AI Guide Dog: Egocentric Path Prediction on Smartphone

要約

このペーパーでは、スマートフォンでのリアルタイムの展開用に設計された視覚障害のあるユーザー向けの軽量のエゴセントリック(一人称)ナビゲーションシステムであるAI Guide Dog(AIGD)を紹介します。
AIGDは、Visionのみのマルチラベル分類アプローチを採用して、方向性コマンドを予測し、多様な環境全体の安全なナビゲーションを確保しています。
GPSシグナルと高レベルの方向を統合することにより、目標のないマルチパス予測を整理することにより、目標ベースの屋外ナビゲーションの新しい手法を導入します。
AIGDは、屋内および屋外の設定における目標指向および探索的ナビゲーションの両方を処理する最初のナビゲーション支援システムとして、ブラインドナビゲーションの新しいベンチマークを確立します。
支援ナビゲーションシステムのさらなる革新を促進するために、方法、データセット、評価、展開の洞察を提示します。

要約(オリジナル)

This paper presents AI Guide Dog (AIGD), a lightweight egocentric (first-person) navigation system for visually impaired users, designed for real-time deployment on smartphones. AIGD employs a vision-only multi-label classification approach to predict directional commands, ensuring safe navigation across diverse environments. We introduce a novel technique for goal-based outdoor navigation by integrating GPS signals and high-level directions, while also handling uncertain multi-path predictions for destination-free indoor navigation. As the first navigation assistance system to handle both goal-oriented and exploratory navigation across indoor and outdoor settings, AIGD establishes a new benchmark in blind navigation. We present methods, datasets, evaluations, and deployment insights to encourage further innovations in assistive navigation systems.

arxiv情報

著者 Aishwarya Jadhav,Jeffery Cao,Abhishree Shetty,Urvashi Priyam Kumar,Aditi Sharma,Ben Sukboontip,Jayant Sravan Tamarapalli,Jingyi Zhang,Anirudh Koul
発行日 2025-02-17 00:40:03+00:00
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カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.HC, cs.LG, cs.RO パーマリンク