近日，南京郵電大學寬帶無線通信與傳感網技術教育部重點實驗室、通信與信息工程學院青年教師高赟博士，在通信、可穿戴技術、人工智能交叉領域取得最新研究進展。相關研究成果以“A Wearable Obstacle Avoidance Device for Visually Impaired Individuals with Cross-Modal Learning”為題發表于國際學術期刊Nature Communications。該研究聚焦于視障人群輔助出行問題，提出一種融合多模態數據處理與跨模態學習的可穿戴避障設備，顯著提升了出行避障的可靠性、響應速度、續航時間以及用戶友好性。
Nature Communications刊發南郵教育部重點實驗室及通信與信息工程學院科研團隊最新研究進展
據世界衛生組織統計，全球約有超過10億人患有不同程度的視力障礙或失明，這對其日常出行造成了嚴重影響。盲杖、導盲犬等傳統輔助工具雖然在一定程度上發揮了作用，但在應對快速移動或突發障礙物等方面仍存在明顯局限；尤其導盲犬資源稀缺、訓練成本高，更限制了其大范圍推廣。隨著傳感器與人工智能技術的不斷進步，基于智能穿戴設備的輔助方式逐漸受到關注，但當前多數避障設備仍難以兼顧高可靠性、低延遲、長續航與良好用戶體驗。
為突破上述瓶頸，研究團隊研制了一種新型可穿戴避障設備，由定制化眼鏡和智能手機組成，在理論方法與工程實現層面進行了系統創新。具體而言，為實現毫秒級的快速響應，眼鏡端集成多模態傳感器，可實時采集視頻與深度信號，并通過深度輔助的視頻壓縮模塊，有效降低數據傳輸延遲，確保障礙檢測的準確性。在智能手機端，在接收到壓縮后的多模態信號后，基于跨模態學習對視頻與深度特征進行融合對齊，進一步增強識別精度與環境適應能力。為有效控制設備功耗，團隊還設計了一種計算架構，引入多浮點向量處理單元的流處理結構，大大優化了核心計算模塊的效率，實現了避障設備在保障性能的同時具備長時間續航能力。
可穿戴避障設備硬件組成
江蘇省殘疾人聯合會為設備的實際測試提供了大力支持。該項研究成果也得到國家自然科學基金重大科研儀器研制項目、重點項目、青年項目等的資助。
（撰稿：葉斯珩 初審：郭永安、戴修斌 編輯：王存宏 審核：張豐）