NavVI: A Telerobotic Simulation with Multimodal Feedback for Visually Impaired Navigation in Warehouse Environments
作者: Maisha Maimuna, Minhaz Bin Farukee, Sama Nikanfar, Mahfuza Siddiqua, Ayon Roy, Fillia Makedon
分类: cs.HC, cs.AI
发布日期: 2025-07-20
💡 一句话要点
NavVI：面向视障人士仓库环境导航的多模态遥操作仿真平台
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 遥操作 多模态反馈 视障导航 仓库环境 人机交互
📋 核心要点
- 现有遥操作系统对视障人士支持不足，缺乏针对工业环境的系统研究和多模态指导。
- NavVI提出了一种多模态遥操作仿真平台，融合视觉、听觉和触觉反馈，辅助视障人士控制机器人。
- 该系统采用导航网格和重规划机制，确保在动态仓库环境中路线的准确性和安全性。
📝 摘要（中文）
工业仓库中移动的叉车、货架和人员使得盲人和低视力(BLV)操作员的机器人遥操作具有高风险和高要求。尽管可访问的遥操作在包容性劳动力参与中起着关键作用，但对其在工业环境中的应用进行系统研究仍然有限，并且现有研究很少关注为BLV用户设计的多模态指导。我们提出了一种新颖的多模态指导模拟器，使BLV用户能够通过高保真仓库环境控制移动机器人，同时接收同步的视觉、听觉和触觉反馈。该系统将导航网格与定期重新规划相结合，以确保路线准确，并避免与仓库中移动的叉车和人类化身发生碰撞。低视力用户通过可见路径线引导至目的地；带有顺时针方向的导航语音提示宣布即将到来的转弯；最后，基于距离的触觉反馈通知用户路径中的静态和移动障碍物。这种实时的闭环系统为可访问的遥操作研究提供了一个可重复的测试平台和算法参考。由于其导航、语音和触觉模块与商业硬件对齐，因此该模拟器的设计原则可以很容易地适应真实机器人，从而支持在实际仓库中快速进行可行性研究和部署包容性遥操作工具。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决盲人和低视力(BLV)操作员在复杂工业仓库环境中进行机器人遥操作时面临的挑战。现有方法缺乏针对BLV用户的有效多模态反馈机制，难以保证导航的安全性和效率。现有研究对工业环境下的可访问遥操作关注不足。
核心思路：论文的核心思路是构建一个高保真度的仓库环境仿真平台，并集成视觉、听觉和触觉等多模态反馈，为BLV用户提供全面的导航辅助。通过同步的多模态信息，帮助用户感知环境、规划路径并避开障碍物，从而实现安全高效的机器人遥操作。这种设计旨在弥补现有遥操作系统在可访问性方面的不足。
技术框架：NavVI系统的整体架构包括以下几个主要模块： 1. 高保真仓库环境仿真：构建逼真的仓库环境，包括静态的货架、动态的叉车和人员。 2. 导航模块：采用导航网格和定期重规划算法，生成安全可靠的导航路径。 3. 视觉反馈模块：为低视力用户提供可见的路径线，引导其前往目的地。 4. 听觉反馈模块：通过语音提示，告知用户即将到来的转弯方向。 5. 触觉反馈模块：利用触觉设备，向用户传递周围障碍物的距离和方向信息。
关键创新：该论文的关键创新在于多模态反馈的集成和同步。与传统的遥操作系统相比，NavVI系统充分考虑了BLV用户的特殊需求，通过视觉、听觉和触觉的协同作用，增强了用户对环境的感知能力，提高了导航的安全性。此外，该系统采用的导航算法能够适应动态环境，确保在叉车和人员移动的情况下，路径的有效性。
关键设计： * 导航网格：用于生成初始路径，并支持动态重规划。 * 可见路径线：颜色和粗细可调，适应不同视力水平的用户。 * 语音提示：采用顺时针方向描述转弯，易于理解。 * 触觉反馈：基于距离的强度调节，提供直观的障碍物感知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文提出了一个完整的、可重复使用的测试平台，用于研究面向视障人士的可访问遥操作。该平台集成了视觉、听觉和触觉反馈，并采用导航网格和重规划算法，能够在动态仓库环境中实现安全高效的机器人遥操作。该模拟器的设计原则可以很容易地适应真实机器人，从而支持在实际仓库中快速进行可行性研究和部署包容性遥操作工具。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于工业仓库、物流中心等场景，帮助视障人士参与到机器人遥操作工作中，实现更具包容性的劳动力市场。此外，该仿真平台可用于评估和优化不同的多模态反馈策略，为开发更有效的可访问遥操作系统提供参考。未来，该技术有望推广到其他复杂环境，如建筑工地、矿山等。
📄 摘要（原文）
Industrial warehouses are congested with moving forklifts, shelves and personnel, making robot teleoperation particularly risky and demanding for blind and low-vision (BLV) operators. Although accessible teleoperation plays a key role in inclusive workforce participation, systematic research on its use in industrial environments is limited, and few existing studies barely address multimodal guidance designed for BLV users. We present a novel multimodal guidance simulator that enables BLV users to control a mobile robot through a high-fidelity warehouse environment while simultaneously receiving synchronized visual, auditory, and haptic feedback. The system combines a navigation mesh with regular re-planning so routes remain accurate avoiding collisions as forklifts and human avatars move around the warehouse. Users with low vision are guided with a visible path line towards destination; navigational voice cues with clockwise directions announce upcoming turns, and finally proximity-based haptic feedback notifies the users of static and moving obstacles in the path. This real-time, closed-loop system offers a repeatable testbed and algorithmic reference for accessible teleoperation research. The simulator's design principles can be easily adapted to real robots due to the alignment of its navigation, speech, and haptic modules with commercial hardware, supporting rapid feasibility studies and deployment of inclusive telerobotic tools in actual warehouses.