Deepoc 具身智能轮椅机器人的升级新路径的应用探索

在老龄化加剧与残障人士出行需求日益增长的当下，智能轮椅机器人已成为辅助出行领域的重要组成部分。传统智能轮椅虽能实现基本的移动功能，但在主动感知、智能交互和自主决策方面仍存在明显短板。如何在不改变原有设备结构的前提下，为其赋予更强大的智能能力，成为行业亟待解决的问题。Deepoc 具身智能模型外拓开发板的出现，为这一难题提供了创新性的解决方案。

传统智能轮椅的局限与升级需求

当前主流的智能轮椅机器人，大多停留在预设路径规划、简单避障和基础遥控的层面。尽管部分高端产品集成了健康监测功能，如自动测量体温、心脉数据等，但这些功能往往相互独立，缺乏与整体控制系统的深度融合。用户在使用过程中，仍需手动操作多个界面或按键，不仅增加了操作复杂度，也降低了应急响应的效率。

从实际应用场景来看，用户对智能轮椅的需求早已超越了 “移动工具” 的范畴。他们希望设备能像 “智能伙伴” 一样，理解语音指令背后的真实意图，感知周围环境的潜在风险，并自主做出合理决策。例如，当用户说 “我想去洗手间” 时，轮椅不仅要规划出最优路径，还需根据实时路况调整速度，避开突然出现的障碍物；当健康监测模块发现用户心率异常时，设备应主动提醒并询问是否需要联系家属或医疗机构。

这种需求的升级，倒逼行业寻找更高效的升级方案。直接更换新设备不仅成本高昂，还可能让用户面临重新适应的过程；而对原有设备进行深度改装，又可能破坏其稳定性和安全性。因此，一种非侵