对视觉障碍者参与公共空间的娱乐活动存在依赖视力帮助的挑战，其中包括无法参与的购物活动。本文通过研究盲人对娱乐购物的信息需求、挑战和现有方法，旨在为设计现有的导航技术提供支持，帮助盲人购物者进行探索和偶然发现。通过对 18 名盲人参与者进行形成性研究，包括焦点小组和需求分析访谈，我们发现盲人希望获得促销信息的推送通知，以及关于感兴趣店铺的拉取通知，例如品牌的目标受众。关于障碍物和兴趣点的信息需要根据个人的移动辅助设备以及人群、儿童和轮椅使用者的存在进行自定义。我们将这些发现应用于两个现有的 AI 辅助应用程序（NavCog 和 Cabot），具体包括信息模态和渲染方面。

May, 2024

介绍了一种辅助购物系统，该系统可视化识别购物者所需产品，并通过主动学习进一步提高识别准确性，为视障人士等提供更好的购物体验。

Oct, 2015

本文介绍了一个基于 Willow Garage PR2 的移动机械臂系统，具有较高的用户易用性和自主行为，特别是在辅助喂养方面有很大的应用潜力，并且这个系统还可以进行离线异常检测。

May, 2016

建议利用传感器和算法的组合，建立一个适用于视障人士的导航系统，该系统基于传统的 RGB-D 相机，结合鱼眼相机的信息，提供了对环境的鲁棒性与可靠性，使用户能够规划路径并避开障碍物。

Jan, 2024

本研究介绍了一种计算架构，结合了感知学习算法、记忆编码和学习的认知模型、预测缺失物品的推理模块和图形用户界面，并与 Fetch 移动机器人集成验证，以通过与用户的互动学习个性化上下文知识及长期预测家庭中缺失的物品。实验结果表明，机器人可以通过与用户的互动适应环境，还可以使用所学的知识在数周内正确预测缺失物品，并且对感官和感知错误具有强健性。

Jul, 2022

提出了一种基于强化学习的个性化导航系统，根据不同视力障碍者的个人特点和行动能力，通过权重专家模型逐步调整系统用户交互体验，实现更精准的长期行为预测和快速适应性学习。

Apr, 2018

本文提出了一种基于深度学习的辅助系统，旨在提高视障人士的环境感知体验，通过 RGBD 数据和建立的语义地图预测行走指令、进行障碍物避让，在多种情境下得到了很好的实验效果并有效提高了视障人士的环境感知体验。

Aug, 2019

本研究介绍了一种新的基于共享自治导航系统的社会感知的辅助机器人平台，该平台以听取用户喜好为导向，实现了较安全、较自主的导航，以提高辅助移动技术在建筑环境中的可接受度。

May, 2024

使用视觉、用户意图推断和人机共同控制的框架，旨在解决机器人远程操作系统中的挑战，同时缓解大脑 - 计算机接口下的噪音和错误低维度运动指令问题。我们使用共同控制辅助框架对两个使用了颅内脑机接口的受试者进行实验，并取得了显着的性能提升，在门的开启、从容器中倒液体和在密集且杂乱的环境中使用新型物品等任务中进一步展示了我们架构的可扩展性。

Mar, 2015

本研究提出了一种基于商用机械臂的可行的、简化了数据收集过程的、能够有效采集各种复杂场景演示数据的人机互动界面，并采用了多项数据增强技术来优化模型的学习性能，最终在非捏取推动和物品堆叠等任务中获得了较高的成功率。

Aug, 2020