LAZAR — Live Audio Zone-aware Assisted Routing, ko‘zi ojiz va zaif ko‘ruvchi shaxslar uchun ishlab chiqilgan, inson-markazli va kognitiv yukni hisobga oluvchi sun’iy intellekt navigatsiya doirasidir. Tizim faqat manzilga olib boruvchi yo‘nalishni hisoblashni maqsad qilmaydi; u atrof-muhitdagi to‘siqlarni aniqlash, foydalanuvchining tajribasi va foydalanish imkoniyati profilini hisobga olish, axborot zichligini tartibga solish hamda ovoz, tebranish va fazoviy yo‘naltirish kabi turli sezgi kanallaridan birgalikda foydalanishga asoslanadi.

Tadqiqotning boshlang‘ich nuqtasi shundan iboratki, mavjud navigatsiya texnologiyalari alohida-alohida muhim imkoniyatlarni taklif qilsa-da, shahar ichida xavfsiz harakatlanish uchun zarur unsurlarni yaxlit tarzda birlashtira olmaydi. GPS tizimlari uzoq masofali yo‘nalishlarni taqdim etishi mumkin, biroq vaqtinchalik to‘siqlarni real vaqtda aniqlamaydi; oq hassa yaqin atrofda nihoyatda foydali, ammo uzoqdagi yoki bel sathidan yuqoridagi to‘siqlar haqida oldindan ogohlantira olmaydi; bulutga asoslangan tasvirni tanish tizimlari semantik ma’lumot yaratishi mumkin, ammo ulanish, kechikish va maxfiylik muammolarini keltirib chiqarishi mumkin.

LAZAR ushbu parchalangan tuzilishga qarshi Edge AI, real vaqt rejimidagi atrof-muhitni idrok etish, foydalanuvchini profillash, ko‘p-modalli fikr-mulohaza va modulli ko‘p-agentli tuzilmani birlashtiruvchi dizaynni taklif qiladi. Tizimda muhim idrok etish jarayonlarini imkon qadar mobil qurilmaning o‘zida bajarish va bulut ulanishi uzilganda xavfsizlik nuqtayi nazaridan asosiy idrok kanali ishdan chiqmasligini ta’minlash maqsad qilingan.

Yuqori aniqlikdagi prototip ko‘zi ojiz yoki zaif ko‘ruvchi 11 ishtirokchi bilan formativ foydalanish qulayligi baholashidan o‘tkazilgan. O‘rtacha System Usability Scale (SUS) balli 91,36/100, umumiy qoniqish 4,64/5 deb o‘lchangan; UEQning barcha olti tajriba o‘lchovida +2 dan yuqori natija olingan. Biroq bu natijalar to‘liq avtonom LAZAR arxitekturasi haqiqiy shahar sharoitida xavfsiz va samarali ekanini isbotlamaydi; tadqiqot hozirgi bosqichda prototipning o‘zaro ta’sir modeli foydalanish qulayligi va maqbulligi bo‘yicha dastlabki dalillarni taqdim etadi.

LAZAR nima va u klassik navigatsiya ilovalaridan qanday farq qiladi?

LAZAR ko‘zi ojiz va zaif ko‘ruvchi foydalanuvchilar uchun ishlab chiqilgan inson-markazli adaptiv navigatsiya doirasidir. Klassik yo‘nalish ilovalaridan asosiy farqi navigatsiyani faqat “A nuqtadan B nuqtaga yo‘l topish” deb talqin qilmasligidir. Tizim foydalanuvchining idrok imkoniyatini, tajriba darajasini, joriy jismoniy yoki kognitiv holatini hamda atrof-muhit xavflarini birgalikda baholab, ko‘rsatiladigan yordamning miqdori, shakli va vaqtini o‘zgartirishni maqsad qiladi.

Mavjud yechimlarning asosiy bo‘shliqlari

Oq hassa foydalanuvchining bevosita oldidagi sirt va to‘siqlar haqida nihoyatda qimmatli jismoniy ma’lumot beradi; ammo uzoqdagi obyektlarni, bosh balandligidagi to‘siqlarni yoki yo‘nalish kontekstini oldindan aniqlamaydi.

