75、低功耗传感器的下楼检测技术解析

低功耗传感器的下楼检测技术解析

在日常生活中，行动不便的人群面临着诸多挑战，其中下楼时的安全问题尤为突出。为了帮助这些人更安全地行动，研究人员致力于开发一种基于计算机视觉的设备，以检测下楼情况并提供危险预警。

项目背景与目标

EyeWalker项目旨在为行动不便的用户开发一种低成本、超轻的计算机视觉设备。该设备可作为独立配件，轻松安装在标准助行器上，并具备一整天的续航能力。其主要功能是警告用户潜在的危险情况，并帮助定位日常物品。项目的初始目标用户是仍独立生活的老年人，因为下楼和走人行道是他们常见的危险场景，所以系统的重点是检测下楼情况。为了满足低功耗以及室内外使用的要求，研究聚焦于利用被动立体相机获取的3D信息。

相关研究工作

在行动不便人群面临的障碍中，人行道和楼梯是日常常见的挑战。尽管有相关法律和新建筑改善了可达性，但仍有改进空间。在楼梯检测方面，机器人领域的无人地面车辆（UGV）研究较早，主要用于在不安全的建筑中导航和搜索受害者。然而，在计算机视觉领域，下楼检测的研究相对较少。在电子旅行辅助设备（ETA）领域，PAM - AID是唯一能检测下楼情况的原型，但它使用的是有源红外传感器。目前，仅有部分研究尝试使用被动计算机视觉进行下楼检测，但这些方法存在一些问题，如基于单目相机的检测会因重复图案（如斑马线）产生误报。

检测方法

研究关注因地面高度变化导致平衡丧失而引发的跌倒问题，目标是从地面深度图中测量这种变化。具体步骤如下：
1. 坐标转换 ：通过旋转矩阵将3D空间中的点转换到新的坐标系，使Z轴垂直于地面，X轴垂直于助行器的运动方向，Y轴平行于运动方向。