可穿戴设备的算法帮助用户和机器人避开障碍物

几十年来，计算机科学家一直在研究自动导航系统，以帮助视障人士，但很难想出像白色手杖一样可靠和易于使用的东西，这种金属尖手杖是视障人士经常用来识别清晰的行走路径。

然而，白色手杖也有一些缺点。一是他们遇到的障碍有时是其他人。另一个原因是他们不能识别某些类型的物体，比如桌子或椅子，也不能确定椅子是否已经有人坐了。

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员开发了一种新系统，该系统使用3-D摄像机、分布在其周围的单独可控振动电机的皮带，以及电子可重构的盲文界面，为视障用户提供有关其环境的更多信息。该系统可以与手杖一起使用，也可以作为手杖的替代品。在他们本周在国际机器人与自动化会议上发表的一篇论文中，研究人员描述了该系统以及他们与视障志愿者进行的一系列可用性研究。

“我们对盲人用户做了几个不同的测试，”麻省理工学院机械工程研究生、该论文的两位第一作者之一罗伯特·卡茨曼(Robert Katzschmann)说。“有一些不侵犯他们其他感官的东西很重要。所以我们不想要音频;我们不想在头部周围有什么东西，脖子上有振动——所有这些东西，我们尝试过，但没有一个被接受。我们发现，身体其他感官使用最少的区域是腹部周围。”

解析世界

研究人员的系统包括一个挂在脖子上的袋子里的3d摄像头;运行团队专有算法的处理单元;传感器带，有五个振动电机均匀分布在它的前半部分;还有可重新配置的盲文界面，可以戴在用户身边。

该系统的关键是一种算法，可以从3d相机数据中快速识别表面及其方向。研究人员实验了三种不同类型的3d相机，它们使用三种不同的技术来测量深度，但都产生了相对低分辨率的图像——640 * 480像素——每个像素都有颜色和深度测量。

该算法首先将像素分组为三个簇。因为像素有关联的位置数据，所以每个簇决定一个平面。如果附近五个星团所定义的平面方向之间的距离在10度以内，系统就会得出结论，它已经找到了一个曲面。它不需要确定表面的范围或者它是什么类型的物体的表面;它只是简单地在该位置记录一个障碍物，如果佩戴者距离障碍物不到2米，它就开始嗡嗡作响相关的电机。

椅子识别类似，但更严格一些。该系统需要在同一区域内完成三个不同的表面识别，而不是一个;这确保了椅子是空的。表面需要大致平行于地面，他们必须落在规定的高度范围内。

触觉数据

带式电机可以改变振动的频率、强度和持续时间，以及它们之间的间隔，向用户发送不同类型的触觉信号。例如，频率和强度的增加通常表明穿戴者正在朝着特定电机指示的方向接近障碍物。但是，当系统处于寻找椅子模式时，例如，一个双脉冲指示了可以找到有空位的椅子的方向。

盲文界面由两行五个可重构盲文垫组成。平板上显示的符号描述了用户所处环境中的物体——例如，“t”代表桌子，“c”代表椅子。该符号在行中的位置表明了它可以被找到的方向;它出现的列表示它的距离。熟悉盲文的用户应该会发现盲文界面的信号和安装在皮带上的电机是一致的。

在测试中，椅子寻找系统减少了受试者与他们寻找的椅子以外的物体接触的80%，导航系统减少了与走廊上闲逛的人发生手杖碰撞的次数86%。

麻省理工学院

www.mit.edu

-由克里斯·瓦夫拉编辑，制作编辑，控制工程， CFE传媒，cvavra@cfemedia.com．查看更多控制工程机器人的故事．

您是否具有本内容中提到的主题的经验和专业知识?你应该考虑为我们的CFE媒体编辑团队做出贡献，并获得你和你的公司应得的认可。点击在这里开始这个过程。