44、助力视障人士与提升人机交互:创新系统的探索与实践

助力视障人士与提升人机交互:创新系统的探索与实践

在当今科技飞速发展的时代,为特殊人群提供便利以及提升人机交互的自然度和智能化程度成为了重要的研究方向。本文将介绍两个具有创新性的系统,一个是为视障人士提供购物导航的系统,另一个是基于生物特征信息的社交辅助机器人平台。

视障人士购物导航系统

这个系统旨在引导视障人士在建筑物内找到商店货架上的特定商品。它集成了基于视觉的系统和行人定位系统,为视障人士提供室内外导航帮助。

系统功能与设计
  • 电梯引导 :当用户的手放在正确的电梯按钮上时,系统会告知用户“你现在可以呼叫电梯”。
  • 商品导航 :引导用户使用手机搜索货架上的商品。找到商品后,系统可以通过NFC或条形码扫描确认商品ID,并让用户确认是否完成商品导航。
  • 交互设计 :精心设计手表、手机和语音输入的交互模式,避免误选。例如,手表上的不同操作(如双击、长按、左滑等)可以激活不同的操作。
专家评估与改进建议

在2013年12月,该系统的硬件/软件平台进行了专家评估。专家们提出了以下改进建议:
|问题|建议|
| ---- | ---- |
|缺乏教程/帮助|系统应提供详细的教程或手册,帮助新用户学习使用。|
|系统延迟|测试系统各部分的延迟,让用户了解系统延迟情况,并建议用户在必要时缓慢移动。也可以改变反馈的时长和类型,以减少延迟影响。|
|相机方向|建议所有算法都能在竖屏模式下运行,避免用

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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