面向视障人士的无障碍户外路径导航系统：基于多技术融合的智能避障路径规划研究

为解决视障人士户外导航中的安全隐患问题，研究人员开发了一套融合人工智能(AI)、深度学习(DL)和机器学习的多技术导航系统。通过提出的模糊可信无风险路径(FTHRP)算法，结合在线云平台和离线张量处理单元(TPU)计算，实现了对树枝、标志牌、车辆底盘等动态障碍物的智能识别与避障路径规划。该系统创新性地采用语义路线映射和上下文推理技术，为特殊群体提供了安全可靠的导航解决方案。

　　

这项突破性研究为视障群体开发了创新的户外导航解决方案。通过整合人工智能(AI)、深度学习(DL)和机器学习(ML)技术，系统能智能识别树枝、标志牌、停放车辆底部等潜在危险。云端在线导航与本地张量处理单元(TPU)离线计算的协同工作模式，确保了不同环境下的可靠服务。

研究团队提出的模糊可信无风险路径(FTHRP)算法，基于"hazard-route"数据集进行路径规划与动态重路由，有效规避突发障碍。系统运用语义路线映射技术，通过硬件和软件协同处理的AI驱动上下文推理，实现了对开放空间玻璃窗、快速移动物体等复杂场景的精准识别。

特别值得注意的是，该技术能预测人工和自然环境中各类潜在风险，为视障人士规划出最优化的无障碍路径。这种多技术融合的方案，不仅提升了导航精度，更为特殊群体的独立出行提供了安全保障。