論文の概要: Does Embodiment Matter to Biomechanics and Function? A Comparative Analysis of Head-Mounted and Hand-Held Assistive Devices for Individuals with Blindness and Low Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18391v1
• Date: Mon, 22 Sep 2025 20:23:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.568672
• Title: Does Embodiment Matter to Biomechanics and Function? A Comparative Analysis of Head-Mounted and Hand-Held Assistive Devices for Individuals with Blindness and Low Vision
• Title（参考訳）: 身体はバイオメカニクスと機能に重要か? : 盲目・低視者における頭部・手首補助装置の比較検討
• Authors: Gaurav Seth, Hoa Pham, Giles Hamilton-Fletcher, Charles Leclercq, John-Ross Rizzo,
• Abstract要約: Microsoft Seeing AIは視覚障害者の環境情報へのアクセスを改善する(pBLV) 本研究では、11人のpBLV参加者が、手持ちスマートフォンとヘッドマウントARxビジョンシステムで、毎日の6つの活動を実行するためにSeeeing AIを使用した。 機能的成果として, 作業時間, 成功率, 試行回数, 生体力学的指標として, 関節可動域, 角道長, 作業量, 運動の滑らかさがあげられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4426306562875713
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Visual assistive technologies, such as Microsoft Seeing AI, can improve access to environmental information for persons with blindness or low vision (pBLV). Yet, the physical and functional implications of different device embodiments remain unclear. In this study, 11 pBLV participants used Seeing AI on a hand-held smartphone and on a head-mounted ARx Vision system to perform six activities of daily living, while their movements were captured with Xsens motion capture. Functional outcomes included task time, success rate, and number of attempts, and biomechanical measures included joint range of motion, angular path length, working volume, and movement smoothness. The head-mounted system generally reduced upper-body movement and task time, especially for document-scanning style tasks, whereas the hand-held system yielded higher success rates for tasks involving small or curved text. These findings indicate that both embodiments are viable, but they differ in terms of physical demands and ease of use. Incorporating biomechanical measures into assistive technology evaluations can inform designs that optimise user experience by balancing functional efficiency, physical sustainability, and intuitive interaction.
• Abstract（参考訳）: Microsoft Seeing AIのような視覚補助技術は、視覚障害者や視力低下者(pBLV)のための環境情報へのアクセスを改善することができる。 しかし、異なるデバイスエンボディメントの物理的および機能的含意はいまだに不明である。 本研究では、11人のpBLV参加者が、手持ちのスマートフォンやヘッドマウントのARxビジョンシステム上で、毎日の6つの活動を行うためにSeeeing AIを使用し、その動きをXsensモーションキャプチャーで捉えた。 機能的成果として, 作業時間, 成功率, 試行回数, 生体力学的指標として, 関節可動域, 角道長, 作業量, 運動の滑らかさがあげられる。 ヘッドマウントシステムでは上半身の動きやタスク時間を減らし,特に文書スキャンスタイルのタスクでは,手持ちのシステムの方が小さいテキストや湾曲テキストを含むタスクでは高い成功率を示した。 以上の結果から,両実施が可能であるが,身体的要求や使いやすさの点で異なることが示唆された。 バイオメカニクスを補助技術評価に組み込むことで、機能効率、物理的持続可能性、直感的な相互作用のバランスをとることによって、ユーザエクスペリエンスを最適化する設計を通知することができる。

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