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  • 新算法动力的原型系统,帮助视障用户避开障碍物和识别物体。

    新算法动力的原型系统,帮助视障用户避开障碍物和识别物体。

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穿戴式系统可以帮助有视觉障碍的用户浏览

新算法动力的原型系统,帮助视障用户避开障碍物和识别物体。

设备提供了从3-d照相机的信息,经由振动马达和一个盲文接口。 看视频


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计算机科学家已经工作了几十年的自动导航系统,以帮助视障人士,但它一直难以拿出什么作为可靠和易于为白手杖的使用,视障的金属尖的手杖类型的人经常使用找出明确的行走路径。

白手杖有一些缺点,但是。一个是障碍,他们所接触的,有时其他人。另一个原因是,他们无法识别某些类型的对象,如表或椅子,或确定是否椅子已被占用。

来自bt365手机app的计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员已经开发出采用了3-d的摄像头,与它周围分布单独控制振动电机的皮带的新系统,以及电子可重构盲文接口给视障用户了解更多信息他们的环境。

该系统可以在结合使用或作为替代拐杖。在他们本周在机器人与自动化国际会议呈现论文中,研究者描述了系统和一系列他们视障志愿者中进行可用性研究。

“我们做了几个与盲人用户不同的测试,”罗伯特katzschmann,一名研究生在机械工程在bt365手机app和纸张的两个第一作者之一说。 “有一些不上他们的其他感官侵犯是很重要的。所以我们不希望有声音;我们不希望有头部周围的东西,脖子上的振动 - 所有这些事情,我们尝试了出来,但他们都不被接受。我们发现,人体是用于其他感官最小的一个领域是在你的腹部“。

katzschmann是由他的顾问丹妮拉RUS,电气工程和计算机科学系的安德鲁和尔娜维特教授参加在纸上;他的同胞第一作者薛诚旺,谁在bt365手机app做博士后,当工作完成后,现在是电子和计算机工程在台湾国立交通大学助理教授; santani腾在CSAIL的博士后;布兰登荒木,一名研究生在机械工程;和劳拉贾雷,在摩德纳和雷焦艾米利亚在意大利的大学电气工程教授。

解析世界

研究人员的系统由佩戴在袋3-d相机挂在脖子上的;运行团队的专有算法处理单元;传感器带,其具有五个振动马达围绕其前半部均匀地间隔开;和可重构盲文接口,其佩戴在用户的身边。

的关键系统是用于快速识别从3-d-相机数据表面和它们的取向的算法。研究人员尝试了三种不同类型的3-d相机,其中使用了三种不同的技术来评估深度,但是所有产生相对低分辨率图像 - 由480个像素640个像素 - 与彩色和深度测量每个像素。

该算法第一次组的像素分为三个簇。因为像素都相关联的位置数据,每个簇确定的平面。如果五个附近簇所限定的平面的取向是10度彼此的内,则系统的结论是,它已经发现的表面。它并不需要确定表面的程度或什么类型的对象的它的表面上;它只是在该位置登记的障碍,并开始嗡嗡相关电机如果佩戴者2米之内就得到。

椅子识别类似,但多了几分严谨。该系统需要完成三个不同的表面标识,在相同的一般区域中,而不是只有一个;这确保了椅子未被占用。表面需要为大致平行于地面,并且它们具有落入高度的规定范围内。

触觉数据

带电机可以变化的频率,强度,和其振动的持续时间,以及它们之间的间隔,以发送不同类型的触觉信号的给用户。例如,增加的频率和强度通常表示穿着者正在接近在由该特定电机所指示的方向上的障碍物。但是,当系统处于椅子发现模式中,例如,一个双脉冲表示,其中具有空席椅子可以发现的方向。

盲文接口包括5个可重构盲文垫两排。在焊盘上显示的符号描述在用户的环境中的对象 - 例如,一个“T”为表或一个“C”为椅子。符号的行中的位置指示在其中可以发现的方向;它出现在列指示其距离。在盲文用户熟练应该发现,从盲文界面的带安装电机的信号,并重合。

在测试中,椅子调查系统降低受试者的接触与比他们试图通过80%的椅子等物品,且导航系统降低了甘蔗的碰撞次数与人的86%左右徘徊走廊。


主题: 研究, 工程学院, 辅助技术, 计算机科学和人工智能实验室(CSAIL), 计算机科学与技术, Electrical Engineering & Computer Science (eecs), 机械工业, 算法, 穿戴式传感器

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