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
}----
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。
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