1 实训选题目的
本次实训选择的题目是“树莓派智能小车”，旨在为人们提供高效便捷的日常服务环境，利用树莓派智能小车实现多功能智能化操作。通过综合使用传感器模块和人工智能技术，智能小车能够自主完成路径规划、障碍避让、语音控制、图像识别等功能。例如，可以通过语音指令控制小车的行驶、停车或切换模式，同时借助计算机视觉技术实现人脸识别或目标跟踪，为日常生活或工作场景提供更多便捷服务。
2 实训任务目的
通过本项目，我们将综合运用人工智能专业相关知识，包括但不限于Linux操作系统、Python程序设计、人工智能数据处理、机器学习技术及应用、计算机视觉技术、响应式网页设计、嵌入式系统、数据库基础、软件工程和人工智能产品开发等。本项目要求小组成员灵活运用所学知识，开发出具有创新性和实用价值的智能小车，解决日常生活中的自动化需求，进一步提高生活质量和环境智能化水平，同时培养团队协作能力与工程实践能力。
3 实训介绍
（一）必备功能说明：
1. 路径规划与障碍避让：智能小车搭载的传感器能够实时感知周围环境，通过算法处理实现路径规划和障碍物避让，确保小车在复杂环境中安全高效地运行。
2. 语音控制行驶：通过集成的语音识别模块，用户可以发出简单的语音指令，如“前进”、“后退”、“左转”、“右转”，小车将识别这些指令并执行相应的动作。
3. 图像识别与目标跟踪：利用计算机视觉技术，智能小车能够识别特定的人脸或目标，并进行跟踪，这在监控和安全领域具有广泛的应用前景。
4. 实时语音播报温湿度数据：系统通过树莓派连接的温湿度传感器实时采集环境温度和湿度数据，并将这些数据通过百度AI的API的语音合成功能转换为语音播报给用户，提高使用的便捷性。
5. 语音识别播放音乐：系统通过语音识别模块捕捉用户的语音指令，如“播放音乐”或指定歌曲名称，将语音指令识别功能转换为文本。随后，系统解析指令，通过在线音乐库或本地存储的音乐文件播放用户指定的歌曲或推荐歌曲。
6. 语音合成技术：系统调用百度AI开放平台提供的语音合成API，通过HTTP请求将温湿度数据转化为自然、清晰的语音输出，用户可以选择不同的声音风格，提升语音播报的个性化体验。
7. 温湿度检测：温湿度传感器用于精确测量环境的温度和湿度。传感器通过数字接口与树莓派通信，提供精确的数据，快速响应环境变化，为用户提供实时的温湿度信息。
8. 实时语音播报天气功能：当用户通过语音指令查询天气（例如“今天的天气怎么样”），树莓派会调用高德天气API获取用户所在位置的实时天气数据，包括温度、湿度、风速、天气预报等信息。随后，系统利用百度AI语音合成技术将这些数据转换为自然流畅的语音，播报给用户。
通过本次实训，我们的目标是开发一个功能齐全、用户友好且具有一定智能的树莓派智能小车系统，以提高用户对环境舒适度的控制能力，并为环境监测提供科学依据。通过综合运用人工智能专业相关知识，我们将培养团队协作能力与工程实践能力，解决日常生活中的自动化需求，进一步提高生活质量和环境智能化水平。
4 实训组件
1. 树莓派主板1块
2. 树莓派电源适配器1个
3. 40P软排线1根
4. 温湿度传感器1个
5. 面包板1个
6. 跳线若干
7. 电阻若干（用于温湿度传感器电流限制）
8. 杜邦线若干（用于连接面包板上的组件）
9. 显示器1个
10. SD卡1张
11. 网络线1根
12. 外壳和保护套1个
13. 麦克风
14. 扬声器
15. 电机驱动模块（用于控制小车电机）
16. 电机和轮子（用于小车移动）
17. 电池及电池座（为小车提供动力）
18. 传感器模块（如超声波传感器、红外传感器等，用于环境感知和避障）
19. 摄像头模块（用于图像识别和目标跟踪）
20. 语音识别模块（用于接收和处理语音指令）
5 实训原理
树莓派智能小车的原理是通过集成多种传感器和执行器，实现对环境的感知、决策和响应，以完成指定的任务和动作。该系统主要由树莓派主板控制，通过读取传感器数据和处理用户输入，智能调节小车的行为。以下是树莓派智能小车的核心工作原理：
1) 树莓派主板作为系统的控制中心，负责处理来自传感器的输入信号和麦克风的语音信号，并输出合成语音和报警信号。
2) 温湿度传感器检测周围环境的温度和湿度强度，并将数据发送给树莓派。
3) 树莓派根据接收到的数据，计算出当前的环境状态，并根据预设的阈值判断是否需要触发报警。
4) 系统界面接收树莓派的处理结果，并以合成语音的形式显示当前的温湿度数据。
5) 系统还可以根据预设的模式或用户语音指令，自动调整相关设备的运行状态，如开启空调或加湿器，以维持理想的室内环境。
6) 电阻和跳线用于电路的连接和电流限制，确保传感器和树莓派的工作安全和稳定。
7) 使用jieba中文分词组件对中文文本分析，识别热词和语气词等不同含义的语音信息。
8) 通过调用百度AI的语音合成API（TTS），使系统将识别的文本转化为自然流畅的语音，支持多种音色、语调和语言风格。
9) 使用百度AI的情绪识别API分析用户的语音内容，识别其情绪状态（如愤怒、快乐、悲伤等）。系统可以基于语音中的语气、语调和词汇等特征，准确判断用户的情绪，并据此调整系统的反馈方式，为用户提供更贴心、个性化的互动体验。
10) 基于情绪识别的结果，系统不仅能生成普通的语音回复，还可以根据用户的情绪状态自动调整回复内容的语气和风格，从而增强用户的互动体验和情感连接。
11) 麦克风捕捉用户语音输入信号，树莓派调用百度AI语音识别API，将用户的语音信号转化为文本指令，例如“播放音乐”或指定歌曲名称。接着树莓派根据识别的文本内容解析用户意图，如果用户指定播放音乐，将文本映射到本地音乐库或在线音乐服务进行匹配。
