https://doi.org/10.37815/rte.v36ne1.1196

Artículos originales

Implementación de un Dispositivo
Inteligente para la Asistencia de Personas
con Discapacidad Visual
en Entornos Universitarios

Implementation of an Intelligent Device for the Assistance of People with Visual Impairment
in University Environments

Néstor
Rafael Salinas Buestán1 https://orcid.org/0000-0003-3814-9639, Emily Tamara Miranda Briones1 https://orcid.org/0009-0002-5084-3076, Ángel Iván Torres Quijije1 https://orcid.org/0000-0002-7037- 7191, Diego
Fernando Intriago Rodríguez1 https://orcid.org/0000-0003-4829-0089,
Diego Patricio Peña

Banegas1 https://orcid.org/0000-0003-2108-4306

1Universidad Técnica Estatal de Quevedo, Quevedo,
Ecuador [email-masked],[email-masked], [email-masked],[email-masked],

.                                           [email-masked]

Esta obra
está bajo una licencia internacional Creative
Commons Atribución-NoComercial
4.0

Enviado: 2024/06/30 Aceptado: 2024/10/02
Publicado: 2024/10/15

Resumen

Este proyecto surge
como respuesta a la creciente necesidad global de soluciones tecnológicas inclusivas destinadas
a mejorar la calidad de vida de las personas con discapacidad visual. La
motivación se fundamenta en abordar las barreras específicas que
enfrentan estos individuos, con un enfoque particular en entornos
universitarios. La metodología adoptada se centra en la convergencia de
tecnologías de servicios web y comunicación en red, buscando
promover la autonomía y seguridad de las personas con discapacidad
visual. Un aspecto distintivo de este proyecto es la implementación de tecnología de bajo consumo
de energía y largo alcance, marcando un enfoque pionero
en este ámbito, mismo que no solo aborda
la necesidad inmediata de soluciones inclusivas, sino
que también contribuye al avance tecnológico al introducir
soluciones eficientes y de alcance prolongado.
A través de las pruebas
realizadas, se alcanzan tiempos de respuesta muy cortos en términos de identificación de movimientos peligrosos como caídas
y detección de objetos cercanos, mientras que el reconocimiento de
caracteres requiere aún una mayor depuración. La innovación clave reside en la eficaz convergencia de tecnologías,
estableciendo un nuevo estándar para soluciones inclusivas y sostenibles. Es decir, este proyecto
no solo responde a una necesidad imperante, sino que también
marca un hito significativo en

la mejora de la inclusión para las personas
con discapacidad visual,
destacando su relevancia a nivel local y contribuyendo al avance global en este campo
crucial.

Palabras clave: Discapacidad visual, Redes LPWAN, Servicios web, Sistema Embebido,
Tecnologías inclusivas.

Abstract

This project arises in response
to the growing global need for inclusive technological solutions aimed
at improving the quality of life of people with
visual impairments. The motivation
is based on addressing the specific barriers these individuals face, with a particular focus on university environments. The methodology adopted focuses on the convergence of web services and networked communication technologies, seeking to promote the
autonomy and safety of visually impaired people. A distinctive aspect of this project is the
implementation of
low power consumption and long-range
technology, marking a pioneering approach in this field, which
not only addresses the immediate need for inclusive solutions; but contributes to technological advancement by introducing efficient and long-range solutions. Through testing, very short response
times are achieved in terms
of identifying dangerous movements such as falls and detecting nearby objects, while character recognition still requires further refinement. The key innovation lies in the
effective convergence of technologies, setting a new standard for
inclusive and sustainable solutions. In other words, this project not only responds to a pressing
need, but also marks a significant milestone in improving inclusion for the visually impaired, highlighting its relevance at the local level and contributing to global progress in this crucial field.

Keywords: Visual Impairment, LPWANs, Web Services, Embedded System, Inclusive Technologies.

Introducción

En un contexto global, este proyecto
surge como respuesta a la creciente demanda de soluciones tecnológicas
inclusivas destinadas a mejorar la calidad de vida de las personas con
discapacidad visual. Según datos de la Organización Mundial
de la Salud (OMS), se estima que más de 1000 millones
de personas viven con algún tipo de discapacidad; es decir, alrededor
del 15 % de la población mundial, de las cuales unos 314 millones
tienen deficiencias visuales
por condiciones oculares o errores de refracción sin corregir. De esa cifra, 45 millones
son ciegas. Estas realidades resaltan la urgencia
de abordar las necesidades específicas de estos grupos
de la población a través de soluciones innovadoras (Ghebreyesus, 2019).

