基于Raspberry Pi 5的情感机器人设计

Raspberry Pi 5相较于上一代搭载了更强的处理器和硬件性能，为情感机器人的开发提供了前所未有的可能性。其支持多任务处理和实时计算，为语音交互和情感判断提供了坚实的基础。此外配合高性能的摄像头模块和传感器，机器人能够捕捉环境信息，真正做到 “知人知面” 。

本项目一款以Raspberry Pi 5为核心设计的情感机器人,具备语音识别、情绪分析、表情显示和运动控制等功能。

apple Spatial Audio并不是唯一的空间音频技术；Sony和Denon等公司在这项技术上也处于领先地位，并提供商业化产品。不过，本文仅讨论空间音频技术一般概念以及Apple的Personalized Spatial Audio。

音频偏好始终被视为一项个人体验。一个人认为好的东西对另外一个人可能并非如此。但随着Apple iOS 16对Personalized Spatial Audio的支持，许多渠道上众说纷纭，误传误报层出不穷。本文将浅谈一下空间音频技术的现状和特性。

01项目背景和意义

1985年，人工智能的奠基人之一 Minsky 就明确指出 “问题不在于智能机器能否有情感，而在于没有情感的机器能否实现智能” 。1995年情感计算的概念由 Picard 首次提出，她在《Affective Computing （情感计算）》书中指出 “情感计算就是针对人类的外在表现，能够进行测量和分析并能对情感施加影响的计算” ，开辟了计算机科学的新领域，其思想是使计算机拥有情感，能够像人一样识别和表达情感，从而使人机交互更自然。

随着人工智能技术的迅速发展，机器人正在从工业制造和服务业的传统角色，逐步迈向更贴近人类生活的场景。人们期望机器人不仅能够执行任务，更希望它们具备情感认知和互动能力，以满足人类对智能伙伴的需求。然而，现有情感机器人的设计往往因成本高昂和复杂性高而限制了普及。

Raspberry Pi 5作为一款性价比极高且性能强大的单板计算机，为情感机器人的开发带来了突破性的契机。它的强大处理能力、模块化扩展性和丰富的开发资源，使得情感机器人从理论走向实践成为可能。这款基于Raspberry Pi 5的情感机器人项目，将通过融合语音识别、情感分析、物体识别以及自主运动等功能，为人们带来前所未有的智能交互体验。

02项目材料和资源

项目材料清单

358-SC1111--- Raspberry Pi 5单板计算机

713-101020586--- Seeed Studio Grove -振动传感器（SW-420）

713-107100001--- Seeed Studio ReSpeaker 2-Mics Pi HAT

713-104990604--- Seeed Studio Nextion Touch Display for Arduino Raspberry Pi

713-101020037--- Grove –触摸传感器（TTP223）

485-1411--- Adafruit PCA9685 16-Channel Servo Driver

485-5815---Raspberry Pi 5官方主动散热器

426-SER0043---DFRobot TowerPro SG90C 360 Degree Micro Servo

426-DRI0044---DFRobot DRI0044 2x1.2A DC Motor Driver

932-MIKROE-1388---Jumper Wires Wire Jumpers Female to Female

932-MIKROE-2023---Jumper Wires Wire Jumpers Male to Male

软件开发工具

操作系统与环境：Raspberry Pi OS(64-bit)

编程语言：Python 3

集成开发环境（IDE）Visual Studio Code

03项目技术概述

Raspberry Pi 5单板计算机（图1）配备了运行频率为2.4GHz的64位四核Arm Cortex-A76 CPU，带加密扩展、512KB每核L2缓存和2MB共享L3缓存，CPU 性能相对于 Raspberry Pi 4 提升了 2-3 倍。同时800MHz VideoCore VII GPU的引入，支持OpenGL ES 3.1、Vulkan 1.2，使Raspberry Pi 5支持4K@60fps视频编码和解码，并优化了图形渲染性能，适合图形密集型任务。Raspberry Pi 5支持PCIe 2.0，通过可选扩展卡连接NVMe SSD，实现高效存储。采用双频带802.11 ac Wi-Fi 和蓝牙5.0/蓝牙低功耗(BLE)连接。

