‘Smart’ Trekkjestav Hjelper Synshemmede Med Handlekjøp

Et team av ingeniører ved University of Colorado Boulder bruker kunstig intelligens (AI) til å utvikle en «smart» trekkjestav for blinde eller synshemmede.

Forskningen ble publisert i IEEE.

Ifølge teamet kunne den smarte trekkjestaven til slutt hjelpe blinde mennesker med å navigere i ulike oppgaver, som å handle i en matbutikk eller finne en plass å sitte.

Shivendra Agrawal er en doktorgradsstudent i avdelingen for datavitenskap.

“Jeg liker virkelig å handle og tilbringer mye tid i butikken,” sa Agrawal. “Mange mennesker kan ikke gjøre det, og det kan være svært begrensende. Vi tror dette er et løsbart problem.”

Design av den smarte trekkjestaven

Trekkjestaven ligner en vanlig stokk, men den er litt annerledes. For det første har den en kamera og bruker datavisjonsteknologi, som hjelper den med å kartlegge og katalogisere omgivelsene. Den kan deretter guide brukerne ved å bruke vibrasjoner i håndtaket og med taleinstruksjoner.

Teamet sier at enheten ikke er en erstatning for å gjøre steder mer tilgjengelige, men prototypen kan hjelpe millioner av mennesker med å bli mer uavhengige.

“AI og datavisjon er i ferd med å forbedre seg, og folk bruker dem til å bygge selvkjørende biler og lignende oppfinnelser,” sa Agrawal. “Men disse teknologiene har også potensialet til å forbedre livskvaliteten for mange mennesker.”

“Tenk deg at du er i en kafé,” fortsatte Agrawal. “Du vil vanligvis ikke sitte bare hvor som helst. Du vil vanligvis sitte nær veggen for å bevare din personlige sfære, og du vil vanligvis ikke sitte ansikt til ansikt med en fremmed.”

Eksperimentell kafé og matbutikk

For å bedre forstå beslutningsbehovene til mennesker med blindhet eller nedsatt syn, skapte forskerne en eksperimentell kafé i laboratoriet sitt. Ved å undersøke hvordan en smart trekkjestav kunne brukes til å fasilitere navigasjon blant hindringer og møbler, ble deltakerne bedt om å gå gjennom det labyrint-lignende miljøet og gi tilbakemelding om erfaringen.

Deltakerne som var utstyrt med en bærbar datamaskin og en avansert trekkjestav skannet rommet ved hjelp av en kamera som var festet til trekkjestaven. Avanserte algoritmer i datamaskinen vurderte egenskapene i miljøet og kartla deretter den optimale ruten til å velge en plass å sitte – på samme måte som selvkjørende bilers navigasjonssystemer.

Studien viste positive og oppmuntrende resultater, og avslørte at deltakerne med synshemming kunne finne en stol med nøyaktig presisjon i 10 av 12 forsøk. Deltakerne hadde øyesyn som var dekket til under hele eksperimentet. Teamet har nå som mål å bygge videre på funnene ved å engasjere mennesker med nedsatt syn eller blindhet.

Agrawal og hans team utviklet deretter verktøyet for å møte utfordringen med å finne et objekt blant mange like objekter på hyllene i butikken. Enheten kan hjelpe mennesker med å lett identifisere det ønskede produktet fra det store utvalget som er tilgjengelig.

I laboratoriet deres bygde teamet en realistisk hylle med forskjellige merker av frokostcereal. De produserte en omfattende database med produktbilder for å mata inn i dedikert programvare, som tillot deltakerne å skanne og velge produkter ved hjelp av bare trekkjestaven.

“Den tildeler en poengsum til objektene som er til stede, og velger det som er det mest sannsynlige produktet,” sa Agrawal. “Deretter gir systemet kommandoer som ‘beveg deg litt til venstre.’”

Agrawal sier at det vil fortsatt ta en stund før trekkjestaven kan brukes i den virkelige verden. Teamet ønsker først å gjøre den mer kompakt, og designe den på en måte som fungerer med en standard smarttelefon festet til stokken.

“Vårt mål er å gjøre denne teknologien moden, men også å tiltrekke andre forskere innen dette feltet av assistive robotikk,” sa Agrawal. “Vi tror at assistive robotikk har potensialet til å endre verden.”