Hướng dẫn đi bộ để tăng cường khả năng vận động của người khiếm thị: 6 bước

2025 Tác giả: John Day | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2025-01-13 06:58

Mục tiêu của người hướng dẫn là phát triển một hướng dẫn đi bộ có thể được sử dụng cho người tàn tật, đặc biệt là người khiếm thị. Người được hướng dẫn có ý định điều tra xem hướng dẫn đi bộ có thể được sử dụng một cách hiệu quả như thế nào để có thể xây dựng các yêu cầu thiết kế cho sự phát triển của hướng dẫn đi bộ này. Để hoàn thành mục tiêu, tài liệu hướng dẫn này có các mục tiêu cụ thể sau.

• Để thiết kế và thực hiện nguyên mẫu cảnh tượng để hướng dẫn người khiếm thị
• Xây dựng hướng dẫn đi bộ để giảm va chạm với các vật cản cho người khiếm thị
• Phát triển phương pháp phát hiện ổ gà trên mặt đường

Ba phần cảm biến đo khoảng cách (cảm biến siêu âm) được sử dụng trong hướng dẫn đi bộ để phát hiện chướng ngại vật theo từng hướng bao gồm phía trước, bên trái và bên phải. Ngoài ra, hệ thống phát hiện các ổ gà trên mặt đường bằng cách sử dụng cảm biến và mạng nơ-ron phức hợp (CNN). Chi phí tổng thể của nguyên mẫu đã phát triển của chúng tôi là khoảng 140 đô la và trọng lượng khoảng 360 g bao gồm tất cả các thành phần điện tử. Các thành phần được sử dụng cho nguyên mẫu là các thành phần in 3D, mâm xôi pi, máy ảnh mâm xôi pi, cảm biến siêu âm, v.v.

Bước 1: Vật liệu cần thiết

• Bộ phận in 3D

  1. 1 x đền bên trái in 3D
  2. 1 x đền phải in 3D
  3. 1 x khung chính in 3D

• Bộ phận điện tử và cơ khí

  1. 04 x Cảm biến siêu âm (HC-SR04)
  2. Raspberry Pi B + (https://www.raspberrypi.org/products/raspberry-pi-3-model-b-plus/)
  3. Máy ảnh Raspberry pi (https://www.raspberrypi.org/products/camera-module-v2/) Pin Lithium-ion
  4. Dây điện
  5. Tai nghe

• Công cụ

  1. Keo nóng
  2. Dây đai cao su (https://www.amazon.com/Belts-Rubber-Power-Transmis…

Bước 2: Các bộ phận in 3D

Nguyên mẫu cảnh tượng được mô phỏng trong SolidWorks (mô hình 3D) xem xét kích thước của từng thành phần điện tử. Trong mô hình, cảm biến siêu âm phía trước được đặt trong cảnh tượng chỉ để phát hiện các chướng ngại vật phía trước, các cảm biến siêu âm bên trái và bên phải được đặt ở vị trí 45 độ so với điểm trung tâm của cảnh tượng để phát hiện chướng ngại vật trong vai và cánh tay của người dùng; một cảm biến siêu âm khác được đặt về phía mặt đất để phát hiện ổ gà. Máy ảnh Rpi được đặt ở điểm trung tâm của cảnh tượng. Ngoài ra, đền bên phải và bên trái của màn hình được thiết kế để đặt vị trí của quả mâm xôi và pin tương ứng. SolidWorks và các bộ phận in 3D được hiển thị từ các chế độ xem khác nhau.

Chúng tôi đã sử dụng máy in 3D để phát triển mô hình 3D của cảnh tượng. Máy in 3D có thể phát triển một nguyên mẫu lên đến kích thước tối đa là 34,2 x 50,5 x 68,8 (L x W x H) cm. Bên cạnh đó, vật liệu được sử dụng để phát triển mô hình của cảnh tượng là dây tóc Polylactic acid (PLA) và nó rất dễ kiếm và chi phí thấp. Tất cả các bộ phận của cảnh tượng đều được sản xuất trong nhà và quá trình lắp ráp có thể dễ dàng được thực hiện. Để phát triển mô hình của cảnh tượng, cần số lượng PLA với vật liệu hỗ trợ là khoảng 254gm.

Bước 3: Lắp ráp các thành phần

Tất cả các thành phần được lắp ráp.