GPSga asoslangan ilovalar shahar miqyosida yo‘l topishni qo‘llab-quvvatlaydi, biroq xarita ma’lumotlar bazalarida bo‘lmagan yo‘l ishlari, yo‘lakka qo‘yilgan avtomobillar yoki vaqtinchalik ko‘cha jihozlari kabi o‘zgaruvchan atrof-muhit xavflarini real vaqtda aniqlay olmaydi.

Bulutga asoslangan tasvirni tanish yechimlari obyekt va sahnalarni aniqlashda boyroq semantik ma’lumot bera oladi. Biroq vizual ma’lumotni masofaviy serverga yuborish kechikish keltirib chiqarishi va atrofdagi odamlar yoki xususiy joylar tasvirlarining istalmagan holda uzatilishi maxfiylik muammosini yaratishi mumkin.

Shu sababli LAZAR dizayn yondashuvi “bitta sensorni yaxshiroq qilish” o‘rniga yo‘nalishni rejalashtirishni real vaqt rejimidagi idrok etish va inson–AI o‘zaro ta’siri bilan birgalikda ko‘rib chiqadi.

Kognitiv yuk navigatsiya tizimida nima uchun xavfsizlik muammosiga aylanadi?

Ko‘zi ojiz foydalanuvchilar shahar muhitida transport shovqini, boshqa piyodalar, atrof-muhit aks-sadolari, sirt o‘zgarishlari va yo‘l topish ishoralari kabi ko‘plab tabiiy signallarni bir vaqtning o‘zida qayta ishlaydi. Navigatsiya tizimi uzluksiz va batafsil gapirsa, foydalanuvchining ushbu atrof-muhit signallarini idrok etish qobiliyatini pasaytirishi mumkin. Tadqiqot bu holatni “cognitive masking” deb ko‘rib chiqadi: yordamchi tizimdan keladigan ma’lumot yordam berish o‘rniga atrof-muhitdan keladigan muhim axborotni niqoblashi mumkin.

Shu sababli LAZARning maqsadi maksimal miqdorda axborot berish emas; kerakli paytda zarur miqdordagi axborotni berishdir. Xususan, ovozli fikr-mulohaza uzluksiz og‘zaki bayon shaklida ishlab chiqilmagan. Yaqinlashayotgan to‘siqlar uchun masofaga qarab tezlashadigan qisqa akustik impulslar, aniq tebranish naqshlari va zarur bo‘lganda nutqqa asoslangan yo‘naltirish birgalikda qo‘llanadi.

“Geiger Effect” nima?

Tizim to‘siq foydalanuvchiga yaqinlashgani sari chastotasi ortadigan qisqa akustik impulslardan foydalanadi. Tadqiqotda bu yondashuv “Geiger Effect” deb ta’riflanadi. Shu tariqa foydalanuvchi doim uzun jumlalarni tinglash o‘rniga to‘siqning yaqinligini ovoz impulslarining tezligidan intuitiv ravishda anglay oladi.

Masalan, uzoqdagi to‘siq siyrak ovoz chiqarsa, to‘siq yaqinlashgani sari impulslar tezlashadi. Kritik vaziyatda bu ovozli signal tebranish va yo‘naltirish bilan qo‘llab-quvvatlanishi mumkin.

Ko‘p-modalli fikr-mulohazaning maqsadi

LAZAR axborot uzatishni bitta sezgi kanaliga bog‘lamaydi:

• Ovoz: yo‘naltirish, nutq va fazoviy sonifikatsiya,
• Taktil fikr-mulohaza: turli xavf darajalari uchun tebranish naqshlari,
• Vizual qatlam: zaif ko‘ruvchi foydalanuvchilar uchun yuqori kontrast va katta nishonlar,
• Makro harakatlar: nozik teginish o‘rniga katta va sodda ekran harakatlari.

Ushbu taqsimotning maqsadi foydalanish imkoniyatini oshirish va bir kanalga ortiqcha axborot yuklanishining oldini olishdir.

Interfeys nima uchun imkon qadar bo‘sh qoldiriladi?

Faol navigatsiya ekrani ataylab nihoyatda sodda ishlab chiqilgan. Chunki shahar ichida piyoda yurgan foydalanuvchi diqqatining muhim qismi allaqachon jismoniy muhitga qaratilgan. Ekranga ko‘plab tugmalar, xabarlar yoki menyular qo‘shish o‘zaro ta’sir yukini oshirishi mumkin.