图 1:Raspberry Pi 5单板计算机（来源：贸泽电子）

Grove - 振动传感器（SW-420）（图2）是一种高灵敏度非定向振动传感器。模块稳定时，电路接通，输出高电平。当发生移动或振动时，电路会短暂断开，输出低电平。同时，还可以根据自己的需要调节灵敏度。

图 2：Grove - 振动传感器（SW-420）（来源：贸泽电子）

ReSpeaker 2-Mics Pi HAT（图3）设计基于Cirrus Logic WM8960，WM8960是一款低功耗立体声编解码器，具有设计用于数字音频应用的1W立体声D类扬声器驱动器。其他硬件包括电路板两侧的2个麦克风（用于收集声音）、3个APA102 RGB LED、1个用户按钮和2个用于扩展的板载Grove接口。音频输出可通过3.5mm音频插孔或JST 2. 0扬声器输出传输。该板是一款带有用于Raspberry Pi的双麦克风的扩展板。该板设计用于AI和语音应用，包括Amazon Alexa语音服务和Google Assistant，可帮助设计人员构建功能更强大、更灵活的语音产品。

图 3：ReSpeaker 2-Mics Pi HAT（来源：贸泽电子）

Nextion Touch Display for Arduino Raspberry Pi（图4）是一款分辨率为 400*240 的 TFT 显示器。该显示器的触摸屏为电阻式触摸屏。Nextion 只有一个串口（TTL），用于供电或与 Arduino 板或 Raspberry Pi 等外围设备连接。Nextion 显示器有一个 MCU，频率高达 48MHz。借助 16MB 闪存、3584 字节 RAM 和 SD 卡插槽，该显示器可为 HMI 编程提供丰富的存储空间。

图 4：Nextion Touch Display for Arduino Raspberry Pi（来源:贸泽电子）

Grove – 触摸传感器（TTP223）（图5）基于 TTP223-B 触摸检测器集成电路。TTP223 是一种触摸板检测集成电路，提供一个触摸键。该触摸检测 IC 专为取代传统的直接按键而设计，具有不同的焊盘尺寸。低功耗和宽工作电压是触点的主要特点，适用于直流或交流应用。

图 5：Grove – 触摸传感器（TTP223）（来源：贸泽电子）

Adafruit PCA9685 16-Channel Servo Driver（图6）可通过 I2C 驱动多达 16 个伺服电机，只需 2 个引脚。 板载 PWM 控制器可同时驱动所有 16 个通道。

图 6：Adafruit PCA9685 16-Channel Servo Driver（来源：贸泽电子）

DRI0044 2x1.2A DC Motor Driver（图7）是基于 TB6612FNG 电机驱动器 IC 的微型双向直流电机驱动器。这款 DFRobot 电机驱动器继承了 L298N 的电机控制逻辑，只需四个引脚即可驱动两个电机。TB6612FNG 是一款用于双直流电机的驱动器 IC，其输出晶体管采用低导通电阻的 LD MOS 结构。该驱动器 IC 具有 CW/CCW/ 短路制动/停止功能模式、15V 最大电源电压、内置热关断电路和低电压检测电路。

图 7：DRI0044 2x1.2A DC Motor Driver（来源：贸泽电子）

四、项目设计与调试

硬件架构设计

以Raspberry Pi 5为核心处理单元，集成多种传感器与模块，实现丰富的交互功能。按照不同的功能模块，主要的硬件架构设计包括：

1.核心处理单元：采用Raspberry Pi 5，具备强大的计算能力和丰富的接口，支持复杂的算法运行和多任务处理。

2.传感与交互模块：

麦克风阵列（ ReSpeaker 2-Mics Pi HAT）实现语音信号采集，用于语音命令识别和情绪分析。Pin脚与Raspberry Pi 5兼容，可直接连接Raspberry Pi 5。

