TalhaAfzal1246/AEGIS-Rescue-Robot

# AEGIS (Automated Emergency Ground Intelligence System) AEGIS 是一款自主消防与战术救援机器人，旨在穿梭于灾区，对危险源进行分类，并为急救人员生成实时 3D 战术地图。 🏆 **正式入围（前 30 名）—— FAST-NUCES 机器人展览** ## ⚙️ 系统架构 AEGIS 通过高度分布式、多语言的技术栈，将高级 AI 与底层硬件控制连接起来： * **🧠 视觉皮层 (Python)：** 利用 YOLOv8 进行实时目标检测和姿态估计。它能根据实时网络摄像头画面，瞬间对受害者（清醒或昏迷）进行分类，并识别活动火灾。 * **🗺️ 空间引擎 (C++ & ORB-SLAM3)：** 在 WSL/Ubuntu 上运行的高度修改版的视觉 SLAM 引擎。它利用原生 OpenGL，在检测到威胁的精确坐标处，直接将 3D 全息危险标记投射到生成的空间地图中。 * **🎙️ 战术语音系统：** 一个语音代理，允许指挥官实时向 AEGIS 提问并获取语音更新。该系统使用 Whisper 进行语音识别，使用 pyttsx3 和 win32com 进行语音合成，并使用音频设备进行实时音频捕获，所有这些均通过轻量级的 Python pipeline 拼接整合。 * **🦾 硬件中枢 (ESP32 / C++)：** 管理移动和超声波反射。它执行定制的“战术规避”框架，在遇到危险时安全地覆盖向前冲力，同时保持规避转向处于激活状态。 * **📡 指挥中心：** 零延迟的 UDP 网桥将硬件遥测数据与视觉系统同步，将实时数据推送到异步 CSV 广播器和 2D Matplotlib 战术雷达。 ## 🛠️ 前置条件 ### Python 环境 (Windows) * Python 3.8+ * 安装依赖项：`pip install -r requirements.txt` * 将 YOLOv8 权重（`aegis_model.pt` 和 `yolov8n-pose.pt`）放置在根目录下。 ### SLAM 环境 (WSL / Ubuntu) * 已构建并编译 **ORB-SLAM3** 环境。 * C++ 依赖项：OpenCV, Eigen3, Pangolin, DBoW2, g2o。 ## 🚀 快速开始配置 要启动整个 AEGIS 生态系统，请按以下特定顺序启动各个模块： **Windows 终端 1** 启动主程序 aegis_core.py **Windows 终端 2** 启动 voice_interface.py **Windows 终端 3** 启动 com_server.py

标签：SLAM, 应急救援, 机器人, 物联网, 计算机视觉, 语音交互, 逆向工具