本综述由 Edgar Casanova、Diego Guffanti 和 Luis Hidalgo 三位学者共同完成，他们均隶属于厄瓜多尔的 Universidad UTE。该论文发表于 Sensors 期刊，于 2025 年 2 月 7 日投稿，经修订后于 2025 年 3 月 18 日被接收，最终于 2025 年 4 月 1 日在线发表。本文献并非一项单一的原创性实验研究，而是一篇采用 PRISMA 2020 方法论进行的系统性文献综述，旨在系统地梳理和评估 2019 年至 2024 年间应用于视障人士导航辅助的前沿技术进展。

文章的核心主题聚焦于视障人士在复杂环境中面临的行动障碍，以及近年来新兴技术如何提升导航辅助系统的功能与实用性。其学术背景根植于辅助技术与人机交互的交叉领域。尽管盲杖和导盲犬等传统工具提供了一定的帮助，但它们在自主性和应对动态复杂环境方面存在固有局限。近年来，智能设备、先进传感器和人工智能技术的迅猛发展，为从根本上改善视障人士的移动能力和生活质量提供了新的可能。然而，现有研究存在碎片化、缺乏对最新技术整合分析的问题。因此，本综述的明确目标是，通过系统性地回顾近五年的文献，对当前导航系统的有效性和功能性进行对比分析，以揭示关键的技术进展、现存局限以及未来的研究方向。

为了确保研究的系统性和客观性，作者严格遵循了 PRISMA 2020 指南。他们首先在 Dimensions、Web of Science 和 Scopus 三大权威学术数据库中进行全面检索，使用“navigation”、“technologies”、“devices”和“blind people”等关键词及其变体构建检索式，将时间范围限定在 2019 年至 2024 年。初步检索共获得 898 篇文献，经过“仅限文章”的过滤，剩余 408 篇。随后，利用 Parsifal 软件自动去除了 117 篇重复文献，得到 291 篇。接着进行了两阶段筛选：先通过阅读标题和摘要排除不符合纳入标准的文献 233 篇，再对剩余的 58 篇文章进行深度全文阅读，确认它们确实聚焦于视障人士的导航技术。最终，这 58 篇来自 39 种期刊的文章被纳入综述范围，它们由 228 位作者撰写，国际合作比例为 1.724%。这些文章的篇均被引次数为 4.55，反映了科学界对该领域的稳健兴趣。作者随后使用 RStudio 中的 Bibliometrix 软件包对这 58 篇文章进行了文献计量分析，以识别研究趋势、高产年份和高影响力文章。

在完成筛选后，作者将所审查的 58 项研究按核心技术路径归纳为四个主要类别，并逐一进行了深入分析。第一类是“智能手机技术”。该类研究探索了如何将高精度 GPS、超声波传感器、蓝牙和各类辅助应用程序集成到智能手机中，以提供实时的导航支持、物体识别和路径生成。例如，BlindRouteVision 应用程序通过结合 GPS 和超声波传感器，在户外导航的可用性测试中获得了视障用户的认可，但文章也指出其在 GPS 信号弱的区域存在局限。第二类是“触觉系统”。这类系统通过可穿戴设备或执行器提供触觉反馈，是综述中实验验证率最高的类别，高达 87% 的相关文章包含了实验阶段。这些系统涵盖了从配备超声波探测器的改装白手杖，到基于摩擦纳米发电机的可编程触觉反馈系统，再到集成了触觉反馈的智能鞋和振动腰带。它们共同的目标是通过振动或声音将环境信息传递给用户，以增强其空间感知和障碍物检测能力。第三类是“导航算法”。该类别涵盖了用于障碍物检测、路径规划和轨迹预测的各种计算算法，应用于超声波传感器、RGB-D 相机和激光雷达等不同技术。例如，同步定位与地图构建作为一种算法，被证明是复杂环境中实时建图与定位的有效方案，但文章也坦诚地指出了其在便携设备上面临的实时处理功耗和动态环境适应性的挑战。第四类是“人工智能系统”。这类系统利用深度学习和神经网络来优化导航精度与能效，其中 YOLO 算法因其能一次性完成物体定位与分类、速度极快而成为实时物体检测的杰出代表。此类系统通常涉及更高的计算需求，但其在复杂动态环境中的准确性和效率优势显著。

除了分类讨论，综述的另一个重要发现是对实验验证的统计分析。结果显示，在全部 58 篇被审查的文章中，有 79%（即 46 篇）包含了实验验证阶段，这有力地证明了该领域研究具有较高的实践检验水平。其中，触觉系统的实验验证率最高，达到 87%，智能手机技术类系统的实验验证率为 40%。这些数据不仅凸显了实验在辅助技术开发中的核心地位，也表明触觉反馈作为一种直观的信息传递方式，其可行性和可靠性得到了更广泛的实证支持。

在讨论部分，作者对各类技术的优势与局限性进行了批判性分析，并提出了未来发展的方向。他们指出，尽管智能手机和触觉手杖等设备已能提供不错的精度，但其性能往往依赖于特定的应用场景或反馈方式。作者强调了新兴技术集成的潜力，例如利用光保真技术来弥补室内环境中 GPS 信号不可靠的问题，该技术通过可见光通信将位置信息嵌入 LED 光束中，为室内导航提供了高速、可靠的替代方案。同样，边缘计算和 5G 网络的应用被视为减少延迟、提高实时处理能力的关键，尤其是在需要处理高分辨率摄像头数据的人工智能系统中。然而，高计算需求、能耗、设备成本与笨重问题，以及用户接受度不高，仍然是该领域面临的普遍挑战。文章特别引用了多项研究，指出许多解决方案在现实世界中接受度低的一个根本原因，在于终端用户在概念和设计阶段的参与度不足，这为未来研究指明了“以用户为中心”的设计方向。

本综述的核心价值在于，它不仅提供了一个更新至 2024 年的技术全景图，弥补了此前相关综述在时效性上的不足，更通过结构化的分类和严谨的统计分析，揭示了不同技术路径的成熟度与验证水平。其最重要的科学贡献在于，清晰地界定了当前的技术前沿和主要瓶颈，特别是精准指出了高计算需求、环境适应性、用户接受度和能源效率之间的内在张力。其应用价值则体现在为工程师和研究人员提供了明确的研发导向，即未来的系统设计应更注重多模态技术的集成、更低成本的解决方案、更友好的用户交互以及设备在真实世界环境中的长期可用性。通过强调实验验证的重要性并量化其比例，文章也为该领域的学术严谨性树立了一个可参照的标尺。总而言之，该综述系统地证实了视障导航技术正处在一个充满活力的发展期，但要真正实现技术承诺的自主性与包容性，仍需在整合创新、优化能效和深化用户参与方面付出持续努力。