視覚障がい者向けナビゲーションアプリ

News 視覚障がい者およびロービジョン者向けのスマートフォンナビゲーションアプリ MobilioはAIと内蔵センサーを使用し、ユーザーに継続的なガイダンスを提供します。 Anne J. Manning | 広報担当 2026年8月24日 FacebookTwitterEmailLinkedIn 主なポイント ハーバード大学のエンジニアが、AI、内蔵センサー、パーソナライズされた音声ビープ音を使用して、視覚障がい者またはロービジョン者に継続的なガイダンスと障害物回避を提供するスマートフォンアプリ「Mobilio」を開発しました。 初期テストでは、Mobilioと杖の組み合わせは、Googleマップと杖の組み合わせと比較して、より速いナビゲーションと有意に少ない障害物との衝突を達成しました。 視覚障がい者またはロービジョン者にとって、自立して移動することは日々の課題です。ハーバード大学の研究者たちは、ユーザーがすでに持っている可能性のあるデバイス、つまりスマートフォンだけを使用して、これらの人々がより速く安全に移動するのを助ける可能性のある新しいツールを開発しました。 ジョン・ポールソン工科大学院（SEAS）のエンジニアは、機械学習、複数のセンサーからの入力を効率化するアルゴリズム、およびパーソナライズされた音声キューを組み合わせた新しいスマートフォンアプリ「Mobilio」を発明しました。これにより、視覚障がい者またはロービジョン者に、ターンバイターンの指示、経路ガイダンス、および障害物回避機能を提供します。この研究は、Ph.D.学生のRaymond Liu氏が、バイオエンジニアリングの助教授でありKempner Instituteの准教授でもあるPatrick Slade氏と協力して主導しました。この研究はNature Biomedical Engineeringに掲載されています。 このビデオは、コミュニティパスおよび障害物コースの実験中にスマートフォンアプリMobilioが行うナビゲーションアルゴリズムと空間音声フィードバックを示しています。 まず、研究者たちは100人以上の視覚障がい者またはロービジョン者を対象に調査を行い、彼らのニーズを理解しました。回答者は、ナビゲーションテクノロジーに不可欠な3つの機能として、信頼性の高いターンバイターンの指示、歩道や経路に沿った継続的なガイダンス、および障害物の検出と回避を挙げました。杖、盲導犬、電子旅行補助具などの既存のツールは、これらの問題の一部に対処しますが、3つすべてを同時に満たすことはめったになく、多くのシステムは高価でアクセスしにくいものです。GPSマップソフトウェアにはターンバイターンのナビゲーションがありますが、視覚障がい者またはロービジョン者が安全に使用するには精度が不十分です。対照的に、ほとんどの人はすでにスマートフォンを持っています。 ハーバード大学のチームは、アプリストアからダウンロード可能で、完全に電話上で実行できるスタンドアロンアプリを通じてナビゲーションエイドを提供する機会を見出しました。Mobilioは、カメラ、GPS、モーションおよびオリエンテーションに敏感な慣性計測ユニット、および（利用可能な場合）LiDARセンサーを含む、電話の内蔵センサーを利用します。中心的な技術的進歩は、歩行者の視点からライブカメラフィードを分析して、ユーザーの環境内の歩行可能なパスを見つけるカスタムコンピュータビジョンモデルです。「私たちのシステムは、スマートフォンのセンサー、GPS情報、およびユーザーの実際の動きを使用して、ユーザーを現在地から目的地までナビゲートするための、事実上小型の自律車両計画を作成します」とSlade氏は述べています。 バイオエンジニアリング助教授のPatrick Slade氏が、視覚障がい者およびロービジョン者を支援するためのスマートフォンアプリケーションを作成する彼の研究室の仕事について説明しています。 公開されているほとんどの街路シーンデータセットは車からキャプチャされているため、多くの標準モデルは歩行者に関連するインフラストラクチャを誤って分類すると、筆頭著者であるLiu氏は説明しました。この問題に対処するために、Liu氏は歩行者の視点からの画像でセマンティックセグメンテーションモデルを特別にトレーニングし、歩行中に歩道、横断歩道、道路、その他の主要な表面を確実に認識できるようにしました。「歩道や屋外を歩く人間の視点からのデータがもっと必要とされています」とLiu氏は付け加えました。 Liu氏はまた、主要な設計上の課題は、すべてのアルゴリズムとモデルが標準的なスマートフォンでリアルタイムに実行できるようにすることであったと述べています。これは、ラップトップや特殊なハードウェアよりもコンピューティング能力がはるかに低いためです。