KHAIT：面向协作感知的 K-9 handler 人工智能团队
人机交互
2025-09-03 v1 人工智能
计算机视觉与模式识别
新兴技术
多智能体系统
摘要
在城市搜救（USAR）作业中，handler 与特别训练的犬只之间的沟通至关重要，但往往受限于恶劣环境和犬只在发现人员时所表现出的特定行为，导致沟通复杂化。由于 USAR 犬只常在 handler 视线范围之外工作，handler 缺乏对犬只位置和情境的 awareness，称为"感知差距"。本文提出 KHAIT 方案，通过集成基于目标检测的人工智能（AI）和增强现实（AR）来弥合感知差距并提升 USAR 效能。配备 AI 驱动摄像头、边缘计算和 AR 头盔，KHAIT 实现来自犬只视角的精准快速目标检测，提高生存者定位 accuracy。我们在真实 USAR 环境中评估了该方案，显示生存分配时间平均降低 22%，提升了作业的速度和 accuracy。
引用
@article{arxiv.2503.15524,
title = {KHAIT: K-9 Handler Artificial Intelligence Teaming for Collaborative Sensemaking},
author = {Matthew Wilchek and Linhan Wang and Sally Dickinson and Erica Feuerbacher and Kurt Luther and Feras A. Batarseh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.15524},
year = {2025}
}
备注
13 pages, 7 figures, ACM 30th International Conference on Intelligent User Interfaces (IUI 25)