Faol idrok holatida tizim markazida faqat tavsiya etilgan chetlab o‘tish yo‘nalishini ko‘rsatuvchi yo‘nalish indikatori va eng yaqin to‘siqning masofa bahosi mavjud. Kritik xavf holatida modal oyna ochilmasligi ham xuddi shu mantiqqa asoslanadi: foydalanuvchidan “Xavfni tasdiqla” kabi yangi amalni talab qilish aynan jismoniy javob zarur bo‘lgan paytda qo‘shimcha kognitiv va motor yukni keltirib chiqarishi mumkin.

Xavfsiz va xavfli holat qanday farqlanadi?

Prototipda xavfsiz holat ekran atrofidagi yashil tusli ramka bilan, yaqin xavf esa qizil atrof ramkasi bilan ifodalanadi. Biroq rang hech qachon yagona signal emas. Xavf holatida rang o‘zgarishi aniq tebranish va akustik ogohlantirish bilan birga keladi.

Shunday qilib, tizim WCAGning axborot faqat rang orqali uzatilmasligi tamoyiliga muvofiq bir nechta signal ishlab chiqaradi.

Zaif ko‘ruvchi foydalanuvchilar uchun kontrast dizayni

Interfeys sof qora rang o‘rniga #373635 to‘q fonni ishlatadi. Asosiy urg‘u rangi #E7F434 bilan fon o‘rtasida 9,97:1, ikkilamchi rang #C1DE79 bilan fon o‘rtasida 8,00:1 kontrast nisbati ta’minlangan. Bular WCAG AAAning 7:1 matn kontrasti talabidan yuqori.

Asosiy shrift o‘lchamlari kamida 22 sp dan boshlanadi va dinamik ravishda kattalashishi mumkin. Asosiy amallarda juda katta teginish maydonlari va zarur bo‘lganda ekranning taxminan yarmini egallaydigan tanlov kartalari ishlatiladi.

Foydalanuvchi profillari tizimni qanday o‘zgartiradi?

LAZAR foydalanuvchilarni yagona turdagi “foydalanish imkoniyati profili”ga joylashtirmaydi. Boshlang‘ich sozlamada uchta tajriba profili mavjud:

Masalan, boshlang‘ich rejimda aniqlangan to‘siq “Oldingda odam bor, 1,5 metr, o‘ngga o‘t” shaklida sinf, masofa va yo‘nalish ma’lumoti bilan e’lon qilinishi mumkin. Ekspert rejimida esa faqat kritik masofa chegarasiga kirgan to‘siqlar nutqli ogohlantirishni ishga tushirishi mumkin.

“Bugun o‘zimni qanday his qilyapman?” yondashuvi nima uchun muhim?

Tadqiqotdagi qiziqarli dizayn qarorlaridan biri foydalanuvchining saqlangan profilini safardan oldin vaqtincha o‘zgartirish mumkinligidir. “Today I feel” opsiyasi charchoq, xavotir yoki ko‘rish imkoniyatidagi kundalik o‘zgarish kabi holatlarda tizim yordam darajasini qayta sozlash imkonini beradi.

Bu yondashuv nogironlikni butunlay o‘zgarmas foydalanuvchi xususiyati sifatida emas, kun davomida o‘zgarishi mumkin bo‘lgan funksional holat sifatida ko‘rib chiqadi.

Taktil qog‘oz prototipi nima uchun ishlatildi?

Standart qog‘oz prototipi vizual usul bo‘lgani uchun butunlay ko‘r foydalanuvchilar bilan o‘tkaziladigan ishtirokchi dizaynda o‘z-o‘zicha foydalanish imkoniyatiga ega emas. Tadqiqotchilar bu muammoni qog‘ozdagi o‘zaro ta’sir chegaralarini bo‘rtma bo‘yoq bilan aniq qilib ko‘rsatish orqali hal qilishga uringan.

Quriganda bo‘rtma hosil qiladigan maxsus bo‘yoq tufayli tugma va karta chegaralarini barmoq bilan sezish mumkin bo‘lgan. Shu tariqa faqat ko‘ruvchi tadqiqotchilar talqiniga tayanish o‘rniga maqsadli foydalanuvchi guruhining ilk dizayn jarayonida bevosita ishtirok etishi ko‘zlangan.

Manzil tanlashda nima uchun faqat ikkita katta variant bor?

