L'application Harvard Mobilio utilise les capteurs du smartphone pour guider les piétons aveugles
Des bioingénieurs rapportent 41 % de collisions en moins et des vitesses de marche plus rapides lors d'essais de navigation en intérieur.
Par Giovanni Sapere
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Des bioingénieurs de l'université Harvard ont développé Mobilio, une application logicielle d'assistance qui transforme un smartphone standard en système de guidage en temps réel pour les personnes déficientes visuelles. Le système applique l'intelligence artificielle et la vision par ordinateur aux flux de capteurs du téléphone en direct, émettant des bips audio personnalisés pour guider les utilisateurs autour des obstacles. Lors d'essais expérimentaux, les participants utilisant l'outil ont atteint leurs destinations 13 % plus vite tout en enregistrant 41 % de collisions en moins qu'avec les cartes mobiles classiques.
Naviguer au-delà des cartes numériques standard
Les personnes malvoyantes ou non voyantes font face à de fréquents dangers lorsqu'elles se déplacent dans des espaces intérieurs et extérieurs inconnus. Les outils de navigation standard comme Google Maps manquent de la résolution spatiale fine nécessaire pour identifier les barrières physiques immédiates, laissant les utilisateurs dépendants de cannes blanches ou de chiens guides. Pour combler cette lacune, le chercheur doctorant Raymond Liu et le professeur adjoint de bioingénierie Patrick Slade de la Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences ont conçu Mobilio, une innovation d'assistance rapportée par New Atlas.
Les ingénieurs ont mené des essais avec 14 sujets de test qui ont parcouru des itinéraires d'essai en intérieur à l'aide d'une canne associée à Mobilio. Leurs performances ont été comparées à celles d'un déplacement avec une canne et Google Maps. Selon l'article de recherche de l'équipe publié dans Nature Biomedical Engineering, les sujets utilisant Mobilio atteignaient leurs destinations 13 % plus vite et subissaient 41 % de collisions en moins en intérieur, confirmant les bénéfices fonctionnels de l'ajustement d'itinéraire en temps réel.
« Notre système utilise les capteurs d'un smartphone, les informations GPS et le mouvement réel de la personne pour créer ce qui est essentiellement un petit plan de véhicule autonome sur la manière de la guider de là où elle se trouve à là où elle veut aller. »
— Patrick Slade, professeur adjoint de bioingénierie à l'université Harvard
Les perspectives piétonnes remplacent les jeux de données automobiles
Avant d'assembler le prototype logiciel, les chercheurs ont interrogé plus de 100 personnes ayant une vision limitée ou nulle afin de déterminer leurs principaux défis physiques. Le groupe d'utilisateurs a mis en avant trois exigences fondamentales : un retour directionnel continu le long des trajectoires rectilignes, un guidage précis virage par virage et une détection fiable des obstacles physiques immédiats, comme documenté par New Atlas.
La plupart des modèles commerciaux de vision par ordinateur autonome reposent sur des jeux de données capturés depuis des véhicules circulant sur des chaussées bitumées. Parce que les piétons se déplacent sur des trottoirs, des passages piétons et dans des couloirs intérieurs, Liu et Slade ont construit des modèles d'intelligence artificielle de segmentation sémantique à partir d'images capturées directement du point de vue d'un piéton. Liu, dont le frère aîné est aveugle, a souligné qu'il est essentiel de tester la technologie avec les utilisateurs concernés, car les déficiences visuelles varient considérablement d'une personne à l'autre.
Les algorithmes de véhicules autonomes tournent sur du matériel grand public
Mobilio fonctionne sans nécessiter de casques externes spécialisés ni de modules de calcul externes. L'application s'exécute entièrement sur un smartphone grand public standard en traitant les entrées de la caméra de l'appareil, du récepteur GPS, des capteurs de mouvement internes et des capteurs LiDAR embarqués lorsqu'ils sont disponibles, selon New Atlas.
Le logiciel calcule des trajectoires de marche sûres en suivant les mouvements de l'utilisateur et en ajustant les repères audio spatiaux pour correspondre à la démarche de chaque individu, en s'appuyant sur des principes souvent observés en robotique. L'exécution de modèles de vision localisés sur les puces standard des smartphones a éliminé le besoin de cartes de traitement externes spécialisées, rendant la configuration d'assistance accessible aux utilisateurs sans achats supplémentaires.
Des tests sur le terrain au cœur du quotidien
Après leurs évaluations initiales en laboratoire, l'équipe de développement de Harvard SEAS prévoit d'étendre les tests à divers environnements extérieurs et lieux publics. La prochaine phase de recherche évaluera comment Mobilio s'adapte aux habitudes quotidiennes, aux rythmes et aux préférences d'itinéraire variables des utilisateurs déficients visuels sur de plus longues périodes d'utilisation régulière, comme détaillé par New Atlas, marquant une étape prometteuse pour l'invention.
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