Gyalogos útmutató a látássérültek mobilitásának javításához: 6 lépés

2024 Szerző: John Day | [email protected]. Utoljára módosítva: 2024-01-30 09:40

Az oktatható cél egy olyan gyalogos útmutató kidolgozása, amelyet fogyatékkal élők, különösen látássérültek használhatnak. Az oktatható szándékozik megvizsgálni, hogyan lehet hatékonyan használni a gyalogtúrát, hogy meg lehessen fogalmazni a tervezési követelményeket e sétáló útmutató fejlesztéséhez. A cél elérése érdekében ennek az utasításnak a következő konkrét céljai vannak.

• A szemüveg prototípusának megtervezése és megvalósítása a látássérültek irányítása érdekében
• Gyalogos útmutató kidolgozása az akadályokkal való ütközés csökkentésére a látássérültek számára
• Módszert kidolgozni a kátyúk észlelésére az útfelületen

A gyalogvezető három darab távolságmérő érzékelőt (ultrahangos érzékelőt) használ az akadályok észlelésére minden irányban, beleértve az első, a bal és a jobb oldali irányokat is. Ezenkívül a rendszer érzékelő és konvolúciós ideghálózat (CNN) segítségével észleli a kátyúkat az útfelületen. A kifejlesztett prototípusunk összköltsége körülbelül 140 dollár, a tömege pedig körülbelül 360 g, beleértve az összes elektronikus alkatrészt. A prototípushoz használt alkatrészek a 3D nyomtatott alkatrészek, a málna pi, a málna pi kamera, az ultrahangos érzékelő stb.

Lépés: Szükséges anyagok

• 3D nyomtatott alkatrészek

  1. 1 x 3D nyomtatott bal halánték
  2. 1 x 3D nyomtatott jobb halánték
  3. 1 x 3D nyomtatott fő keret

• Elektronika és mechanikai alkatrészek

  1. 04 x Ultrahangos érzékelő (HC-SR04)
  2. Raspberry Pi B+ (https://www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-3-model-b-plus/)
  3. Raspberry pi kamera (https://www.raspberrypi.org/products/camera-module-v2/) Lítium-ion akkumulátor
  4. Vezetékek
  5. Fejhallgató

• Eszközök

  1. Forró ragasztó
  2. Gumi öv (https://www.amazon.com/Belts-Gum-Power-Transmis…

2. lépés: 3D nyomtatott alkatrészek

A szemüveg prototípusát a SolidWorks (3D modell) modellezi, figyelembe véve az egyes elektronikus alkatrészek méretét. A modellezés során az elülső ultrahangos érzékelőt úgy helyezik el a szemüvegben, hogy csak az első akadályokat érzékeli, a bal és a jobb oldali ultrahangos érzékelőket 45 fokosra állítják a szemüveg középpontjától, hogy érzékeljék a felhasználó vállán és karján lévő akadályokat; egy másik ultrahangos érzékelő a talaj felé van elhelyezve a kátyú kimutatására. Az Rpi kamera a látvány középpontjában van elhelyezve. Ezenkívül a látvány jobb és bal halántékát úgy tervezték, hogy pozicionálja a málna pi és az akkumulátort. A SolidWorks és a 3D nyomtatott részek különböző nézetekben láthatók.

3D látványnyomtató segítségével fejlesztettük a látvány 3D modelljét. A 3D nyomtató legfeljebb 34,2 x 50,5 x 68,8 (hosszúság x szélesség x magasság) cm méretű prototípust tud kifejleszteni. Ezenkívül a szemüveg modelljének kidolgozásához felhasznált anyag politejsav (PLA) szál, és könnyen beszerezhető és alacsony költségű. A látvány minden részét házon belül gyártják, és az összeszerelési folyamat könnyen elvégezhető. A látvány modelljének kifejlesztéséhez körülbelül 254 gramm hordozóanyaggal ellátott PLA szükséges.

3. lépés: Az alkatrészek összeszerelése

Minden alkatrész össze van szerelve.

1. Helyezze be a málna pi -t a 3D nyomtatott jobb oldali halántékba
2. Helyezze be az akkumulátort a 3D nyomtatott bal oldali halántékba
3. Helyezze a kamerát a főkeret elé, ahol a lyuk létrejött a fényképezőgép számára
4. Helyezze be az ultrahangos érzékelőt a megadott lyukba

4. lépés: Hardverkapcsolatok

Az egyes komponensek csatlakoztatását a málna pi -vel képezik le, és bemutatják, hogy az elülső érzékelő kioldó- és visszhangcsapja a málna pi GPIO8 és GPIO7 érintkezőivel van összekötve. A GPIO14 és a GPIO15 összeköti a kátyúfelismerő érzékelő kioldó- és visszhangcsapját. Az akkumulátor és a fejhallgató a Micro USB tápellátáshoz és a Raspberry pi audio jack csatlakozójához van csatlakoztatva.

5. lépés: Felhasználói prototípus

Egy vak gyermek viseli a prototípust, és boldognak érzi magát, ha akadályokba ütközés nélkül járhat a környezetben. Az átfogó rendszer jó élményt nyújt látássérültekkel való tesztelés közben.

6. lépés: Következtetés és jövőbeli terv

Ennek az utasításnak a fő célja egy gyalogos útmutató kidolgozása, amely segíti a látássérülteket az önálló navigációban a környezetben. Az akadályérzékelő rendszer célja, hogy jelezze az akadályok jelenlétét a környezet körül, elöl, balra és jobbra. A kátyúfelismerő rendszer észleli az útfelületen lévő kátyúkat. Az ultrahangos érzékelőt és az Rpi kamerát a kifejlesztett gyalogos útmutató valós környezetének rögzítésére használják. Az akadály és a felhasználó közötti távolság kiszámítása az ultrahangos érzékelők adatainak elemzésével történik. A kátyúképeket kezdetben konvolúciós ideghálózat segítségével képezik ki, és a kátyúkat egyetlen kép rögzítésével észlelik. Ezután sikeresen kifejlesztették a sétáló útmutató prototípusát, körülbelül 360 g tömeggel, beleértve az összes elektronikus alkatrészt. A felhasználóknak szóló értesítés fejhallgatóval ellátott hangjeleken keresztül akadályok és kátyúk jelenlétével van ellátva.

Az oktatható anyag során elvégzett elméleti és kísérleti munka alapján javasolt, hogy további kutatásokat végezzenek a gyalogos kalauz hatékonyságának javítása érdekében, az alábbi pontok figyelembevételével.

• A kifejlesztett gyalogvezető kissé terjedelmes lett számos elektronikus alkatrész használata miatt. Például a málna pi -t használják, de a málna pi összes funkcióját itt nem használják. Ezért az alkalmazásspecifikus integrált áramkör (ASIC) kifejlesztése a kifejlesztett sétáló útmutató funkcióival csökkentheti a prototípus méretét, súlyát és költségét
• A valós világban a látássérült emberek kritikus akadályai közé tartoznak az úttesten lévő domborulatok, a lépcsőház helyzete, az útfelület simasága, az útfelületen lévő víz stb. felület. Így a gyalogos útmutató fejlesztése más kritikus akadályok figyelembevételével hozzájárulhat a látássérültek segítésére irányuló további kutatásokhoz
• A rendszer képes észlelni az akadályok jelenlétét, de nem tudja kategorizálni azokat az akadályokat, amelyek elengedhetetlenek a látássérültek számára a navigációban. A környezet szemantikai pixel szerinti szegmentálása hozzájárulhat a környezeti akadályok kategorizálásához.