論文の概要: MR.NAVI: Mixed-Reality Navigation Assistant for the Visually Impaired

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.05369v1
• Date: Wed, 28 May 2025 14:02:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-16 03:13:19.013698
• Title: MR.NAVI: Mixed-Reality Navigation Assistant for the Visually Impaired
• Title（参考訳）: MR.NAVI:視覚障害者のための複合現実ナビゲーションアシスタント
• Authors: Nicolas Pfitzer, Yifan Zhou, Marco Poggensee, Defne Kurtulus, Bessie Dominguez-Dager, Mihai Dusmanu, Marc Pollefeys, Zuria Bauer,
• Abstract要約: 本稿では,視覚障害者の空間認識を高める複合現実感システムであるMR. NAVIを提案する。 本システムでは,物体検出と深度推定のためのコンピュータビジョンアルゴリズムと自然言語処理を組み合わせることで,文脈的シーン記述を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.45301319345154
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over 43 million people worldwide live with severe visual impairment, facing significant challenges in navigating unfamiliar environments. We present MR.NAVI, a mixed reality system that enhances spatial awareness for visually impaired users through real-time scene understanding and intuitive audio feedback. Our system combines computer vision algorithms for object detection and depth estimation with natural language processing to provide contextual scene descriptions, proactive collision avoidance, and navigation instructions. The distributed architecture processes sensor data through MobileNet for object detection and employs RANSAC-based floor detection with DBSCAN clustering for obstacle avoidance. Integration with public transit APIs enables navigation with public transportation directions. Through our experiments with user studies, we evaluated both scene description and navigation functionalities in unfamiliar environments, showing promising usability and effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 世界中で4300万人以上が深刻な視覚障害を抱えており、馴染みのない環境をナビゲートする上で大きな課題に直面している。 MR.NAVIは視覚障害者の空間認識をリアルタイムのシーン理解と直感的な音声フィードバックにより向上させる複合現実感システムである。 本システムでは,物体検出と深度推定のためのコンピュータビジョンアルゴリズムと自然言語処理を組み合わせることで,文脈的シーン記述,前向き衝突回避,ナビゲーション指示を提供する。 分散アーキテクチャは、オブジェクト検出のためにMobileNetを介してセンサデータを処理し、障害物回避のためにDBSCANクラスタリングを用いたRANSACベースのフロア検出を使用する。 公共交通機関のAPIとの統合により、公共交通機関のナビゲーションが可能になる。 ユーザスタディによる実験を通じて、慣れない環境におけるシーン記述とナビゲーション機能の両方を評価し、有望なユーザビリティと有効性を示した。

関連論文リスト

• IN-Sight: Interactive Navigation through Sight [20.184155117341497]
  IN-Sightは自己監督型パスプランニングの新しいアプローチである。 可逆性のスコアを計算し、セマンティックマップに組み込む。 障害物を正確に回避するために、IN-Sightはローカルプランナーを使用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-01T07:27:54Z)
• Floor extraction and door detection for visually impaired guidance [78.94595951597344]
  未知の環境で障害物のない経路を見つけることは、視覚障害者や自律ロボットにとって大きなナビゲーション問題である。 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、障害のある人が安全な環境で未知の環境でナビゲートすることの難しさを克服するのに役立つ。 本研究では,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とアルゴリズムの組み合わせを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T14:38:43Z)
• Learning Navigational Visual Representations with Semantic Map Supervision [85.91625020847358]
  エージェントの自我中心のビューとセマンティックマップを対比してナビゲーション固有の視覚表現学習法を提案する。 Ego$2$-Map学習は、オブジェクト、構造、遷移などのコンパクトでリッチな情報を、ナビゲーションのためのエージェントのエゴセントリックな表現に転送する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-23T14:01:05Z)
• ESC: Exploration with Soft Commonsense Constraints for Zero-shot Object Navigation [75.13546386761153]
  我々は,新しいゼロショットオブジェクトナビゲーション手法であるExploration with Soft Commonsense constraints (ESC)を提案する。 ESCは、事前訓練されたモデルのコモンセンス知識を、ナビゲーション経験のないオープンワールドオブジェクトナビゲーションに転送する。 MP3D, HM3D, RoboTHORのベンチマーク実験により, ESC法はベースラインよりも大幅に改善されていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-30T18:37:32Z)
• Detect and Approach: Close-Range Navigation Support for People with Blindness and Low Vision [13.478275180547925]
  視力と視力の低い人(pBLV)は、最終目的地の特定や、不慣れな環境で特定の対象を狙う際に重大な課題を経験する。 本研究では,ユーザの関心対象物へのアプローチを,不慣れな環境下で効果的かつ効率的に行うためのリアルタイムガイダンスを提供する,新しいウェアラブルナビゲーションソリューションを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-17T18:38:20Z)
• Augmented reality navigation system for visual prosthesis [67.09251544230744]
  反応ナビゲーションと経路計画のソフトウェアを組み込んだ視覚補綴用拡張現実ナビゲーションシステムを提案する。 対象を地図上に配置し、対象の軌道を計画し、対象に示し、障害なく再計画する。 その結果,目標を達成するための時間と距離を減らし,障害物衝突の回数を大幅に減らし,航法性能の向上を図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-30T09:41:40Z)
• Active Visual Information Gathering for Vision-Language Navigation [115.40768457718325]
  視覚言語ナビゲーション(VLN)は、エージェントがフォトリアリスティックな環境の中でナビゲーションの指示を行うためのタスクである。 VLNの重要な課題の1つは、曖昧な指示による不確実性を緩和し、環境の観察を不十分にすることで、堅牢なナビゲーションを行う方法である。 この研究は、人間のナビゲーション行動からインスピレーションを得て、よりインテリジェントなVLNポリシーのためのアクティブな情報収集能力を持つエージェントを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-15T23:54:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。