【摘 要】
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盲人是一个数量众多,特性突出、特别需要帮助的社会群体,盲人的出行已经成为中国乃至世界备受关注的问题。作为人类的重要感觉器官之一,视力在日常生活中的作用不可替代,近几年来,国内外研究人员设计出各类盲人出行辅助科技产品,但均存在体积过大,价格高昂,操作较繁琐等问题,一方面很难长期辅助盲人出行,另一方面对经济条件较差的盲人造成了负担。随着深度强化学习技术的发展,盲人辅助设备不断更新,为视力残疾群体使用高
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盲人是一个数量众多,特性突出、特别需要帮助的社会群体,盲人的出行已经成为中国乃至世界备受关注的问题。作为人类的重要感觉器官之一,视力在日常生活中的作用不可替代,近几年来,国内外研究人员设计出各类盲人出行辅助科技产品,但均存在体积过大,价格高昂,操作较繁琐等问题,一方面很难长期辅助盲人出行,另一方面对经济条件较差的盲人造成了负担。随着深度强化学习技术的发展,盲人辅助设备不断更新,为视力残疾群体使用高性价比,轻便安全的出行设备带来了可能。本文结合深度强化学习的相关技术设计了一套针对盲人行走导航的辅助系统,在保障盲人出行安全的前提下,通过新技术的应用降低成本,主要工作如下:（1）RCM-PPO深度强化学习网络模型研究。论文首先简要阐述了深度强化学习的基础框架和相关理论知识。为解决针对现实场景下的探索奖励稀疏问题,本文在近端策略优化算法上基于actor-critic框架对策略函数进行裁剪限制,结合注意力机制和好奇心驱动对算法进行改良,使智能体有效利用理性好奇心探索环境,以较快速度和更稳定的状态进行策略更新。通过对比测试结果可以看出,改进后该方法下智能体有更好的性能,能取得更高的平均奖励回报。（2）AI2-THOR平台导航模拟测试和仿真优化。得益于其经典完备的模块化设计,AI2-THOR在稳定性、多维度上远远超过其他DRL框架。本文将优化的网络与AI2-THOR融合,通过仿真环境测试网络优化的效果,并基于测试结果进一步改良,同时对比多个现有网络在AI2-THOR中的效果。实验证明优化后的网络在模拟导航中有更好的表现,能够用最短时间获取最短路径的同时降低了与障碍物发生碰撞的可能性。（3）导盲辅助系统设计与性能测试。针对盲人行走的现实需求,结合目标识别与提出的RCM-PPO网络模型,设计了一款能够实现语音播报引导避障的盲人行走导航辅助系统,盲人可以通过系统的语音提示获取障碍物、上下楼梯等信息,并即时向盲人播报行走导航路线,通过将其功能移植到移动设备上实现了系统的轻便性。
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