Yo‘nalish tanlash ekranida ikkita asosiy variant bor: erkin manzil kiritish va oldindan saqlangan “Uyga borish” yo‘nalishi. Ikki variantning ekranning taxminan yarmini egallashi aniq teginish ehtiyojini sezilarli darajada kamaytiradi.

Bu qaror faqat vizual soddalik uchun emas; qaror maydonini kichraytirib, ishlov berish vaqtini va kognitiv yukni kamaytirish uchun ishlab chiqilgan.

Uyga borish funksiyasining alohida ajratilishi

Uyga qaytish ko‘zi ojiz foydalanuvchilar tez-tez foydalanadigan navigatsiya ssenariylaridan biridir. Shu sababli funksiya oldingi yo‘nalishlar ro‘yxati ichiga yashirilmagan, balki bevosita asosiy variantlardan biriga aylantirilgan. Maqsad foydalanuvchini ko‘chada keraksiz menyu bosqichlariga duchor qilmaslikdir.

LAZARning ko‘p-agentli sun’iy intellekt arxitekturasi qanday ishlaydi?

Taklif etilgan LAZAR arxitekturasi bitta katta AI modul o‘rniga bir-biridan ajratilgan oltita ixtisoslashgan agentdan foydalanadi. Ushbu tuzilma idrok etish, yo‘nalish, shaxsiylashtirish, xavfsizlik va foydalanuvchi interfeysi kabi turli vazifalarni alohida komponentlar bajarishini maqsad qiladi.

Ushbu oltita agentli tuzilmaning barchasi foydalanuvchi tadqiqotida ishlaydigan yaxlit tizim sifatida sinovdan o‘tkazilmagan. Maqolaning arxitektura bo‘limi kelajakda amalga oshiriladigan to‘liq integratsiya uchun dizayn asosini belgilaydi.

Edge AI nima uchun muhim?

LAZARning xavfsizlik jihatidan muhim idrok etish jarayonlarini mobil qurilmaning o‘zida bajarishi ko‘zda tutilgan. Kamera tasvirini avval masofaviy serverga yuborish, serverda qayta ishlash va javobni qaytarib olish ulanish kechikishiga bog‘liq. Bundan tashqari, xom tasvirning masofaviy infratuzilmaga uzatilishi maxfiylik muammosini keltirib chiqarishi mumkin.

Edge AI yondashuvida kritik atrof-muhitni idrok etish imkon qadar foydalanuvchining telefonida amalga oshadi. Bulut xizmatlari esa yo‘nalish geometriyasi yoki geocoding kabi vaqt jihatidan kamroq kritik vazifalarda ishlatilishi mumkin.

300 millisekund chegarasi nimani anglatadi?

Dasturiy ta’minot talablarida real vaqt rejimidagi piyoda navigatsiyasini qo‘llab-quvvatlash uchun kritik qayta ishlash kechikishi maqsadi 300 ms dan kam deb belgilangan. Bundan tashqari, asosiy idrok etish modellari oflayn ishlashi va interfeys “eyes-free” foydalanish mantig‘iga muvofiq ishlab chiqilishi talablar qatoriga kiritilgan.

Bulut butunlay olib tashlanadimi?

Yo‘q. Arxitektura bulutni rad etmaydi; xavfsizlik uchun kritik vazifalarni bulutga qaram qilib qo‘ymaslikka harakat qiladi. Google Directions kabi xizmatlar makro yo‘nalish, OpenStreetMap/Nominatim geocoding va uzoq muddatli o‘rganish kabi vazifalarda asinxron ishlatilishi mumkin.

Shu sababli yondashuv “faqat Edge” emas; kritik real vaqt idroki Edge’da, vaqt jihatidan kamroq kritik strategik vazifalar zarur bo‘lganda bulutda bajariladigan gibrid tuzilmadir.

Tadqiqot Usuli va Natijalari

Tadqiqot dizaynining asosiy bosqichlari

Tadqiqot bitta usuldan iborat emas. Tadqiqotchilar ketma-ket bir nechta dizayn va tekshirish qatlamlaridan foydalangan:

1. yordamchi navigatsiya adabiyoti va mavjud texnologik bo‘shliqlarni o‘rganish,
2. foydalanuvchi talablarini Software Requirements Specification shaklida belgilash,
3. past aniqlikdagi foydalanish imkoniyati ta’minlangan qog‘oz prototipni ishlab chiqish,
4. yuqori aniqlikdagi Android interfeysi va o‘zaro ta’sir modelini ishlab chiqish,
5. Edge AI va ko‘p-agentli arxitektura dizaynini belgilash,
6. ko‘zi ojiz yoki zaif ko‘ruvchi 11 ishtirokchi bilan formativ foydalanish qulayligi baholashini o‘tkazish.

