IR-UWB Radar-based Situational Awareness System for Smartphone-Distracted Pedestrians

📄 arXiv: 2311.00991v1 📥 PDF

作者: Jamsheed Manja Ppallan, Ruchi Pandey, Yellappa Damam, Vijay Narayan Tiwari, Karthikeyan Arunachalam, Antariksha Ray

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-02

💡 一句话要点

提出UWB辅助安全行走系统以解决智能手机分心行人的安全问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 智能手机安全 行人保护 超宽带雷达 实时障碍物检测 人工神经网络 情境意识 交通安全

📋 核心要点

  1. 智能手机的普及导致行人在道路上分心，增加了安全隐患，现有的安全辅助系统无法有效应对这一挑战。
  2. 本文提出的UASW系统利用IR-UWB雷达技术，实时检测障碍物并通过ANN进行分类，旨在提升行人的安全性。
  3. 实验结果显示，UASW系统在障碍物检测和分类方面分别达到了97%和95%的准确率，推理延迟仅为26.8毫秒，表现优异。

📝 摘要（中文）

随着智能手机的广泛使用，行人在道路上的安全问题日益严重，尤其是由于手机分心导致的事故。本文提出了一种新颖的实时辅助系统，称为UWB辅助安全行走（UASW），用于障碍物检测并实时警告用户。该方法利用嵌入智能手机中的脉冲无线超宽带（IR-UWB）雷达，提供出色的距离分辨率和高噪声抗干扰能力。我们专门为具有IR-UWB连接的Android智能手机实现了UASW框架，利用复杂的通道脉冲响应（CIR）数据，将基于规则的障碍物检测与基于人工神经网络（ANN）的障碍物分类相结合。实验结果表明，UASW系统的障碍物检测准确率高达97%，障碍物分类准确率达到95%，推理延迟为26.8毫秒，显示出该系统在帮助智能手机分心行人和提高其情境意识方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决由于智能手机分心导致的行人安全问题。现有的安全辅助系统在实时性和准确性方面存在不足，无法有效检测和分类障碍物。

核心思路：论文提出的UASW系统通过集成IR-UWB雷达和ANN技术，实现实时障碍物检测与分类，旨在提高行人的情境意识和安全性。

技术框架：UASW系统的整体架构包括IR-UWB雷达数据采集、复杂通道脉冲响应（CIR）分析、基于规则的障碍物检测模块和ANN分类模块。数据通过Android智能手机进行处理和反馈。

关键创新：UASW系统的主要创新在于将IR-UWB雷达与ANN结合，利用短脉冲信号实现高精度的障碍物检测和分类，显著提高了系统的实时性和准确性。

关键设计：系统采用复杂的CIR数据进行障碍物检测，ANN网络结构经过优化以提高分类准确率，损失函数设计为适应实时反馈需求，确保推理延迟控制在26.8毫秒以内。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，UASW系统在障碍物检测方面的准确率高达97%，在障碍物分类方面的准确率达到95%。与现有方法相比，UASW系统的推理延迟仅为26.8毫秒，显示出显著的性能提升，证明了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括城市交通安全、智能手机应用程序和可穿戴设备等。UASW系统能够有效提升行人在复杂环境中的安全性，减少因分心导致的事故，具有重要的社会价值和实际意义。未来，该技术还可以扩展到其他领域，如自动驾驶和智能交通系统，进一步提高公共安全水平。

📄 摘要（原文）

With the widespread adoption of smartphones, ensuring pedestrian safety on roads has become a critical concern due to smartphone distraction. This paper proposes a novel and real-time assistance system called UWB-assisted Safe Walk (UASW) for obstacle detection and warns users about real-time situations. The proposed method leverages Impulse Radio Ultra-Wideband (IR-UWB) radar embedded in the smartphone, which provides excellent range resolution and high noise resilience using short pulses. We implemented UASW specifically for Android smartphones with IR-UWB connectivity. The framework uses complex Channel Impulse Response (CIR) data to integrate rule-based obstacle detection with artificial neural network (ANN) based obstacle classification. The performance of the proposed UASW system is analyzed using real-time collected data. The results show that the proposed system achieves an obstacle detection accuracy of up to 97% and obstacle classification accuracy of up to 95% with an inference delay of 26.8 ms. The results highlight the effectiveness of UASW in assisting smartphone-distracted pedestrians and improving their situational awareness.