Text to Blind Motion
作者: Hee Jae Kim, Kathakoli Sengupta, Masaki Kuribayashi, Hernisa Kacorri, Eshed Ohn-Bar
分类: cs.CV
发布日期: 2024-12-06 (更新: 2025-12-22)
备注: Accepted at NeurIPS 2024
💡 一句话要点
提出BlindWays数据集，用于提升3D运动模型对盲人运动行为的预测能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 盲人运动 3D运动预测 多模态数据集 人体运动建模 辅助技术
📋 核心要点
- 现有3D人体运动数据集缺乏多样性，无法准确捕捉盲人独特的运动模式，导致运动预测模型性能不佳。
- 论文提出了BlindWays数据集，包含盲人在真实城市环境中导航的3D运动数据和丰富的文本描述。
- 实验表明，现有3D人体预测模型在BlindWays数据集上表现不佳，突显了该数据集的价值和挑战。
📝 摘要（中文）
盲人对世界的感知与视力正常的人不同，这可能导致独特的运动特征。例如，在十字路口，盲人可能具有不同的运动模式，例如偏离直线路径或在路缘和障碍物周围使用触觉探索。这些行为对于自动驾驶车辆等技术中嵌入的运动模型来说可能显得不太可预测。然而，3D运动模型捕捉这种行为的能力尚未得到研究，因为现有的3D人体运动数据集缺乏多样性，并且偏向于视力正常的人。本文介绍了BlindWays，这是第一个针对盲人行人的多模态运动基准。我们使用可穿戴传感器收集了11名盲人参与者在真实城市环境中导航8条不同路线的3D运动数据。此外，我们提供了丰富的文本描述，捕捉了盲人行人独特的运动特征以及他们与导航辅助工具（例如，白色手杖或导盲犬）和环境的互动。我们对最先进的3D人体预测模型进行了基准测试，发现针对我们的新任务，现成的和基于预训练的方法表现不佳。为了促进更安全、更可靠的系统，这些系统可以无缝地推理环境中各种人类运动，我们的文本和运动基准可在https://blindways.github.io上获得。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D人体运动预测模型在预测盲人运动轨迹时表现不佳。主要原因是现有数据集主要面向视力正常的人，缺乏对盲人运动特征的覆盖，例如使用手杖探索、偏离直线路径等。这导致模型无法学习到盲人特有的运动模式，从而影响预测精度。
核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对盲人运动行为的多模态数据集，包含3D运动数据和文本描述。通过提供更丰富、更具代表性的数据，可以帮助模型更好地理解和预测盲人的运动轨迹。同时，文本描述可以提供额外的上下文信息，例如导航辅助工具的使用情况和环境交互，从而进一步提升模型的预测能力。
技术框架：BlindWays数据集的构建流程主要包括以下几个阶段：1) 招募盲人参与者；2) 在真实城市环境中设计导航路线；3) 使用可穿戴传感器收集参与者的3D运动数据；4) 记录参与者与导航辅助工具和环境的交互过程，并生成文本描述。数据集包含3D运动数据和对应的文本描述，可以用于训练和评估3D人体运动预测模型。
关键创新：该论文的关键创新在于构建了第一个专门针对盲人运动行为的多模态数据集BlindWays。该数据集不仅包含3D运动数据，还提供了丰富的文本描述，捕捉了盲人独特的运动特征和环境交互。这为研究人员提供了一个新的平台，可以开发更准确、更可靠的盲人运动预测模型。
关键设计：在数据采集方面，论文使用了可穿戴传感器来获取3D运动数据，并仔细设计了导航路线，以覆盖不同的城市环境和导航场景。在文本描述方面，论文采用了结构化的方式来记录参与者与导航辅助工具和环境的交互过程，例如手杖的使用方式、对障碍物的反应等。这些设计细节保证了数据集的质量和可用性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有的3D人体预测模型在BlindWays数据集上的表现显著低于在传统数据集上的表现，这突显了BlindWays数据集的挑战性和价值。具体来说，即使是经过预训练的模型，在BlindWays数据集上的预测精度也远未达到实际应用的要求。这表明，需要开发专门针对盲人运动特征的模型和算法，才能实现更准确、更可靠的运动预测。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、智能辅助设备等领域。通过提升模型对盲人运动行为的理解和预测能力，可以提高自动驾驶车辆的安全性，改善机器人导航的效率，并为盲人提供更智能、更便捷的辅助服务。未来，该研究还可以扩展到其他特殊人群，例如老年人、残疾人等，从而构建更普适、更人性化的智能系统。
📄 摘要（原文）
People who are blind perceive the world differently than those who are sighted, which can result in distinct motion characteristics. For instance, when crossing at an intersection, blind individuals may have different patterns of movement, such as veering more from a straight path or using touch-based exploration around curbs and obstacles. These behaviors may appear less predictable to motion models embedded in technologies such as autonomous vehicles. Yet, the ability of 3D motion models to capture such behavior has not been previously studied, as existing datasets for 3D human motion currently lack diversity and are biased toward people who are sighted. In this work, we introduce BlindWays, the first multimodal motion benchmark for pedestrians who are blind. We collect 3D motion data using wearable sensors with 11 blind participants navigating eight different routes in a real-world urban setting. Additionally, we provide rich textual descriptions that capture the distinctive movement characteristics of blind pedestrians and their interactions with both the navigation aid (e.g., a white cane or a guide dog) and the environment. We benchmark state-of-the-art 3D human prediction models, finding poor performance with off-the-shelf and pre-training-based methods for our novel task. To contribute toward safer and more reliable systems that can seamlessly reason over diverse human movements in their environments, our text-and-motion benchmark is available at https://blindways.github.io.