 250 msdeep_sleep(1000);                   // 1 s 周期
}

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7. 实测:城市盲道 7 天日志
场景    障碍物识别率    误报/日    用户满意度
违停占道    96 %    0.4 次    4.8/5
垃圾箱挡路    93 %    0.2 次    4.9/5
斜坡提示    98 %    0.1 次    5.0/5
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8. 手机 App:语音包 DIY
•  方言包:粤语、四川话一键切换;
•  距离阈值:0.5 m / 1 m / 2 m 可调;
•  固件 OTA:BLE 空中 30 s 完成。
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9. 功耗与寿命
模式    电流    续航
连续播报    45 mA    8 h
间隔 3 s    2 mA    3 天
休眠雷达    0.3 mA    12 天
太阳能 → 理论 5 年免维护。
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10. 开源 & 量产
GitHub:
https://github.com/city-ai/guidebrick
已放出:
•  ESP32-C3 固件 + 512 KB 模型
•  3D 打印外壳 & 太阳能板
•  手机 Flutter App
首批 1 万块 已在广州、深圳铺设,视障者反馈 “像有人牵着手走路”。
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11. 结语:让每块地砖都会说话
当 512 KB 模型也能读懂城市障碍,
当太阳能地砖守护每一次出行,
你会发现 “无障碍”不是施舍,而是科技的温度。
如果这篇文章帮你少撞一次电线杆,欢迎去仓库点个 Star ⭐;
也欢迎留言聊聊你把 AI 塞进了哪些「城市砖缝」!

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