摘要

近年來，人工智能與嵌入式機器人技術迅速融合，推動了自主機器人系統從研究實驗室走向實際產品。本項目“DOM”是一款從 0 開始設計與構建的 AI 驅動自主機器人，融合視覺感知、嵌入式控制、語音交互、邊緣 AI 推理與云端監控等多項技術，具有自主導航、環境感知與實時交互能力。本文將從系統架構、軟硬件設計、AI 算法、控制策略、系統實現與性能評估展開全面技術分析，既適合開發者快速理解項目設計邏輯，也為未來擴展提供工程指南。

1. 引言

自主機器人是嵌入式系統、人工智能、計算機視覺與控制工程等多學科交叉的重要研究方向。隨著低功耗邊緣計算設備與開源軟件生態的成熟，使得個人開發者能夠構建復雜的智能機器人系統。DOM 項目的目標即是展示這樣一套完整的端到端自主機器人平臺，具備下列核心能力：

• 環境視覺感知與目標識別

• 實時路徑規劃與避障導航

• 自主決策與任務執行

• 人機語音交互與反饋機制

• 遠程監控與調試界面

DOM 是一個整體性的系統設計，它不僅實現機器人自主驅動，還展示了工程級集成與性能優化思路，適合作為嵌入式 AI 與機器人課程的項目案例，以及新手開發者快速入門模板。

2. 系統總體架構

DOM 的系統架構可分為以下幾大模塊：

1. 感知單元（Vision + Audio）

2. 嵌入式控制單元（核心處理與 I/O 控制）

3. AI 推理模塊（視覺識別與行為決策）

4. 機器人運動控制與執行層

5. 遠程監控與控制儀表盤（Dashboard）

這五層協同工作，使 DOM 能夠在現實世界中進行感知、決策、執行與反饋循環。

3. 硬件設計與選型

DOM 選用了廣泛支持 AI 與多媒體處理的嵌入式平臺和傳感器組件，主要硬件如下：

3.1 核心控制器：Raspberry Pi 3 Model B

作為主控制板，Raspberry Pi 3 具備以下關鍵優勢：

• ARM Cortex-A 系列 SoC，適合輕量 AI 推理與數據處理

• 豐富的 GPIO/I2C/SPI 接口，可擴展多種傳感器

• 支持 Linux 系統與開源 AI 軟件棧

• 社區資源豐富，有大量驅動支持

Raspberry Pi 3 提供了嵌入式機器人常見需求的處理能力，雖然不是最強的平臺，但在成本與易用性之間提供了較好折衷。

3.2 視覺感知：Raspberry Pi Camera Module

用于獲取機器人周邊環境的視頻圖像，作為視覺感知與 AI 推理輸入。

• 支持高清圖像采集

• 與核心板緊密集成

• 為實時目標檢測與導航算法提供輸入數據

3.3 音頻交互：Seeed Studio ReSpeaker Mic Array

采用遠場 7 麥克風陣列，可實現多方向語音拾取、波束成形與噪聲抑制，使機器人具備語音交互能力。

3.4 輸出設備：揚聲器

用于語音反饋和音頻提示，使人機交互更加自然。

3.5 輔助設備與工具

• 3D 打印機：用于制造機器人結構與外殼

• Ubuntu + Fusion 360 軟件：用于開發環境與機械設計

4. 軟件架構與系統實現

DOM 的軟件架構主要包含：

• 操作系統層

• 視覺與傳感器驅動層

• AI 推理與處理層

• 控制邏輯與策略層

• 數據通信與監控層

4.1 操作系統與基礎環境

開發環境采用 Ubuntu 系統，以便于集成開源工具和庫，并運行在 Raspberry Pi 上。Linux 提供強大的驅動支持和實時性能優化能力，更有利于跨模塊調試與部署。