Dasturiy ta’minot talablari

Tadqiqotda SRS faqat muhandislik hujjati sifatida emas, foydalanuvchi ehtiyojlari bilan tizim xatti-harakati o‘rtasidagi kuzatiladigan bog‘lanish sifatida ko‘rib chiqilgan.

Asosiy funksional talablar qatoriga:

• real vaqt rejimida to‘siqlarni aniqlash,
• obyektlarni semantik tasniflash,
• masofa va balandlikni baholash,
• chetlab o‘tish tavsiyalari,
• foydalanuvchi tajribasi profiliga ko‘ra yo‘nalish va yordamni moslashtirish

kiradi.

Asosiy nofunksional talablar esa <300 ms ishlov berish kechikishi, asosiy idrokning oflayn ishlashi va ekranga doimiy qarashni talab qilmaydigan “eyes-free” foydalanish yondashuvidir.

Foydalanuvchi tekshirish tadqiqoti

Formativ baholash Ispaniyadagi ko‘zi ojizlar hamjamiyatidan 11 kishi bilan o‘tkazilgan. Ishtirokchilar funksional Android prototipidan boshqariladigan think-aloud sessiyalarida foydalangan.

Baholashda uchta asosiy ma’lumot manbasi ishlatilgan:

• SUS — System Usability Scale,
• UEQ — User Experience Questionnaire,
• tuzilgan sifatli fikr-mulohaza va ochiq savolli foydalanuvchi izohlari.

Ishtirokchilar profili

Yangi va noma’lum yo‘nalishlarda boshlang‘ich ishonch

Ishtirokchilardan yangi yoki noma’lum yo‘nalishda mustaqil navigatsiya qilish bo‘yicha 1–5 oralig‘idagi ishonch darajasi so‘ralgan. O‘rtacha qiymat atigi 2,55 bo‘lgan. Bu natija ishtirokchilar yordamchi texnologiyalar bilan tanish bo‘lsa ham, noma’lum shahar muhitida ishonch va xavfsizlik muammolari davom etayotganini ko‘rsatadi.

SUS balli 91,36 nimani anglatadi?

System Usability Scale baholashida LAZAR yuqori aniqlikdagi prototipining o‘rtacha balli 91,36/100 bo‘lgan. Manbada qo‘llangan Bangor va hamkasblari tasnifiga ko‘ra bu qiymat juda yuqori foydalanish qulayligi diapazoniga kiradi. To‘qqiz ishtirokchi 85 dan yuqori, olti ishtirokchi 90 yoki undan yuqori ball bergan; ikki foydalanuvchi esa maksimal 100 ball bergan.

Biroq n=11 namuna hajmi tufayli bu qiymat keng foydalanuvchilar populyatsiyasi uchun barqaror parametr bahosi sifatida talqin qilinmaydi. Tadqiqotning o‘zi buni kuchli, ammo dastlabki maqbullik dalili sifatida taqdim etadi.

UEQ natijalari

UEQ shkalasi −3 dan +3 gacha. Olti o‘lchovning barchasida +2 dan yuqori qiymat olinishi ishtirokchilarning prototip bilan bog‘liq umumiy tajribasi ijobiy bo‘lganini ko‘rsatadi.

Umumiy qoniqish

Besh yulduzli umumiy baholashning o‘rtacha qiymati 4,64/5 bo‘lgan. Yetti ishtirokchi besh yulduz, to‘rt ishtirokchi to‘rt yulduz bergan; to‘rt yulduzdan past baho bergan hech kim bo‘lmagan.

Foydalanuvchilarga eng ko‘p yoqqan xususiyatlar

Sifatli fikr-mulohazada to‘rtta mavzu ajralib chiqqan:

• hamjamiyat tomonidan boyitiladigan Foydalanish Imkoniyati Ijtimoiy Xaritasi,
• shaxsiylashtirilgan kognitiv profil va “Today I feel” vaqtinchalik profil sozlamasi,
• yo‘nalish qidirish va ekran oqimidagi bevositalik,
• to‘siqlarni aniqlash va zarur bo‘lganda jonli yordam mexanizmi.

