A Handle-Controlled Guide Robot for the Visually Impaired: Safe Path Generation and Following

Abstract

This paper proposes a novel navigation framework for a handle-controlled guide robot, featuring a Dual Path Planner and a user-state-responsive handle control strategy. Unlike conventional approaches, where the user's movement is often inherently coupled to the robot, our system proactively guides the user to a safe traversable region, decoupling their motion from the robot's kinematic constraints. The proposed framework consists of three core components: 1) a User Perception Module utilizing 3D LiDAR data and a PointNet-based deep learning network to estimate the user’s state; 2) a Dual Path Planner that generates both robot and user paths; and 3) a Handle Controller that provides haptic steering cues to actively guide the user along the generated path. Consequently, this approach ensures safety in narrow passages and improves walking efficiency during turns. The framework was validated through experiments in a narrow zigzag course and an exhibition environment with nine participants, including a visually impaired expert. The results indicate that the active handle significantly reduces cognitive workload for novices, while expert feedback highlights its specific effectiveness for navigation in narrow spaces requiring a single-file formation. Ultimately, this work identifies a fundamental trade-off between maneuverability and cognitive comfort, providing practical insights for intuitive robotic guidance.|본 연구에서는 핸들 제어 방식의 가이드 로봇을 위한 사용자 상태 대응형 내비게이션 프레임워크를 제시한다. 기존 방식은 사용자의 움직임이 로봇에 종속되는 한계가 있었으나, 본 시스템은 사용자를 안전한 주행 가능 영역으로 능동적으로 유도함으로써 로봇의 기구학적 제약으로부터 사용자의 움직임을 분리한다. 제안된 프레임워크는 3D LiDAR 데이터와 PointNet 기반 딥러닝 네트워크를 통해 사용자의 상태를 추정하는 사용자 인지 모듈, 로봇과 사용자의 경로를 각각 생성하는 이중 경로 플래너, 그리고 사용자에게 햅틱 스티어링 큐를 제공하여 능동적으로 안내하는 핸들 컨트롤러의 세 가지 핵심 요소로 구성된다. 협소한 지그재그 코스 및 전시 환경에서 시각장애인을 포함한 9명의 피험자를 대상으로 수행한 실험 결과는 제안된 방식이 사용자의 인지적 부하를 유의미하게 감소시키며, 특히 일렬 주행이 필요한 좁은 공간에서 내비게이션 효율성을 향상시킴을 보여준다. 결과적으로 본 연구는 조종성과 인지적 편안함 사이의 핵심적인 상충 관계를 확인하였으며, 향후 직관적인 로봇 가이드 시스템 개발을 위한 실무적 통찰을 제공한다.