触摸传感器（TTP223）用于模拟人机交互的触控功能。

振动传感器（SW-420）检测环境中的振动信号，增加互动的趣味性。

显示模块（Nextion Touch Display）实现机器人的动态表情呈现和状态反馈。

3.运动控制系统：

直流电机驱动模块（TB6612FNG）实现机器人底盘的转动控制。

舵机驱动模块（PCA9685）实现机器人复杂表情呈现中手臂的控制。

软件设计

软件框架基于树莓派的Raspberry Pi OS，结合Python开发语言实现多模块协作：

下载并安装最新版本的Raspberry Pi OS (64bit)。

显示模块：

从Nextion官方网站下载并安装Nextion编辑器，并将不同阶段的表情动画图片导入Nextion编辑器。

Raspberry Pi通过UART向Nextion发送指令，控制图片的显示。控制代码（图8）：

使用Nextion的Timer控件实现本地切换动画帧，Raspberry Pi仅需通过page命令切换到对应动画页面。

图 8：Nextion表情显示代码（来源：贸泽电子）

语音命令识别和情感分析：

安装语音处理（pip3 install SpeechRecognition）和情感分析（pip3 install transformers torch）库。

通过如下代码（图9）录制音频并转为文本。

图 9：音频录制转文本代码（来源：贸泽电子）

使用Hugging Face的transformers库加载预训练的情感分析模型（图10）。

图 10：情感分析代码（来源：贸泽电子）

将情感分析结果发送到Nextion屏幕显示表情。

通过pyttsx3库，实现情感结果的语音反馈（图11）。

图 11：语音反馈代码（来源：贸泽电子）

触摸交互：

使用GPIOZero检测触摸，Grove触摸传感器在触摸时会将信号输出为高电平（1），未触摸时为低电平（0），控制代码（图12）。

图 12：触摸检测代码（来源：贸泽电子）

在情感机器人中，可以通过触摸触发情感状态切换，显示特定表情或语音反馈（图13）。

图 13：触摸实现情感状态的切换代码（来源：贸泽电子）

运动控制（直流电机）：通过以下步骤实现情感机器人身体的转动，并将其与其他功能模块相结合，增强交互性和趣味性。

通过控制DIR1和DIR2，实现机器人右转圈（正转）、左转圈（反转）、停止。

正转控制逻辑：DIR1高电平，DIR2低电平。

反转控制逻辑：DIR1低电平，DIR2高电平。

停止控制逻辑：DIR1和DIR2同时低电平。

在左右转圈时，通过串口控制Nextion屏幕显示表情（图14）。

图 14：转圈时显示表情的代码（来源：贸泽电子）

使用触摸或者振动传感器时控制转圈动作（图15）。

图 15：触摸或振动与机器人转圈相结合的代码（来源：贸泽电子）

运动控制（舵机）：实现情感机器人的手臂控制，通过设置不同的手臂动作来模拟各种情感表现。

初始化PCA9685，安装Adafruit提供的Python库（pip3 install adafruit-pca9685）。

设置舵机角度（图16）。

图 16：舵机角度控制代码（来源：贸泽电子）

根据机器人的情感状态来触发不同的手臂动作（图17）。

图 17：情感机器人手臂动作控制代码（来源：贸泽电子）

外壳设计

使用Autodesk Fusion 360来设计情感机器人（图18），为了简化3D打印的过程，将机器人的主体部分分成几个部分，选择PLA作为3D打印的材料，并使用螺钉进行组装。

图 18：3D打印设计图（来源：贸泽电子）

成果展示

五、项目总结

本项目基于 Raspberry Pi 5，设计并实现了一款具备语音识别、情感分析及多模态人机交互功能的情感机器人。通过软硬件的协同工作，机器人能够识别用户的情绪并做出相应的表情和动作反馈，极大提升了互动体验。

在硬件方面，Raspberry Pi 5 强大的处理性能为实时语音情感分析提供了支持，辅以 Seeed Studio ReSpeaker 2-Mics Pi HAT 实现语音输入、Nextion NX4832T035 显示屏动态显示表情、以及 DFRobot DRI0044 电机驱动器控制底盘运动。此外，Adafruit PCA9685 PWM 驱动模块负责手臂动作的精准控制，TTP223 触摸传感器和 SW-420 振动传感器增强了机器人对环境的感知能力。

在软件开发方面，项目采用 Python 编写核心逻辑，结合 gpiozero 控制硬件接口，集成了 Google Speech-to-Text 的情感分析 API，精准解读用户语音情感。通过编程实现了表情显示、手臂动作和机器人移动的联动反应，例如用户表达开心时，机器人会挥动手臂并显示微笑表情。

本项目展示了 Raspberry Pi 5 的强大扩展性和灵活性，成功打造了一个富有情感交互功能的机器人平台，为家庭娱乐、教育和助老助残领域提供了潜在应用价值。未来可通过增强 AI 算法和语音模型，进一步提升机器人的情感理解能力。

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