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参赛队名: 赛博召唤师所选赛题: 路径 B:已有平台深度适配赛事: 第三届中国研究生操作系统开源创新大赛
本作品基于酷世 DIY ESP32-S3-Korvo V4 开发板,完成 openvela 平台深度适配,并实现面向导盲犬场景的多模态 AI Agent 辅助系统。
视障人士依靠导盲犬规避风险,但导盲犬无法用语言描述前方环境。本作品通过终端获取环境图像,经视觉大模型提取障碍类型和方位等信息,以 TTS 语音和 LCD 界面反馈给使用者,形成“环境感知—信息分析—结果反馈”的完整链路。
在环境识别之外,终端还提供与 PC 的双向音视频通话。使用者通过触摸按钮或对应的实体功能键发起紧急呼叫和拍照识别;BLE 应用广播固定名称 GuideAgent-BLE,手机和 PC 可连接并读取设备信息。
demo/
tests/
src/apply.sh
demo/nuttx.bin
openvela/NuttX RTOS 为基础,接入以下能力:
guideble
trunk-5.5
src/tools/guide_remote_server.py
guideble status
演示参数通过 guideagent config set 命令设置,板端保存后重启保留。测试材料、执行方法及结果索引见 tests/README.md,BLE 操作说明见 guideble README。
guideagent config set
识别与播报依赖网络和配置的云端服务。板子与 PC 通话时接入同一局域网,允许 Python 访问音视频设备并通过防火墙开放通话端口。
默认演示固件运行 GuideAgent 页面和 guideble;原生 AI Agent 使用对应配置运行。BLE 提供单连接、只读设备信息服务,音视频通话通过 Wi-Fi 传输。识别以低分辨率图像提供环境辅助信息,实际反馈受场景、服务响应和网络状况影响;视频刷新受相机采集、Wi-Fi 与 LCD SPI 传输影响。测试结论按 tests/README.md 中对应的固件配置和实测记录核对。
src/ 目录包含比赛所需的全部代码修改,以文件覆盖层形式组织:
src/
repo sync
src/apply.sh --openvela-dir /path/to/openvela
.apply_manifest
camera_audio_wifi_ble
从提交目录执行覆盖,再在准备好的 openvela 工作区构建:
bash src/apply.sh --openvela-dir /path/to/openvela cd /path/to/openvela export PATH="$PWD/prebuilts/gcc/linux-x86_64/xtensa-esp32s3-elf/bin:$PATH" ./build.sh vendor/espressif/boards/esp32s3/esp32s3-korvo-2/configs/camera_audio_wifi_ble -j8
锁定依赖、SDK 准备及完整步骤见 构建与运行和 src/README.md。NimBLE 固定版本源码包随覆盖层提供,构建时自动解压。
在 Linux 或 WSL 安装 Python 3.9 及以上和 C 编译器 cc,从提交目录运行主机回归:
cc
PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 tests/测试及验证材料/check_source.py
板端标准用例、真实设备采集、网络与 BLE 验证的命令和材料索引见 tests/README.md。图像识别和双向通话的实机操作见 demo/README.md。
本作品中具备通用价值的修改已提交至 openvela 社区评审:
版权所有:中国计算机学会技术支持:开源发展技术委员会 京ICP备13000930号-9 京公网安备 11010802047560号
基于 openvela 的 ESP32-S3-Korvo V4 多模态导盲犬辅助 AI Agent
参赛队名: 赛博召唤师
所选赛题: 路径 B:已有平台深度适配
赛事: 第三届中国研究生操作系统开源创新大赛
作品简介
本作品基于酷世 DIY ESP32-S3-Korvo V4 开发板,完成 openvela 平台深度适配,并实现面向导盲犬场景的多模态 AI Agent 辅助系统。
视障人士依靠导盲犬规避风险,但导盲犬无法用语言描述前方环境。本作品通过终端获取环境图像,经视觉大模型提取障碍类型和方位等信息,以 TTS 语音和 LCD 界面反馈给使用者,形成“环境感知—信息分析—结果反馈”的完整链路。
在环境识别之外,终端还提供与 PC 的双向音视频通话。使用者通过触摸按钮或对应的实体功能键发起紧急呼叫和拍照识别;BLE 应用广播固定名称 GuideAgent-BLE,手机和 PC 可连接并读取设备信息。
提交目录
demo/tests/src/apply.shdemo/nuttx.bin硬件平台
软件架构
openvela/NuttX RTOS 为基础,接入以下能力:
guideble应用提供广播、连接管理及 GATT 设备信息服务系统环境与主要依赖
trunk-5.5openvela 基线及 ESP32-S3 工具链;需要 Git、repo、GNU make、CMake 和 Python 3。演示与验证入口
demo/nuttx.bin,在板端 NSH 配置 Wi-Fi、视觉模型和语音服务参数。src/tools/guide_remote_server.py,在板端指定 PC 地址并打开 GuideAgent 页面,演示识别播报、双向音视频通话及挂断。guideble status查看连接状态。演示参数通过
guideagent config set命令设置,板端保存后重启保留。测试材料、执行方法及结果索引见 tests/README.md,BLE 操作说明见 guideble README。运行条件与已知限制
识别与播报依赖网络和配置的云端服务。板子与 PC 通话时接入同一局域网,允许 Python 访问音视频设备并通过防火墙开放通话端口。
默认演示固件运行 GuideAgent 页面和 guideble;原生 AI Agent 使用对应配置运行。BLE 提供单连接、只读设备信息服务,音视频通话通过 Wi-Fi 传输。识别以低分辨率图像提供环境辅助信息,实际反馈受场景、服务响应和网络状况影响;视频刷新受相机采集、Wi-Fi 与 LCD SPI 传输影响。测试结论按 tests/README.md 中对应的固件配置和实测记录核对。
代码覆盖层说明
src/目录包含比赛所需的全部代码修改,以文件覆盖层形式组织:repo sync的干净trunk-5.5openvela 工作区src/apply.sh --openvela-dir /path/to/openvela,按.apply_manifest应用 705 个清单文件camera_audio_wifi_ble配置构建演示固件从提交目录执行覆盖,再在准备好的 openvela 工作区构建:
锁定依赖、SDK 准备及完整步骤见 构建与运行和 src/README.md。NimBLE 固定版本源码包随覆盖层提供,构建时自动解压。
测试方法
在 Linux 或 WSL 安装 Python 3.9 及以上和 C 编译器
cc,从提交目录运行主机回归:板端标准用例、真实设备采集、网络与 BLE 验证的命令和材料索引见 tests/README.md。图像识别和双向通话的实机操作见 demo/README.md。
社区贡献
本作品中具备通用价值的修改已提交至 openvela 社区评审:
关键文档索引