高中生打造智慧臂套,讓視障者「看得見」

九月 3, 2018
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在現今的社會中,設計師所創造的環境常需要依賴使用者的視覺。為視障者的無障礙設計要不是事後追加,就是根本沒考慮到。對世界上2.85億名視障者而言,尋找鑰匙或走在繁忙的人行道上,一直是艱難、甚至是不可能的任務。但是Blindsight正嘗試改變這個情況。有一群高中生設計了新的輔助科技,並受邀於北京的中美青年創客大賽展出,他們以大幅提升盲人生活品質為目標。

 

現今盲人仍須仰賴導盲人、導盲犬和拐杖等已引進一世紀之久的技術。使用現代的應用程式像是TapTapSee和Seeing AI則面臨一個困難,使用者必須笨拙地用手機掃視四周,這限制了他們的自主性並造成不適感。這種應用程式的致命缺點是未能使視障者與環境積極互動,反而在社會上退居旁觀者的角色。

 

一起進入Blindsight:一個能大幅提升盲人獨立自主能力的穿戴式裝置。

 

Blindsight是臂套和智慧型手機應用程式的組合,利用機器學習及觸覺回饋的結合來幫助視障者。使用者只要用喚醒詞(語音指令)或按一下按鈕喚醒裝置,就能命令智慧助理朗讀標語或是辨識超市的商品。Blindsight也能透過整合式攝影機找到放錯地方的物品,並控制8個震動馬達來引導使用者的手伸向目標。透過臉部辨識,Blindsight甚至能記憶和辨識面孔,幫助使用者認出曾經見過的人。使用一整天後,可以將裝置用任何標準的Qi無線充電板來充電。

 

將裝置的概念發展到可運作原型,是一段充滿挑戰卻又令人興奮的旅程。身為高中生團隊,我們在實際設計裝置時遇上了好幾個問題,包含買到有瑕疵的攝影機、3D列印尺寸縮放錯誤、以及縫製臂套。而軟體方面,我們的伺服器在影像處理上要花上數十秒,這會對使用者體驗造成負面影響。

 

然而加入了具備其他專業的新成員後,我們成功克服這些障礙,打造出可運作的原型。我們對伺服器程式碼進行重構,讓機器學習模型在VRAM中維持載入,大幅減少下指令後的等待時間。我們也發現用於男性紳士襪的材料能製作出舒適又穩固的臂套。最後,我們翻遍了詳細的產品型錄、聯繫供應商後,找到一款符合尺寸要求且相容的廣角攝影機。我們已經準備好要發表Blindsight的第一代設計。

 

這個可運作原型,讓我們在由Google贊助的2018年中美青年Maker大賽的四強賽勝出。而身為美國十支代表隊之一,團隊將於今年夏季在北京參與展出及決賽。同時,我們的團隊正努力改良原型,並納入動態點字「顯示器」、貨幣偵測器等新功能。歡迎前往blindsight.app網站追蹤我們的進展並給予建議。本團隊致力於用尖端創新來逐步改善視障者的生活品質。

 


Blindsight團隊成員:高中生Christy KohMichael ZhuKrishna VeeragandhamMegan LengSean Tseng。新進成員有:波士頓大學新生Devin Mui;加利福尼亞大學柏克萊分校新生Jaiveer SinghAaron Huang;華盛頓大學新生Jaimie Jin;以及加利福尼亞大學聖地牙哥分校新生 Jesse Liang。本文由Kyle Shi協助撰寫。

 


(譯:屠建明)

【原文】


 

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