Ayniqsa ijtimoiy xarita foydalanuvchilar real vaqt rejimida to‘siq yoki foydalanish imkoniyati bilan bog‘liq hodisalarni ulasha olishiga asoslangani sababli ishtirokchilar tomonidan boshqa navigatsiya vositalaridan ajratib turuvchi xususiyat sifatida baholangan.

Aniqlangan muammolar

Ba’zi foydalanuvchi muammolari ilovaning o‘z arxitekturasidan ko‘ra Android TalkBack xatti-harakati bilan ko‘proq bog‘liq deb topilgan. Dekorativ ikonlarning keraksiz o‘qilishi, ayrim ekran elementlarining bitta uzun ketma-ketlik tarzida eshittirilishi va tanlov tasdiqlarining yetarli emasligi shular jumlasidandir.

Asosiyroq dizayn muammosi esa xarita paneli to‘liq ko‘rmasdan foydalanish uchun hali yetarlicha mos emasligidir. Foydalanuvchidan xaritada joyni belgilashni talab qiladigan funksiyalar uchun kelajakda koordinata yoki ovozga asoslangan muqobil kiritish usullari rejalashtirilmoqda.

Shuningdek, iOS/VoiceOverdan foydalanuvchi ayrim ishtirokchilar Android TalkBack imo-ishoralariga ko‘nikishda qiynalgan va iOS versiyasini so‘ragan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan xulosalar

• Kognitiv yukni hisobga oluvchi va foydalanish imkoniyatiga yo‘naltirilgan o‘zaro ta’sir tamoyillari ishlaydigan mobil prototipga aylantirilgan.
• 11 ishtirokchili formativ baholash prototip uchun yuqori qabul qilingan foydalanish qulayligi va ijobiy foydalanuvchi tajribasini ko‘rsatgan.
• Profilga asoslangan yordam intensivligi, katta teginish maydonlari, sodda interfeys va ko‘p-modalli signallar foydalanuvchilar tomonidan umuman ijobiy baholangan.
• Edge AI bilan real vaqt idrokini, yo‘nalish xizmatlarini va shaxsiylashtirishni birlashtiradigan modulli arxitektura texnik jihatdan izchil dizayn doirasini taqdim etadi.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamaydigan xulosalar

• LAZAR haqiqiy shahar muhitida mavjud tizimlardan xavfsizroq ekani isbotlanmagan.
• To‘siqdan chetlab o‘tish muvaffaqiyati, navigatsiya xatolari darajasi yoki yo‘nalishdan og‘ish bo‘yicha nazorat qilinadigan dala natijalari hali mavjud emas.
• Kognitiv yuk obyektiv ravishda kamaygani NASA-TLX, EEG yoki boshqa psixofiziologik o‘lchov bilan ko‘rsatilmagan.
• To‘liq olti-agentli arxitektura foydalanuvchi tadqiqotida integratsiyalangan yaxlit tizim sifatida sinovdan o‘tkazilmagan.
• SUS 91,36 qiymati 11 ishtirokchidan olingani uchun umumiy populyatsiya bahosi sifatida talqin qilinmaydi.
• BlindSquare, Lazarillo yoki boshqa navigatsiya ilovalariga nisbatan nazorat qilinadigan bevosita taqqoslash o‘tkazilmagan.

Asosiy cheklovlar

Eng muhim cheklov namuna hajmidir. O‘n bir kishi, ayniqsa jalb qilish qiyin bo‘lgan foydalanuvchi guruhi bilan olib borilgan formativ foydalanish qulayligi tadqiqoti uchun mazmunli bo‘lsa-da, keng statistik umumlashtirish uchun yetarli emas.

Ikkinchi muhim cheklov kognitiv yukning bevosita o‘lchanmaganidir. Tadqiqot kognitiv yukni dizayn mexanizmining markaziga qo‘ygan bo‘lsa-da, bu yukning haqiqatda qanchalik o‘zgarganini eksperimental tarzda o‘lchamagan.

Uchinchidan, baholash haqiqiy, nazoratsiz shahar muhitida o‘tkazilgan to‘liq dala sinovi emas. Shu sababli transport, olomon, shovqin, ob-havo sharoiti va doimiy o‘zgarib turadigan to‘siqlar ostida tizimning operatsion xavfsizligi hali tasdiqlanmagan.

