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# AEGIS（自动化紧急地面智能系统） AEGIS 是一款自主消防与战术救援机器人，旨在穿越灾难区域、对危险源进行分类，并为一线救援人员生成实时 3D 战术地图。 🏆 **正式入围（从 30 个项目中脱颖而出）—— 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： * **🧠 视觉中枢：** 利用 YOLOv8 进行实时目标检测和姿态估计。它能够通过实时网络摄像头画面，瞬间对受害者进行分类（有意识 vs. 无意识），并识别明火。 * **🗺️ 空间引擎（C++ & ORB-SLAM3）：** 一个在 WSL/Ubuntu 上运行的经过深度修改的视觉 SLAM 引擎。它利用原生 OpenGL，在检测到威胁的精确坐标处，将 3D 全息危险标记直接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 提问并获取语音反馈更新。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 sound device 进行实时音频捕获，所有这些均通过轻量级 Python pipeline 无缝整合在一起。 * **🦾 硬件主干（ESP32 / C++）：** 管理移动和超声波反射功能。它执行定制的“战术规避”框架，在遇到危险时安全地覆盖前进动力，同时保持规避转向功能处于激活状态。 * **📡 指挥中心：** 零延迟 UDP 网络桥接器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 战术雷达上。 ## 🛠️ 前置条件 ### Python 环境 * Python 3.8+ * 安装依赖项：`pip install -r requirements.txt` * 将 YOLOv8 权重文件（`aegis_model.pt` 和 `yolov8n-pose.pt`）放置在根目录下。 ### SLAM 环境（WSL / Ubuntu） * 构建并编译 **ORB-SLAM3** 环境。 * C++ 依赖项：OpenCV、Eigen3、Pangolin、DBoW2、g2o。 ## 🚀 快速启动配置 要启动整个 AEGIS 生态系统，请按以下特定顺序启动各模块： **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：ESP32, SLAM, YOLOv8, 库, 应急响应, 机器人, 目标检测, 计算机视觉, 逆向工具