Đang phát triển địa phương hoá và định hướng hỗ trợ công cụ cho người khiếm cólà nhận được nhiều ý định trong cộng đồng tự trị robot [6]. Hầu hết các tác phẩmtập trung vào việc tìm kiếm địa phương hoá hiệu quả giải pháp dựa trên vị trí dữ liệu từ khác nhaucảm ứng chẳng hạn như GPS, laser, nhận dạng tần số vô tuyến (RFID), tầm nhìn hoặc sự hợp nhấtmột số của họ. Loomis et al. [17] được khảo sát hiệu quả của hệ thống định vị dựa trên GPShỗ trợ trực quan hỏng người. Dựa trên GPS hệ thống chia sẻ vấn đề tương tự: thấpđộ chính xác trong môi trường đô thị (nội địa hóa chính xác là giới hạn đối với khoảng 20 m),tín hiệu mất do hiệu ứng đa đường dẫn hoặc hạn chế line-of-sight do sự hiện diện của các tòa nhàhoặc thậm chí tán lá. Kulyukin et al. [15] đề xuất một hệ thống dựa trên nhận dạng tần số vô tuyến(RFID) để giúp đỡ các menu của người khiếm trong môi trường trong nhà.Hệ thống yêu cầu thiết kế của một mạng lưới dày đặc các định danh vị trí. Helal et al. [13]đề xuất một hệ thống không dây điều hướng đi bộ. Họ tích hợp một số tín hiệu chẳng hạn nhưlồng tiếng, mạng không dây, Hệ thống thông tin địa lý (GIS) và GPS để cung cấp cácnhững người có một tuyến đường tối ưu hóa khiếm thị. Tại kỹ thuật tiên tiến trong máy tínhtầm nhìn cung cấp cải tiến đáng kể đối với dịch vụ nội địa hóa và điều hướng trongđược biết đến hoặc không xác định môi trường. Cung cấp các phương pháp tiếp cận dựa trên tầm nhìn không chỉ an toàn chuyển hướng,nhưng cũng cung cấp một mô tả rất phong phú và có giá trị của môi trường. Ví dụ, [2]phát triển một ứng dụng được đặt theo tên LocateIt, giúp người mù, xác định vị trí các đối tượng trong hồmôi trường.
đang được dịch, vui lòng đợi..
