“语养天年”基于RDKX5的嵌入式助老系统
摘要
随着全球老龄化问题日益严重，智慧养老系统成为解决老年人生活质量和家庭安全性的重要手段。本项目旨在利用AI技术搭建一个智能化嵌入式系统，来为老人提供一个一个智能化、舒适、安全的生活环境，特别针对独居老人的需求。

项目通过搭建搭载传感器的智能机器人，通过AI导航和视觉算法，检测室内安全隐患和环境数据。通过智能健康检测手环收集健康数据，并将上述数据传输到云平台上。搭建一个智能化的养老系统。

主要功能如下：

机器人在公寓内的运动控制

机器人的语音控制的研究：

底层运动控制算法的研究

研上层导航定位算法的研究

室内环境安全检测

传感器应用研究：采用传感器实时检测室内环境：

特征提取与检测：老人健康检测

设计健康检测手环，监测老年人的身体健康，内置多种传感器如心率传MAX30102（正在）、体温传感器MAX30205（完成）、陀螺仪MPU6050模块（）。及时预警健康异常。OLED 屏幕IIC

图1 健康监测手环功能框图

关键词：RDK X5，机器视觉，语音交互，AI大模型，嵌入式硬件。

功能设计与目前完成情况
控制与运动功能

图6.硬件框架

我们基于上面需要的功能，设计了以STM32为基础的，底层控制板，如下所示：

1. 原理图与PCB

图9.基于STM32智能车主驱一体原理图

图9.基于STM32智能车主驱一体原理图

图10.基于STM32智能车主驱一体PCB图

1. 硬件实物图
2. 

图11.基于STM32智能车主驱一体PCB实物图（未焊接）

图12.基于STM32智能车主驱一体PCB实物图（已焊接）

1. 运动控制执行层代码的构建

为了能够方便调度底层控制板速度，灯光，蜂鸣器等任务，我们采用freertos.他很方便方便地实现任务切换和调度，提高系统的响应速度和效率。主要有下面几个任务，如下

导航与定位功能

为了能让巡航机器人能够在室内自如行驶，我们选用基于cartographer算法的Slam建图算法，基于move_base的全局路径规划算法，和基于TEB算法的局部路径规划算法

具体导航搭建的过程，我们采用的是机器人开发社区给的方法，然后根据需求，搭建了我们的导航框架，如下所示：

通过获取底盘IMU 和里程计的数据，结合激光雷达扫描到的信息，可以实现导航和定位。

机器视觉

我们预计构建基于yolov8pose的模型，并且部署到RDKX5的BPU上面，之前在任务1中，已经实现了初步的CPU部署，经过学习，我们已经训练出了第一版模型

可以实现很好的检测
AI大模型集成与语音交互

暂时没有开始进行

手环的健康检测：
我们完成了没有UI界面设计的初版代码，并且构建出了系统板，并且经过上版测试是可实现的，后续会进行缩小然后3D打印成手环

测试脉搏

测试血氧