docs: replace ASCII architecture diagram with Mermaid flowchart

README.md

@@ -21,37 +21,16 @@
 
 ## 系统架构
 
-```
-麦克风
-    │
-    ▼
-┌──────────────────┐
-│  Faster-Whisper  │  中文语音 → 文本
-└────────┬─────────┘
-         │  "把削笔刀抬起5厘米"
-         ▼
-┌──────────────────┐
-│  规则解析引擎     │  简单指令直接匹配（松开 / 复位 / 方向移动）
-│  (Regex engine)  │  命中 → 直接生成 JSON，跳过 LLM
-└────────┬─────────┘
-         │  未命中（含物体名的复杂指令）
-         ▼
-┌──────────────────┐
-│ DeepSeek-R1-1.5B │  QLoRA 微调推理
-│  (QLoRA, FP16)   │  自然语言 → 结构化 JSON 指令
-└────────┬─────────┘
-         │  [{"action": "lift", "target": "part", "height": 50}]
-         ▼
-┌──────────────────┐
-│  YOLOv8s         │  实时检测目标物体
-│  + Homography    │  像素坐标 → 机械臂工作坐标 (mm)
-└────────┬─────────┘
-         │  (rx=170, ry=3)
-         ▼
-┌──────────────────┐
-│  运动控制引擎     │  D-H 逆运动学 + S-Curve 插值
-│  arm_main.py     │  平滑轨迹 → 串口 → ESP32 → 舵机
-└──────────────────┘
+```mermaid
+flowchart TD
+    MIC["🎤 麦克风"] --> STT["Faster-Whisper\n中文语音识别"]
+    STT --> RULE{"规则解析引擎\n简单指令匹配"}
+    RULE -- "命中\n松开 / 复位 / 方向移动" --> ACT["JSON 动作指令"]
+    RULE -- "未命中\n含物体名的复杂指令" --> LLM["DeepSeek-R1-1.5B\nQLoRA FP16\n自然语言 → JSON"]
+    LLM --> ACT
+    ACT --> VIS["YOLOv8s + Homography\n目标检测 · 手眼标定\n像素坐标 → 机械臂坐标 mm"]
+    VIS --> MOT["arm_main.py\nD-H 逆运动学 + S-Curve"]
+    MOT --> ESP["ESP32 PWM → 舵机"]
 ```
 
 ---

README_EN.md

@@ -21,38 +21,16 @@ Total hardware cost **¥317 (~$45 USD)**. Requires an NVIDIA GPU for LLM inferen
 
 ## Architecture
 
-```
-Microphone
-    │
-    ▼
-┌──────────────────┐
-│  Faster-Whisper  │  Chinese speech → text
-└────────┬─────────┘
-         │  "lift the pencil sharpener 5cm"
-         ▼
-┌──────────────────┐
-│  Regex engine    │  Simple commands matched directly
-│                  │  (release / reset / directional moves)
-│                  │  Hit → emit JSON, skip LLM
-└────────┬─────────┘
-         │  Miss (complex commands with object names)
-         ▼
-┌──────────────────┐
-│ DeepSeek-R1-1.5B │  QLoRA fine-tuned inference
-│  (QLoRA, FP16)   │  Natural language → structured JSON
-└────────┬─────────┘
-         │  [{"action": "lift", "target": "part", "height": 50}]
-         ▼
-┌──────────────────┐
-│  YOLOv8s         │  Real-time object detection
-│  + Homography    │  Pixel coords → robot workspace coords (mm)
-└────────┬─────────┘
-         │  (rx=170, ry=3)
-         ▼
-┌──────────────────┐
-│  Motion engine   │  D-H IK + S-Curve interpolation
-│  arm_main.py     │  Smooth trajectory → serial → ESP32 → servos
-└──────────────────┘
+```mermaid
+flowchart TD
+    MIC["🎤 Microphone"] --> STT["Faster-Whisper\nChinese speech recognition"]
+    STT --> RULE{"Regex engine\nSimple command match"}
+    RULE -- "Hit\nrelease / reset / directional" --> ACT["JSON action"]
+    RULE -- "Miss\ncomplex command with object name" --> LLM["DeepSeek-R1-1.5B\nQLoRA FP16\nNatural language → JSON"]
+    LLM --> ACT
+    ACT --> VIS["YOLOv8s + Homography\nObject detection · hand-eye calibration\nPixel coords → robot coords mm"]
+    VIS --> MOT["arm_main.py\nD-H IK + S-Curve trajectory"]
+    MOT --> ESP["ESP32 PWM → Servos"]
 ```
 
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