A nivel mundial,
existe un reconocimiento creciente de la importancia de la tecnología para fomentar la
autonomía y la seguridad de las personas con discapacidad visual.
Según el informe de la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT), más del 90% de las personas con discapacidades visuales viven
en países de ingresos bajos
y medianos, lo que destaca la necesidad de soluciones
accesibles y asequibles (Bogdan-Martin, 2020). En el
contexto particular de Ecuador,
según la información del Registro Nacional
de Discapacidad, se calcula
que
aproximadamente 480,776 personas presentan alguna forma de discapacidad. De este grupo,
55,478 individuos encuentran dificultades en su rutina diaria a causa de
problemas visuales. Con base en lo expuesto,
es imperante buscar soluciones que brinden un aporte considerable al entorno ecuatoriano, donde
la inclusión y la accesibilidad son elementos de suma importancia y necesidad, en busca de
cerrar la brecha en el acceso a servicios y oportunidades a personas con estas
limitaciones (Discapacidades, 2022).

Para delimitar el alcance de este
proyecto, la implementación del dispositivo se centra exclusivamente en
la orientación en campus universitarios, demostrando una
adaptación cuidadosa a las necesidades específicas de las personas
con discapacidad visual dentro del entorno académico. Este enfoque regional responde a la urgente realidad local, considerando que en
las provincias de los Ríos, 154 de estas personas enfrentan una
discapacidad visual que va del 85% al 100% de afectación. Esta estrategia se alinea con la búsqueda en Ecuador de integrar
tecnologías innovadoras para mejorar la experiencia educativa y la
movilidad de aquellos con discapacidad visual en el ámbito universitario
(Discapacidades, 2022).

La tecnología juega un papel
crucial en este proyecto no solo en la comunicación eficiente
entre el dispositivo y la nube, sino también en un marco global de avances tecnológicos
destinados a cerrar brechas de accesibilidad y promover la
inclusión. Un aspecto fundamental del proyecto es abordar problemas
específicos identificados por personas con discapacidad visual en entornos nuevos o comunes,
como la detección de caídas, la identificación de objetos
próximos y la lectura de letreros. Estas áreas han sido identificadas a partir de la revisión de un estudio que
destaca estos problemas como los más críticos para la
ubicación y navegación en campus universitarios (Estella, Santos,
& Arellano, 2011).

Trabajo relacionado

El proyecto denominado Prototipo de
bastón inteligente para personas con limitación visual, se enfoca
específicamente en abordar las limitaciones de movilidad de personas con
discapacidad visual al diseñar un bastón que incorpora funciones
avanzadas. Su énfasis se centra en la detección de
obstáculos y la implementación de un sistema GPS para generar
alertas y permitir el monitoreo en tiempo real a través de una aplicación web (Marcillo Parrales & Collantes
Rodríguez, 2020). La investigación asociada a este proyecto se
alinea con este trabajo, donde se busca destacar
la mejora continua
en la movilidad y seguridad de las personas con discapacidad visual.

El proyecto denominado
“Visión Artificial por Alertas de Voz y Movimiento para Personas
con Discapacidad Visual en la Biblioteca de no Videntes de la Universidad
Técnica de Ambato”,
emplea tecnologías de visión artificial que emiten alertas de voz
y movimiento para guiar a las personas
invidentes de manera segura, mejorando
así su capacidad
de navegar por la universidad sin depender de un guía (Brito Moncayo & Yanchatuña Aguayo, 2016). Esta
investigación se relaciona con este trabajo, ya que su proyecto busca
ampliar este enfoque mediante la incorporación de tecnologías de
visión artificial para guiar a las personas. La propuesta incluye
sensores adicionales para ofrecer información contextual detallada sobre
el entorno, mejorando aún más la experiencia de navegación
para las personas con discapacidad visual.

El trabajo denominado “Gafas Inteligentes como Herramienta de Asistencia para Lectura y Reconocimiento del Entorno para Personas con Discapacidad Visual”, propone un prototipo de gafas con características avanzadas, como un lector
audible de textos
mediante la integración de la API de Google Cloud Visión y el reconocimiento de objetos mediante
la implementación y
configuración de la red neuronal Mobile Net V3, impulsado por algoritmos
de inteligencia artificial (Basantes Varela & Chalaco Chamba, 2019). Esta investigación se vincula directamente
con este trabajo, donde se busca estratégicamente mejorar la
comunicación de emergencia de manera significativa, asegurando una respuesta rápida ante situaciones críticas. En este contexto,
se destacará la importancia crucial de la tecnología en aplicaciones
específicas de seguridad y asistencia en tiempo real.

En el proyecto técnico denominado
“Gafas Especiales con Capacidades Avanzadas
de Detección de Obstáculos y un Sistema de Ubicación para Casos de Emergencia”, se complementa
con el desarrollo de una aplicación móvil que ofrece el reconocimiento de billetes de cualquier
denominación, dirigido especialmente para brindar asistencia a personas con discapacidad visual (Guillen
Peñarreta & Vizhñay
Aguilar, 2016). Esta investigación se relaciona estrechamente con este proyecto, y la mejora significativa radica en la integración de tecnologías en las gafas inteligentes. El objetivo principal de esta integración es optimizar la conectividad del dispositivo,
permitiendo una transmisión de datos más eficiente hacia
la nube.

Materiales y Métodos

Se planteó desarrollar, un
dispositivo de asistencia que permite a las personas
con discapacidad visual moverse de manera autónoma y segura dentro de un campus universitario. El dispositivo combina
tecnologías de detección de objetos y lectura de letreros para proporcionar
una experiencia de orientación fluida y confiable.