単なる音声プロンプトの代わりに、Mobilioはユーザーが歩くにつれてビープ音の形で継続的な音声キューを提供します。ビープ音は、ユーザーの左または右など、方向から発せられ、ステアリングを示し、人間による最適化を使用してガイダンスはリアルタイムでパーソナライズされます。ユーザーが歩くにつれて、システムは音声キューにどれだけ正確に従っているかを測定し、その個人に最適に機能するようにキューとピッチパターンを自動的に調整します。 アプリを評価するために、チームはマサチューセッツ州ニュー​​トンのキャロル・センター・フォー・ザ・ブラインドから募集した14人のボランティア参加者で実験を行いました。各参加者は、白い移動杖とGoogleマップのターンバイターンナビゲーションをベースライン条件として使用し、次にMobilioアプリと杖を使用してナビゲーションタスクを完了しました。彼らは、事前に計画された屋外経路と、一般的な環境課題を模倣した障害物のある屋内コースを歩きました。 参加者が研究の3つの実験（音声フィードバックのパーソナライズ、コミュニティパスのナビゲーション、障害物コースのナビゲーション）を実行しています。 Googleマップと杖を使用した場合と比較して、Mobilioと杖を使用した参加者は、屋外ルートを約13％速く完了し、屋内ルートでの障害物との接触を約41％削減しました。信頼性の点、つまりシステムがユーザーを主要なエラーなしで目的地にどれだけ一貫して誘導したかという点では、Mobilioは人間のガイドと同等のパフォーマンスを示しました。 技術的な貢献を超えて、このプロジェクトは個人的な経験に裏打ちされています。Liu氏には視覚障がいのある兄がおり、兄の自立したナビゲーションを支援することが、この仕事の目標を強く形作りました。チームは、実際のユーザーからの定量的および定性的なフィードバックの両方が必須であることを強調しました。「実際に人々があなたのデバイスをテストすることが絶対に不可欠です。なぜなら、人があなたのデバイスにどのように反応するかを予測することは不可能だからです」とLiu氏は述べています。「特に、非常に多様な障害の範囲である盲目および視覚障害の範囲内では。」 研究者を紹介する：大学院生Raymond Liu氏のSEASへの道のりについてもっと読む。 次に、研究者たちは、システムがどれだけうまく一般化するか、そしてそれが人々の日常習慣にどのように統合されるかをさらに評価するために、ボストン地域のより広い範囲の現実的な設定でMobilioをテストする予定です。研究者たちは、テクノロジーを翻訳し、将来の製品として広くアクセス可能にするために、Harvard Grid Acceleratorから支援を受けています。プロジェクトの資金提供者には、National Science Foundation Graduate Research Fellowship DGE-2140743、Harvard Grid Accelerator、Amazon Greater Boston Tech Initiative、Harvard Dean's Competitive Fund for Promising Scholarship、およびKempner Instituteが含まれます。Harvard Office of Technology Developmentは、この研究に関連するイノベーションを保護しており、商業化の機会を積極的に追求しています。 トピック：AI / 機械学習、応用計算、バイオエンジニアリング、コンピュータサイエンス、電気・コンピュータ工学、健康/医学、材料科学・機械工学、研究、ロボット工学、テクノロジー、ウェアラブルデバイス 最先端の科学を直接あなたの受信トレイに。Harvard SEASメーリングリストに参加してください。購読する 科学者プロフィール Patrick Slade バイオエンジニアリング助教授 広報担当 Anne J. Manning | amanning@seas.harvard.edu 関連記事 2026年8月27日 ハーバード大学、耐故障性量子コンピューティングのために3700万ドルのNSF助成金を獲得 FAS 現在のSEAS研究者は、政府機関や産業界との協力において、次世代の研究者を育成しています。 応用物理学、量子工学、研究 2026年8月27日 しわは欠陥ではない エンジニア、デザイナーは、しわの挙動を利用して再構成可能で二安定なインフレータブル構造を作成します。 応用物理学、切り紙、材料、材料科学・機械工学、研究 2026年8月25日 「ドレスアップ」したキュービット 研究者たちは、音波を使用して量子コヒーレンスを実証します。 応用物理学、電気・コンピュータ工学、材料、材料科学・機械工学、光学/フォトニクス、量子工学、研究、技術