AI辅助智能轮椅利用无人机视觉导航，助力残疾人士在狭窄空间通行。成本、可靠性及人机协作是关键挑战。
原文标题：AI辅助的智能轮椅实现狭窄道路导航，无人机提供视觉协助
原文作者：数据派THU
冷月清谈：
怜星夜思：
2、文章中提到智能轮椅的控制方式包括半自动和全自动，大家更倾向于哪种控制方式？原因是什么？在实际应用中，这两种模式又分别适用于哪些场景？
3、文章提到无人机在智能轮椅系统中扮演视觉辅助的角色，大家觉得除了视觉辅助，无人机还能在智能轮椅中发挥哪些作用？是否存在一些潜在的隐私或安全问题？
原文内容
来源：ScienceAI本文约1500字，建议阅读5分钟利用AI驱动的系统弥合智能设备与人体之间的差距。
重度残疾的轮椅使用者通常能比大多数机器人系统更好地在狭窄空间中导航。包括今年 3 月早些时候在加利福尼亚阿纳海姆发布的一系列新智能轮椅研究，正在检验人工智能驱动的系统是否能够，或应该完全弥合这一差距。
Christian Mandel——德国不来梅人工智能研究中心（DFKI）的高级研究员—— 与同事 Serge Autexier 共同领导研究团队 ，开发了配备传感器的电动轮椅原型，旨在通过一间充满潜在障碍的房间。研究人员还测试了一种新的安全系统，该系统整合了来自轮椅和室内传感器的传感器数据，包括基于无人机的彩色和深度摄像头 。
Mandel 表示，团队开发的轮椅分为自动与半自动两种。「半自动是轮椅上的人用操纵杆来驾驶的共享控制系统。」「完全自动则由自然语言输入控制。你会说，『请开车送我去咖啡机。』 」
图示：轮椅操纵杆和摄像头的特写。
研究人员进行了实验作为一个更大项目「行动能力受限者可靠且可解释群体智能」REXASI-PRO 的一部分，研究人员使用两台相同的智能轮椅进行实验，每台轮椅内含两台激光雷达、3D 摄像头、里程表、用户界面和嵌入式计算机。
与半自动模式中参与者用操纵杆控制轮椅不同，自动模式下的控制依赖开源的 ROS2 导航系统，采用自然语言输入。轮椅还采用了同步定位与制图（SLAM）地图和本地障碍避让运动控制器。
图示：智能轮椅与其寻路显示。
Mandel 和他的团队测试的一个场景是，用户在轮椅的人机界面上按下按键，说出命令，然后通过该界面确认或拒绝指令。用户确认指令后，移动设备引导用户沿路径前往目的地，传感器则尝试检测障碍物并相应调整辅助装置以避开。
智能轮椅什么时候性价比差？
多伦多 Braze Mobility 的首席执行官兼创始人 Pooja Viswanathan 表示，对移动辅助技术领域的研究也应优先确保这些设备对日常消费者保持便捷。
「成本依然是一大障碍，」她说。「资金系统通常不设计支持高级附加智能，除非有非常明确的价值和安全证据。可靠性也是一道障碍。智能轮椅不仅要在理想条件下工作，还要适应日常生活中混乱多变的环境。还有人因因素的维度。用户在认知、运动、感官和环境方面的需求不同，因此很少能满足所有需求。」
Braze 为电动轮椅制造盲点传感器。这些传感器能检测用户难以察觉的障碍物。传感器还可以安装在任何轮椅上，通过多模式提醒将其转变为智能轮椅。这种方式旨在支持用户，而非替代用户。
法国雷恩计算机科学与随机系统研究所（IRISA）的工程师 Louise Devinge 表示，智能轮椅的复杂性增加，要求更多的传感能力。这需要在轮椅系统内精心管理通信和同步。
换句话说，短期内，该领域最大的挑战不是用 AI 智能替代轮椅用户，而是设计用户与技术之间更好的合作关系。
图示：3D 驾驶助手所用的数据表示。
智能轮椅的未来
据 Mandel 预测，未来 10 年内就看到智能轮椅能够进入主流市场。
Viswanathan 表示，虽然 REXASI-PRO 系统目前智能轮椅技术难以实现，但从长远来看非常重要。其优势似乎在于智能导航、先进感测技术，以及打造能够更自主地解读和响应复杂环境的轮椅的更广泛努力。从研究角度看，这正是推动该领域发展的工作类型。
Mandel 说，他最终是在追寻多年前让他进入这个领域的灵感。作为一名年轻研究人员，他帮助开发了一种可通过头部摇杆控制的智能轮椅系统。
然而，经过多次试验后，他意识到自己正在研发的智能轮椅系统还有很长的路要走，因为正如他所说，「那时我意识到，即使是那些有严重残障的人，穿越窄道时，他们的表现也非常非常好。」
然后他意识到，虽然目前确实需要开发这项技术，但千万不要低估轮椅使用者在没有它的情况下能做的事情。
DFKI 研究人员本月早些时候在加州阿纳海姆举行的 CSUN 辅助技术会议上展示了他们的研究成果。
原文链接：https://spectrum.ieee.org/autonomous-smart-wheelchair
编辑：文婧
