OpenGuide：面向视觉障碍者的室内辅助目标检索

室内建筑环境如家庭和办公室通常具有复杂且杂乱的布局，这对盲人或视障人士构成重大挑战，尤其是在执行涉及定位和收集多个物体的任务时。虽然许多现有的辅助技术侧重于基本导航或避障，但很少有系统在真实、部分可观测的环境中提供可扩展且高效的多目标搜索能力。为填补这一空白，我们引入了 OpenGuide，一个辅助移动机器人系统，将自然语言理解与视觉语言基础模型（VLM）、基于前沿的探索以及部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）规划器相结合。OpenGuide 解释开放词汇请求，推理物体-场景关系，并在新环境中自适应地导航和定位多个目标物品。我们的方法通过价值衰减和信念空间推理实现了对漏检的鲁棒恢复，从而实现更有效的探索和目标定位。我们在模拟和真实环境实验中验证了 OpenGuide，证明了其在任务成功率和搜索效率方面相较于先前方法的显著提升。本工作为辅助生活环境中可扩展的、以人为中心的机器人辅助奠定了基础。