Kelajakdagi tadqiqotlar

Mualliflar kelajakda rejalashtirgan asosiy tekshirish bosqichlari quyidagilar:

1. NASA-TLX va EEG kabi tasdiqlangan kognitiv yuk o‘lchovlaridan foydalanish,
2. BlindSquare va Lazarillo kabi mavjud vositalar bilan moslashtirilgan vazifalarda nazorat qilinadigan taqqoslash o‘tkazish,
3. iOS va VoiceOver qo‘llab-quvvatlashini ishlab chiqish,
4. olti agentning barchasi o‘rtasidagi ACL asosidagi muvofiqlashtirishni yakunlash,
5. SecurityAgent veto mexanizmini va adaptiv o‘rganish siklini to‘liq integratsiya qilish,
6. kattaroq va geografik jihatdan xilma-xil foydalanuvchi guruhlari bilan haqiqiy shahar sharoitida dala tadqiqotlarini o‘tkazish,
7. vazifani bajarish vaqti, navigatsiya xatosi, yo‘nalishdan og‘ish va to‘siqdan chetlab o‘tish darajasi kabi obyektiv metrikalarni o‘lchash.

Manba va Usul Haqida Izoh

Asl sarlavha:Designing Human-Centred Adaptive AI Navigation for Blind and Visually Impaired Individuals: A Cognitive Load-Aware Framework for Accessible Urban Mobility

Mualliflar: Pilar Herrero-Martín va Álvaro García-Ballestero.

Muassasa: Escuela Técnica Superior de Ingenieros Informáticos, Universidad Politécnica de Madrid; Center for Biomedical Technology (CTB-UPM), Madrid, Ispaniya.

Jurnal:AI, 2026, 7, Article 206.

DOI:10.3390/ai7060206

Yuborilgan: 9 aprel 2026. Qayta ko‘rib chiqilgan: 29 may 2026. Qabul qilingan: 31 may 2026. Nashr qilingan: 5 iyun 2026.

Tadqiqot turi: Inson-markazli yordamchi AI dizayni, yuqori aniqlikdagi mobil prototip va formativ foydalanuvchi tekshiruvi.

Ishtirokchilar: 11 ko‘zi ojiz yoki zaif ko‘ruvchi shaxs.

Moliyalashtirish: Universidad Politécnica de Madrid tomonidan RP2510470096 loyihasi doirasida qo‘llab-quvvatlangan.

Etika: Universidad Politécnica de Madrid R&D+I Ethics Committee, CE260302 ma’lumotnomasi bilan rasmiy etik ko‘rib chiqish amaldagi institutsional tartiblar doirasida talab qilinmasligi haqida qaror chiqargan. Barcha ishtirokchilardan xabardor rozilik olingan.

Ma’lumotlardan foydalanish: Ma’lumotlar mas’ul muallifdan asosli so‘rov bo‘yicha olinishi mumkin; SUS va UEQ protokollari hamda tuzilgan sifatli intervyu vositasi maqolada bayon qilingan.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Mualliflar manfaatlar to‘qnashuvini bildirmagan; moliyalashtiruvchi tadqiqot dizayni, ma’lumot to‘plash, tahlil, talqin, maqola yozish yoki nashr qarorida rol o‘ynamagani qayd etilgan.

Litsenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Metodologik chegara: Ushbu tadqiqot to‘liq operatsion ko‘p-agentli AI navigatsiya tizimining haqiqiy shahar sharoitidagi samaradorlik sinovi emas. Foydalanuvchi baholashi ayniqsa prototip interfeysi, foydalanish imkoniyati, foydalanuvchi tajribasi va ayrim ishlaydigan o‘zaro ta’sir komponentlariga qaratilgan. To‘liq arxitektura koordinatsiyasi va obyektiv kognitiv yuk o‘lchovi kelajakdagi tadqiqotlarga qoldirilgan.

Verianla usul izohi: Ushbu o‘zbekcha mazmun manba maqoladagi tadqiqot muammosi, dizayn talablari, foydalanuvchi interfeysi mantig‘i, Edge AI yondashuvi, ko‘p-agentli arxitektura, foydalanuvchi tekshiruvi, miqdoriy natijalar va cheklovlarni manba ma’nosiga sodiq holda mustaqil o‘quv tuzilmasida qayta tashkil etadi. Manbadagi ekran tasvirlari yoki original shakl taqdimotlari ko‘chirilmagan.