Floor extraction and door detection for visually impaired guidance

要約

未知の環境で障害物のない道を見つけることは、視覚障害者や自律型ロボットにとってナビゲーションの大きな課題です。
これまでの研究は障害物の回避に焦点を当てていましたが、移動中の環境を全体的に把握できていませんでした。コンピュータ ビジョン システムに基づく新しいデバイスは、障害のある人が未知の環境で安全な状態で移動する困難を克服するのに役立ちます。
この研究では、視覚障害者のためのナビゲーション システムの構築につながるセンサーとアルゴリズムの組み合わせが提案されています。
障害物回避に RGB-D カメラを使用する従来のシステムに基づいて、魚眼カメラの情報が組み込まれて組み合わされており、ユーザーの周囲をよりよく理解できるようになります。
この組み合わせにより、システムに堅牢性と信頼性が与えられるとともに、環境から多くの情報を取得できる広い視野が得られます。
このセンサーの組み合わせは、人間の視野が広い網膜の中心部 (中心窩) が周辺部よりも正確な情報を提供する人間の視覚からインスピレーションを得ています。
提案されたシステムは、現場に障害物のないゾーンを提供するウェアラブル デバイスに取り付けられ、人々を誘導するための軌道の計画を可能にします。

要約(オリジナル)

Finding obstacle-free paths in unknown environments is a big navigation issue for visually impaired people and autonomous robots. Previous works focus on obstacle avoidance, however they do not have a general view of the environment they are moving in. New devices based on computer vision systems can help impaired people to overcome the difficulties of navigating in unknown environments in safe conditions. In this work it is proposed a combination of sensors and algorithms that can lead to the building of a navigation system for visually impaired people. Based on traditional systems that use RGB-D cameras for obstacle avoidance, it is included and combined the information of a fish-eye camera, which will give a better understanding of the user’s surroundings. The combination gives robustness and reliability to the system as well as a wide field of view that allows to obtain many information from the environment. This combination of sensors is inspired by human vision where the center of the retina (fovea) provides more accurate information than the periphery, where humans have a wider field of view. The proposed system is mounted on a wearable device that provides the obstacle-free zones of the scene, allowing the planning of trajectories for people guidance.

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