4.2 感知層驅動

視覺與音頻感知依賴于官方驅動和第三方庫，攝像頭模塊通過 V4L2、OpenCV 等接口訪問視頻幀；麥克風陣列通過 ALSA 或 PulseAudio 接入系統。

5. 邊緣 AI 推理與感知算法

AI 算法是 DOM 系統的核心，用于實現環境感知、目標識別、行為決策等功能。主要包括：

5.1 目標檢測與視覺感知

通過預訓練的輕量級目標檢測模型（例如 MobileNetV2 + SSD）在邊緣設備上進行實時推理，可識別前方障礙、行人等關鍵對象信息。

優化策略包括：

• 輸入圖像縮放與裁剪

• 量化模型以節省計算資源

• 異步推理與多線程處理

這些策略確保視覺感知在 Raspberry Pi 平臺上擁有流暢性能表現。

5.2 行為決策與控制策略

感知模塊給出環境信息之后，控制層依據策略模型進行決策，例如：

• 障礙規避

• 路徑規劃

• 狀態機觸發不同行為

• 與語音交互結合的指令響應

以上功能由核心算法和狀態機邏輯協同完成，使機器人達到基礎自主行為。

6. 運動控制與路徑規劃

DOM 的運動控制層負責將 AI 決策轉化為機器人實際動作，例如前進、轉向與停止等。主要設計特點如下：

6.1 控制模塊接口

• 速度與方向控制

• PWM 控制電機驅動

• 反饋循環調節行為

運動控制并不依賴開源機器人操作系統，而是通過定制控制邏輯完成閉環運動。可以在未來集成 ROS 或更高級規劃器以增強性能。

7. 實時監控與遠程儀表盤

為了便于開發者監控機器人狀態以及遠程操作，DOM 項目構建了一個自定義的 Web 儀表盤系統。

7.1 數據展示

儀表盤顯示機器人關鍵數據：

• 傳感器數據流（如攝像頭圖像）

• 狀態日志與 AI 決策結果

• 系統健康狀態與警報

7.2 控制接口

通過遠程界面可以：

• 發送控制指令

• 調整運行參數

• 查看機器人當前位置與運行狀態

這種設計大大提升了開發調試效率，并為機器人實際部署奠定了良好的遠程運維能力。

8. 機械結構與制造實現

DOM 的機械結構使用 CAD 軟件建模，并通過 3D 打印等方式制造，實現了模塊化組件的設計：

• 底盤結構與電機罩

• 傳感器支架

• 模塊擴展接口

模塊化設計便于未來升級與擴展其他傳感器。

9. 系統調試與性能評估

DOM 的整體系統在開發過程中進行了大量測試，主要關注以下指標：

• 視覺識別準確率與延遲

• 自主導航穩定性

• 語音交互響應速度

• 遠程控制可靠性

性能測試顯示，在 Raspberry Pi 平臺上，該系統能夠達到實時響應級別，實現穩定運行。針對環境復雜程度的不同，仍可通過模型優化與硬件升級獲得更佳表現。

10. 應用場景與擴展方向

DOM 項目具備如下應用前景：

• 教育機器人平臺

• 環境監測與巡檢機器人

• 人機交互演示系統

• 移動服務機器人

未來可擴展方向包括：

• 集成更強邊緣 AI 芯片，如 NVIDIA Jetson 系列

• 引入激光雷達或深度攝像頭以提升地圖構建能力

• 集成 SLAM 實現環境建圖導航

• 使用 ROS 2 構建更通用架構

DOM 展示了一個從硬件、軟件到 AI 決策的端到端開發方法，適合用于嵌入式 AI 自主機器人課程與實踐項目指南。

11. 總結

本技術文稿系統化地整理了 DOM AI 自主機器人項目的設計思路、實現架構與工程亮點。DOM 作為一個高集成度、可擴展的自主機器人平臺，在資源受限的單板計算環境下成功集成了 AI 感知、語音交互、自主決策與遠程監控等功能。其工程價值在于為開發者提供一個實用的、可復現的項目模板，也為進一步研究與工業級開發提供基礎。