从虚拟体验到真实世界应用：面向视障者的强化学习人行道避障
计算机视觉与模式识别
2020-09-29 v1
摘要
寻找一条无碍且风险最小的路径对安全导航至关重要。有视力者与视障者在人行道上行走时均需导航安全。本研究通过集成感官输入并利用强化学习，开发了人行道上辅助导航系统。我们在模拟机器人环境中通过强化学习训练了人行道避障智能体（SOAA）。通过使用真实对话数据训练自然语言对话智能体，构建了人行道障碍对话智能体（SOCA）。SOAA与SOCA被集成至名为增强向导（AG）的原型设备中。实证分析表明，该原型将避障体验较81.29%的基线情形提升了约5%。
引用
@article{arxiv.2009.12877,
title = {Virtual Experience to Real World Application: Sidewalk Obstacle Avoidance Using Reinforcement Learning for Visually Impaired},
author = {Faruk Ahmed and Md Sultan Mahmud and Kazi Ashraf Moinuddin and Mohammed Istiaque Hyder and Mohammed Yeasin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.12877},
year = {2020}
}
备注
Journal, to be submitted