1. Chèn pi raspberry vào đền bên phải được in 3D
2. Lắp pin vào đền bên trái được in 3D
3. Đưa máy ảnh vào phía trước khung chính, nơi tạo lỗ cho máy ảnh
4. Chèn cảm biến siêu âm vào lỗ được chỉ định

Bước 4: Kết nối phần cứng

Kết nối của mỗi thành phần được ánh xạ với pi raspberry và cho thấy rằng chân kích hoạt và echo của cảm biến phía trước được kết nối với chân GPIO8 và GPIO7 của raspberry pi. GPIO14 và GPIO15 kết nối chân kích hoạt và chân phản xạ của cảm biến phát hiện ổ gà. Pin và tai nghe được kết nối bằng nguồn Micro USB và cổng cắm Audio của raspberry pi.

Bước 5: Nguyên mẫu người dùng

Một đứa trẻ khiếm thị mặc nguyên mẫu và cảm thấy hạnh phúc khi đi bộ trong môi trường mà không có bất kỳ va chạm nào với chướng ngại vật. Hệ thống tổng thể mang lại trải nghiệm tốt trong khi thử nghiệm với người khiếm thị.

Bước 6: Kết luận và kế hoạch tương lai

Mục tiêu chính của tài liệu hướng dẫn này là phát triển một hướng dẫn đi bộ để hỗ trợ người khiếm thị di chuyển độc lập trong các môi trường. Hệ thống phát hiện chướng ngại vật nhằm mục đích chỉ ra sự hiện diện của chướng ngại vật xung quanh theo các hướng phía trước, bên trái và bên phải. Hệ thống phát hiện ổ gà phát hiện các ổ gà trên mặt đường. Cảm biến siêu âm và máy ảnh Rpi được sử dụng để ghi lại môi trường thế giới thực của hướng dẫn đi bộ đã phát triển. Khoảng cách giữa chướng ngại vật và người sử dụng được tính toán bằng cách phân tích dữ liệu từ các cảm biến siêu âm. Hình ảnh ổ gà được huấn luyện ban đầu bằng cách sử dụng mạng nơ-ron phức hợp và các ổ gà được phát hiện bằng cách chụp một hình ảnh duy nhất mỗi lần. Sau đó, nguyên mẫu của hướng dẫn đi bộ được phát triển thành công với trọng lượng khoảng 360 g bao gồm tất cả các thành phần điện tử. Thông báo cho người dùng được cung cấp về sự hiện diện của chướng ngại vật và ổ gà thông qua tín hiệu âm thanh bằng tai nghe.

Dựa trên các công việc lý thuyết và thực nghiệm được thực hiện trong quá trình hướng dẫn này, chúng tôi khuyến nghị rằng các nghiên cứu sâu hơn có thể được thực hiện để cải thiện hiệu quả của hướng dẫn đi bộ bằng cách giải quyết các điểm sau.

• Hướng dẫn đi bộ được phát triển trở nên hơi cồng kềnh do sử dụng một số thành phần điện tử. Ví dụ, pi raspberry được sử dụng nhưng tất cả các chức năng của raspberry pi không được sử dụng ở đây. Do đó, việc phát triển Mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng (ASIC) với các chức năng của hướng dẫn đi bộ đã phát triển có thể giảm kích thước, trọng lượng và chi phí của nguyên mẫu
• Trong môi trường thực tế, một số trở ngại quan trọng mà người khiếm thị phải đối mặt là gờ trên mặt đường, tình trạng cầu thang, độ nhẵn mặt đường, nước trên mặt đường, v.v. Tuy nhiên, hướng dẫn đi bộ được phát triển chỉ phát hiện các ổ gà trên đường mặt. Do đó, việc tăng cường hướng dẫn đi bộ xem xét các trở ngại quan trọng khác có thể đóng góp vào nghiên cứu sâu hơn để hỗ trợ người khiếm thị
• Hệ thống có thể phát hiện sự hiện diện của chướng ngại vật nhưng không thể phân loại chướng ngại vật, điều này rất cần thiết cho người khiếm thị trong việc điều hướng. Việc phân đoạn theo từng pixel theo ngữ nghĩa của môi trường xung quanh có thể góp phần phân loại các chướng ngại vật xung quanh môi trường.