- Mobilio 應用程式助盲人導航速度提升約 13%。
- 室內障礙物碰撞次數減少約 41%。
- 該應用程式運行於一般智能手機上，無需額外硬件。
- 研究團隊與失明人士合作，確保滿足其導航需求。
哈佛大學開發的手機應用程式 Mobilio 協助失明及低視力使用者在戶外路線上的步行速度，較其日常導航設定提升約 13%,室內障礙物碰撞次數亦減少約 41%。該應用程式完全運行於一般智能手機之上，無需額外硬件，用戶口袋中的裝置即可支援運作。
Mobilio 由哈佛大學 John A. Paulson 工程與應用科學學院的研究人員研發，結合機器學習、感測器融合技術及個人化音訊提示，提供逐向導航功能。領導研究的博士生 Raymond Liu 與生物工程學助理教授 Patrick Slade 共同執行相關工作。
研究團隊在編寫任何程式碼之前，先向逾 100 名失明或低視力人士進行問卷調查，瞭解其導航需求。調查結果顯示，三項功能被反覆提及：可靠的逐向導引、行人路及小徑上的持續指引，以及實時障礙物偵測。研究人員指出，現有工具難以同時覆蓋以上三項功能。
Mobilio 的創新技術
白杖及導盲犬雖有助於應對周遭環境，惟無法提供路線導航；一般 GPS 導航應用程式則具備逐向指示，但精確度不足以讓失明或低視力使用者安全通行。Mobilio 旨在填補此一缺口。
Mobilio 從智能手機的鏡頭、GPS、動作感測器及 LiDAR 感測器(若裝置配備)擷取數據。其核心為一個自訂的電腦視覺模型，以行人視角掃描即時鏡頭畫面，辨識可行走的路徑。Slade 形容該系統運作方式類似小型自動駕駛車輛的導航方案，圍繞手機感測器、GPS 數據及使用者實際動作構建。
Liu 指出，現時大多數公開的街景數據集均來自汽車而非行人，導致標準電腦視覺模型錯誤分類行人路及過路處。為修正此問題，研究團隊專門以行人視角影像訓練語義分割模型，並確保所有算法能夠於普通智能手機硬件上實時運行，毋須依賴專業運算設備。
Mobilio 並非僅依賴語音指示，而是在使用者步行過程中持續發出方向性嗶聲，指示向左或向右調整方向。系統運用「人在迴路」(human-in-the-loop) 優化技術，追蹤每位用戶對提示的跟隨準確度，並自動調整音調及節奏模式以適應個別使用者。
研究人員於麻省牛頓 Carroll Center for the Blind 招募了 14 名志願者進行測試。每位參加者均需完成戶外路線及室內障礙物路線，先以白杖配合 Google Maps 導航進行測試，再以白杖配合 Mobilio 重複測試。
測試結果與未來計劃
除速度及碰撞率改善外，Mobilio 在引導使用者抵達目的地方面的整體可靠程度，亦與真人導航員相若。Liu 表示，該項目對其而言具有特殊意義，因其兄長為失明人士，協助塑造研究目標，聚焦於真正的獨立導航。Liu 強調，由於失明及視力障礙的情況因人而異，在開發過程中持續與實際使用者測試極為重要。
研究團隊下一步計劃於波士頓周邊更多真實環境中測試 Mobilio,並在 Harvard Grid Accelerator 的支持下，致力推動更廣泛的公開發佈。相關研究結果已刊載於《Nature Biomedical Engineering》期刊。
項目 規格 應用程式名稱 Mobilio 開發機構 哈佛大學 John A. Paulson 工程與應用科學學院 運行平台 一般智能手機 額外硬件需求 無 核心技術 機器學習、感測器融合、個人化音訊提示 數據來源 鏡頭、GPS、動作感測器、LiDAR 感測器(如有) 電腦視覺模型 行人視角語義分割模型 導航提示方式 持續方向性嗶聲，配合「人在迴路」個人化調整 測試地點 麻省 Newton Carroll Center for the Blind 測試人數 14 名失明或低視力志願者 戶外步行速度提升 較日常導航設定快約 13% 室內障礙物碰撞減少 約 41%
Mobilio 如何改善盲人導航體驗
Mobilio 應用程式的開發針對失明及低視力人士的特定需求，透過結合機器學習和感測器技術，提供可靠的導航解決方案。相較於傳統的導航工具，Mobilio 不僅提升了使用者的步行速度，還顯著減少了室內障礙物的碰撞次數，顯示出其在實際應用中的有效性。這種創新技術不僅改善了盲人及低視力人士的獨立性，亦為未來的導航應用提供了新的方向，顯示出科技在提升生活質量方面的重要角色。