基于STM32单片机的多功能智能盲人拐杖设计.docx

基于STM32单片机的多功能智能盲人拐杖设计

摘要：针对盲人出行安全问题，设计一款解决盲人出行困难的智能拐杖。本设计以STM32单片机为控制核心，结合当前先进且较为成熟的信号处理算法、传感器技术、无线通信技术，通过超声波模块进行广角测障利用语音播报模块报警，引导盲人及时规避障碍物。同时采用MPU6050水平检测模块监测拐杖与地面的倾角，在出现突发情况时，不仅可以通过语音模块识别求救，还可以用短信的方式将GPS的实时定位位置发送给监护人。此外，采用OPENMV4进行机器视觉图像分析，使拐杖能对外界变动的信息做出应答，为盲人通过路况复杂的红绿灯路口提供保障。现测试结果表明，整个系统性能稳定，灵敏度较高，操作方便，且功能易于扩展，能满足盲人出行的多方面需求。

关键词：盲人拐杖；红绿灯识别；超声波测距；跌倒报警

项目名称：“无忧出行”智能盲人手杖装置设计，项目编号：202010214020，国家级大学生创新训练项目

1概述

针对盲人出行安全问题，现有的辅助盲人出行工具性能单一且无法普及，设计智能盲人手杖可以帮助更多盲人实现安全出行。随着信息化社会的飞速发展，在基本满足了大众的物质需求后，人们也更加关注社会残障群体。相比于正常人，残障人士的生活有诸多的不便，更需要社会对他们的理解与关注。针对盲人出行安全问题，现有的辅助盲人出行工具性能单一且无法普及，设计了一款基于STM32单片机控制的集超声波测障、语音播报、红绿灯识别、短信报警、GPS定位等功能于一体的智能拐杖系统,能够实时监测周边情况,保护老人安全出行。

2系统总体设计

单片机实时监控测距模块传送来的信号，对信号处理后，进行避障决策判断。当检测到障碍物时，手杖自动报警（语音和机械振动双重模式）提示盲人避障。同时，用图像分析技术识别并筛选外界信息，构造合理的内部控制逻辑，组建红绿灯决策功能，另外，还有一键求助和黑夜防撞等特色功能，进一步提高盲人出行安全系数。系统结构框图如图1所示。

图1系统结构框图

3硬件部分

系统硬件部分主要由超声波测距、红绿灯决策、以及跌倒报警装置三大方面组成。

通过相应的传感器，例如超声波模块、OPENMV4、MPU6050与单片机相连接对周围环境进行检测，判断是否存在障碍物、是否为红灯、老人是否跌倒等状况并发出警报。

3.1超声波模块

选用US-100与HC-SR04两个测距模块，减小了两个同型号超声由于距离较近产生干扰。超声波工作原理是超声波模块发出一定频率的超声波，超声波遇到物体发生反射，返回到发射处可以被模块检测到。其优点是不受光线、被测对象颜色等影响且具有较宽的电压输入范围、工作稳定。使用时将其设定的检测范围为前方0.6米内是否有障碍物，当0.6米内有障碍时通过语音播报提示盲人。

3.2角度传感器模块

选用整合性6轴运动处理组件（MPU6050）作为测量上肢运动姿态的传感器，传感器模板电路原理图如图2。其内置惯性测量单元包含三轴陀螺仪和三轴加速度计，具有数字输出、精度高、功耗低、可靠性高等优势，输出角度值更为精确，并且可大大简化评定仪器的结构。通过测量拐杖和水平面的夹角来判断是否发生摔倒事故，当接近倾斜极限时，并持续保持极限状态时，GPS定位系统发挥作用，利用GSM模块将位置信息发送至监护人手机。

图2MPU6050原理图

3.3红绿灯决策模块

选用OPENMV4的M12（10m焦距可调）摄像头作为外界信息获取、处理、发送和反馈的主要媒介。通过高级语言MicroPython脚本，凭借高级的数据结构处理机器视觉算法中复杂的输出。同时，搭配语音合成器实现红绿灯决策功能。首先利用OPENMV4对路口种类繁杂的信息量进行数字化处理，当摄像头识别到与预设颜色、高度、角度等参数近似相符的信息后，依据程序脚本进行逻辑决策，驱使语音合成器工作，用语音引导盲人行过红绿灯路口。

4软件部分

4.1超声波部分软件设计：

US-100、HC-SR04测距模块是通过超声波遇到物体发生反射，并将物体距离传给超声波，若物体距离大于给定值60cm，则调用语音模块提示“前方有障碍物”。

4.2跌倒部分软件设计

MPU6050运动组件检测拐杖的倾斜状态，通过AD转换将模拟信号转化为数字信号，上传至STM32芯片进行信息处理，如果大于预设值则通过gps收集位置信息通过sim800c发送短信。

4.3红绿灯决策过程软件设计

盲人拐杖开始运行，OPENMV4即刻开始工作。利用Python语言逻辑编程，预设可视颜色的阈值、可识别范围、参照高度等固定参数，通过摄像头聚焦并提取可视范围内的信息。对比预设参数，若识别到对称信息，在一定时间内迅速框选目标，并在目标中心点定位，以便对变化的信息及时做出应答。

此时，可确定盲人即将进入红绿灯路口，令OPENMV