A Vision-Based Low-Cost Power Wheelchair Assistive Driving System for Smartphones
Notice bibliographique
Résumé
Power wheelchairs (PWC) are essential for people with mobility impairment, and many research studies have been reported to ease their operations. However, the existing approaches either rely on extra hardware components or demand complex software that incurs high costs. In this work, we propose a low-cost, computer-vision-based assistive driving system that runs on a smartphone with the objective of safely driving a PWC in a hands-free manner with reduced attention in an indoor environment to relieve the arduous operations of disabled users and reduce their stress. The system adopts a modified and pre-trained ResNet-50 model running on a smartphone to derive the driving instructions using the images captured in real-time with its built-in camera. The smartphone interacts with a control interface to send the driving instructions to the PWC. A prototype of the proposed driving assistive system is implemented on a Pixel-6 Android phone and evaluated on a mobile robot as the proof-of-concept design. The experiments show that the smartphone can process input at up to 3.4 images per second to generate driving instructions in time to safely navigate the mobile robot at reasonable speeds in the testing environment with minimal intervention from the user.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».