12) 麦克风接收用户的语音输入信号，树莓派调用百度AI语音识别API，将语音转化为文本。树莓派将转化的文本传递给百度聊天AI接口，解析用户的输入并生成相应的回复文本。扬声器播报回复内容，实现自然语音交互。
13) 系统将语音识别的文本传递给高德天气API。树莓派调用高德天气API获取实时天气信息（包括温度、湿度、风速等），并将返回的数据解析为结构化内容。随后，调用百度AI语音合成API，将天气信息转化为自然流畅的语音，通过扬声器进行播报。例如：“今天多云，气温25到30摄氏度，空气质量良好。”
14) 智能小车搭载的传感器模块（如超声波传感器、红外传感器等）用于环境感知和避障，确保小车在复杂环境中安全高效地运行。
15) 摄像头模块用于图像识别和目标跟踪，可以识别特定的人脸或目标，并进行跟踪，这在监控和安全领域具有广泛的应用前景。
16) 电机驱动模块控制小车电机，实现小车的前进、后退、转向等动作。
17) 电池及电池座为小车提供动力，确保小车能够长时间自主运行。
18) 通过综合使用传感器模块和人工智能技术，智能小车能够自主完成路径规划、障碍避让、语音控制、图像识别等功能，为日常生活或工作场景提供更多便捷服务。
6 最终代码展示
import RPi.GPIO as GPIO
import time
import sys, termios, atexit
from select import select
import tty# 设置GPIO模式
GPIO.setmode(GPIO.BOARD)# 定义电机控制引脚
IN1 = 11
IN2 = 12
IN3 = 13
IN4 = 15# 初始化GPIO
GPIO.setup(IN1, GPIO.OUT)
GPIO.setup(IN2, GPIO.OUT)
GPIO.setup(IN3, GPIO.OUT)
GPIO.setup(IN4, GPIO.OUT)# 定义前进、后退、左转、右转的函数
def forward():GPIO.output(IN1, True)GPIO.output(IN2, False)GPIO.output(IN3, True)GPIO.output(IN4, False)def backward():GPIO.output(IN1, False)GPIO.output(IN2, True)GPIO.output(IN3, False)GPIO.output(IN4, True)def left():GPIO.output(IN1, False)GPIO.output(IN2, True)GPIO.output(IN3, True)GPIO.output(IN4, False)def right():GPIO.output(IN1, True)GPIO.output(IN2, False)GPIO.output(IN3, False)GPIO.output(IN4, True)def stop():GPIO.output(IN1, False)GPIO.output(IN2, False)GPIO.output(IN3, False)GPIO.output(IN4, False)# 获取按键输入
def getch():fd = sys.stdin.fileno()old_settings = termios.tcgetattr(fd)try:tty.setraw(sys.stdin.fileno())ch = sys.stdin.read(1)finally:termios.tcsetattr(fd, termios.TCSADRAIN, old_settings)return ch# 主循环
try:print("使用W、S、A、D键控制小车，按Q退出")while True:key = getch()if key == 'w':forward()print("前进")elif key == 's':backward()print("后退")elif key == 'a':left()print("左转")time.sleep(0.3)stop()elif key == 'd':right()print("右转")time.sleep(0.3)stop()elif key == 'q':breakelse:stop()time.sleep(0.08) # 延时，防止按键过快finally:GPIO.cleanup() # 清理GPIO设置百度语音代码如下:
from aip import AipSpeech
import os
APP_ID = '116043927'
API_KEY = 'MrVxD4ii3XXpYsytcmHhX4OS'
SECRET_KEY = 'ji3DHc61DFMP2wpTKaie1Th1sDdpJ1gd'client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY,SECRET_KEY)result = client.synthesis('你好，朱博文', 'zh', 1, {
'vol': 5, 'spd': 5
})
if not isinstance(result, dict):with open('zbw.mp3', 'wb') as f:f.write(result)
os.system('start zct.mp3')
7 参考文献
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