mmWalk: Towards Multi-modal Multi-view Walking Assistance

📄 arXiv: 2510.11520v2 📥 PDF

作者: Kedi Ying, Ruiping Liu, Chongyan Chen, Mingzhe Tao, Hao Shi, Kailun Yang, Jiaming Zhang, Rainer Stiefelhagen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-13 (更新: 2025-10-23)

备注: Accepted by NeurIPS 2025 Datasets and Benchmarks Track. Data and Code: https://github.com/KediYing/mmWalk

💡 一句话要点

mmWalk：面向盲人或低视力人群的多模态多视角步行辅助数据集与基准

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 多模态学习 步行辅助 视觉问答 数据集构建 盲人辅助

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏对复杂环境的整体理解，难以有效辅助盲人或低视力人群在户外安全行走。
  2. mmWalk数据集通过集成多视角传感器数据和可访问性特征，模拟真实世界场景，为步行辅助提供全面信息。
  3. 实验表明，现有VLM在mmWalk数据集上表现不佳，而基于mmWalk微调的模型在真实数据上表现出有效性。

📝 摘要（中文）

本文针对盲人或低视力(BLV)人群在极端或复杂环境中行走辅助的挑战，构建了一个名为mmWalk的模拟多模态数据集。该数据集集成了多视角传感器和面向可访问性的特征，用于户外安全导航。mmWalk包含120条人工控制、场景分类的行走轨迹，共计62k同步帧，超过559k张全景图像，涵盖RGB、深度和语义模态。为了强调真实世界相关性，每条轨迹都包含户外极端情况和BLV用户的特定地标。此外，作者还生成了mmWalkVQA，一个包含超过69k个视觉问答三元组的VQA基准，涵盖9个类别，专为安全和知情的步行辅助而设计。论文评估了最先进的视觉-语言模型(VLMs)在零样本和少样本设置下的性能，发现它们在风险评估和导航任务中表现不佳。最后，作者在真实世界数据集上验证了mmWalk微调模型的有效性，证明了该数据集在推进多模态步行辅助方面的价值。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决盲人或低视力人群在复杂户外环境中安全行走的问题。现有方法通常缺乏对环境的全面理解，难以有效识别潜在风险和提供准确导航信息。这导致了在极端或复杂场景下，BLV人群的出行安全难以得到保障。

核心思路：论文的核心思路是构建一个包含多模态信息（RGB、深度、语义）和可访问性特征的模拟数据集，以训练能够理解环境并提供安全导航辅助的智能系统。通过模拟真实世界的复杂场景，使模型能够学习到在各种情况下进行风险评估和路径规划的能力。

技术框架：整体框架包括数据采集、数据标注和模型评估三个主要阶段。首先，通过人工控制的行走轨迹，采集多视角传感器数据，包括RGB图像、深度图像和语义分割图像。然后，对采集到的数据进行标注，包括场景分类、地标识别和视觉问答对生成。最后，使用标注好的数据训练视觉-语言模型，并在真实世界数据集上进行评估。

关键创新：论文的关键创新在于构建了一个专门面向盲人或低视力人群步行辅助的多模态数据集mmWalk。该数据集不仅包含多视角传感器数据，还集成了可访问性特征，例如人行道、交通信号灯等，更贴近真实世界的需求。此外，mmWalkVQA基准的提出，为评估模型在理解环境和回答相关问题方面的能力提供了新的途径。

关键设计：数据集包含120条行走轨迹，62k同步帧，超过559k张全景图像。mmWalkVQA包含超过69k个视觉问答三元组，涵盖9个类别。论文使用零样本和少样本学习设置评估了现有VLM的性能，并使用微调后的模型在真实世界数据集上进行了验证。具体网络结构和损失函数等细节未在摘要中详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有的视觉-语言模型在mmWalk数据集上表现不佳，表明该数据集具有挑战性。通过在mmWalk数据集上进行微调，模型在真实世界数据集上取得了显著的性能提升，验证了mmWalk数据集在训练多模态步行辅助系统方面的有效性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发智能步行辅助设备，例如智能眼镜或手杖，帮助盲人或低视力人群在复杂环境中安全出行。通过集成多模态传感器和人工智能算法，这些设备可以实时感知环境，识别潜在风险，并提供语音或触觉导航指引，从而提高BLV人群的出行安全性和独立性。该研究还有助于推动计算机视觉和机器人技术在辅助技术领域的应用。

📄 摘要（原文）

Walking assistance in extreme or complex environments remains a significant challenge for people with blindness or low vision (BLV), largely due to the lack of a holistic scene understanding. Motivated by the real-world needs of the BLV community, we build mmWalk, a simulated multi-modal dataset that integrates multi-view sensor and accessibility-oriented features for outdoor safe navigation. Our dataset comprises 120 manually controlled, scenario-categorized walking trajectories with 62k synchronized frames. It contains over 559k panoramic images across RGB, depth, and semantic modalities. Furthermore, to emphasize real-world relevance, each trajectory involves outdoor corner cases and accessibility-specific landmarks for BLV users. Additionally, we generate mmWalkVQA, a VQA benchmark with over 69k visual question-answer triplets across 9 categories tailored for safe and informed walking assistance. We evaluate state-of-the-art Vision-Language Models (VLMs) using zero- and few-shot settings and found they struggle with our risk assessment and navigational tasks. We validate our mmWalk-finetuned model on real-world datasets and show the effectiveness of our dataset for advancing multi-modal walking assistance.