HIDA：通过可穿戴固态LiDAR传感器实现语义实例分割，迈向视障人群的全方位室内理解

对于视障人士而言，独立探索未知空间或在室内环境中寻找物体是一项日常但极具挑战性的任务。然而，现有的常见二维辅助系统缺乏物体之间的深度关系信息，难以准确获取空间布局及物体间的相对位置。为解决上述问题，本文提出HIDA——一种基于固态激光雷达（LiDAR）传感器的轻量级辅助系统，结合三维点云实例分割技术，实现对室内环境的全面感知与避障。整个系统由三个硬件组件、两种交互功能（障碍物避让与物体搜寻）以及一个语音用户界面构成。用户通过语音引导，对不断变化的室内环境进行现场扫描，实时获取最新的点云数据。此外，我们设计了一种具有双轻量解码器的点云分割模型，分别用于语义分类与偏移预测，有效保障了系统的整体运行效率。完成三维实例分割后，系统对分割结果进行后处理，包括剔除离群点，并将所有点投影至俯视二维地图表示中。系统整合上述信息，通过声音反馈与用户进行直观交互。所提出的三维实例分割模型在ScanNet v2数据集上达到了当前最优性能。通过在真实场景中开展的多任务用户研究，全面的实地测试验证了该系统在帮助视障人士实现室内环境整体认知、障碍物避让及物体搜寻方面的可用性与有效性。