面向视障者的导航智能体：一个人行道模拟器与实验
计算机视觉与模式识别
2019-10-30 v1 人机交互
机器学习
摘要
数百万盲人和视障（BVI）人士每天在城市环境中导航，使用智能手机进行高层路径规划，并使用白手杖或导盲犬获取局部信息。然而，许多 BVI 人士仍难以前往新地点。在我们致力于为 BVI 创建导航助手的过程中，发现现有的强化学习（RL）环境不适合该任务。本工作介绍了 SEVN，一个人行道模拟环境以及一种基于神经网络创建导航智能体的方法。SEVN 包含带有门牌号、门和街道名称标志标注的全景图像，以及若干导航任务的表述。我们研究了 RL 算法（PPO）在此设置下的性能。我们的策略模型融合了变分辨率图像、可见文本与模拟 GPS 数据等多模态观测，以导航至目标门。我们希望该数据集、模拟器与实验结果能为进一步研究创建可协助 BVI 群体户外导航的智能体奠定基础。
引用
@article{arxiv.1910.13249,
title = {Navigation Agents for the Visually Impaired: A Sidewalk Simulator and Experiments},
author = {Martin Weiss and Simon Chamorro and Roger Girgis and Margaux Luck and Samira E. Kahou and Joseph P. Cohen and Derek Nowrouzezahrai and Doina Precup and Florian Golemo and Chris Pal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.13249},
year = {2019}
}
备注
Accepted at CoRL2019. Code & video available at https://mweiss17.github.io/SEVN/