Está diseñado para
detectar obstáculos y reconocer la señalética de letreros
dentro del campus universitario de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo. Utiliza sensores avanzados
como LIDAR y cámaras de alta resolución, junto con algoritmos de procesamiento de imágenes,
para identificar y localizar objetos
en el entorno del usuario.
Además, incorpora un sistema de reconocimiento de texto (OCR, Optical Character Recognition) para leer letreros
y proporcionar la
información necesaria al usuario a través de una interfaz de
audio.

Se determinaron todos
los procesos sistemáticos necesarios para la implementación del dispositivo y su comunicación con la nube.
Esto incluyó el análisis de requisitos, la elaboración
de
casos de uso, el diseño del diagrama de clases y el modelo de datos. Se desarrollaron prototipos
funcionales y se realizaron pruebas en entornos controlados para
garantizar la precisión y la fiabilidad del sistema antes de su
despliegue en el campus.

Metodologías aplicadas

Se aplicaron
los siguientes métodos para construir y validar el dispositivo inteligente.

Figura 1

Métodos de Investigación

Observación de Variables del Entorno

La metodología incluyó la
observación en escenarios clave dentro del campus universitario para
evaluar la efectividad del dispositivo en diferentes entornos:

Ingreso a la Universidad: Se realizará la prueba del dispositivo en el área de ingreso al

campus, un entorno de alto tráfico peatonal.
El objetivo será evaluar la capacidad
del sistema

para reconocer objetos, personas o animales a una distancia
mínima de un metro antes de cualquier
posible colisión. Esto permitirá analizar
si el dispositivo es capaz de alertar
al usuario con suficiente
antelación, facilitando una reacción segura.

Biblioteca Universitaria: En este
entorno cerrado, el dispositivo será evaluado en su capacidad
para navegar entre mesas y sillas distribuidas de manera irregular. Además, se probará
su habilidad para reconocer letreros
informativos ubicados en áreas con iluminación adecuada y a distancias cercanas.
Este escenario se utilizará para comprobar la eficiencia del dispositivo
en entornos interiores complejos, donde los obstáculos y las
señales visuales juegan un papel crucial en la asistencia al usuario.

Pasillos Universitarios: El dispositivo será probado en pasillos que contienen carteles
a diferentes alturas y tamaños bajo condiciones de iluminación variable. Se evaluará su capacidad
para leer y reconocer
estos carteles, así como para detectar caídas. Las caídas serán definidas por cambios en el rango
de inclinación y/o impacto, detectados por el acelerómetro y giroscopio del dispositivo. Se establece un umbral específico para evitar falsos positivos, distinguiendo entre inclinaciones normales y caídas reales.

Las pruebas se llevarán a cabo bajo un análisis detallado de cómo el dispositivo maneja diversas variables en entornos
complejos. Se visualizará los escenarios y la implementación de
las alertas de caída. Es relevante señalar que, dado que el
dispositivo se encuentra en fase de desarrollo, la metodología se centrará en las tres variables principales: detección de caídas, detección de objetos próximos y lectura de letreros. El dispositivo seguirá evolucionando para
mejorar su funcionalidad y precisión en futuras versiones.

Análisis Comparativo de Modelos

Se llevó a cabo un
análisis comparativo de diversos modelos y enfoques existentes,
fundamentado en estudios
previos relacionados con la predicción y mejora del rendimiento de dispositivos similares. Este análisis se focalizó en identificar las ventajas y desventajas de cada
modelo en relación con las variables observadas, proporcionando
así una justificación para el diseño del nuevo dispositivo
propuesto.

Tabla 1

Análisis de los Modelos

Variable

Modelo 1 (Bastón
Inteligente)

Modelo 2 (Visión
Artificial en Biblioteca)

Modelo 3 (Gafas
Inteligentes)

Modelo
Propuesto

Distancia
Detectada

Media (detección de obstáculos y GPS).

Alta (detección de obstáculos y alertas de
voz).

Alta
(reconocimiento de objetos y entorno).

Alta (detección de
obstáculos y letreros).

Precisión de
OCR

No aplica.

Media (alertas de voz).

Alta (lector
audible de textos).

M uy alta (OCR a
v a n z a d o p a r a letreros).

Consumo
Energético

Alto (GPS y sensores).

Medio (sensores
de

visión artificial).

Bajo (red
neuronal y algoritmos IA).

B a j o  ( L I D A R ,

cámaras, OCR).

Facilidad de Uso

Medi
a (requie re

aplicación web).

Alta
(alertas de voz y movimiento).

Muy alta (integración con IA y API de Google).

Muy alta (integración c o n m ú l t i p l e s tecnologías).

Ventajas

D e t e c c i ó n d e
obstáculos y sistema GPS para monitoreo en tiempo real.

Uso de alertas de voz y movimiento para guiar a personas con discapacidad
visual.

Reconocimiento de objetos mediante IA y lector
audible de textos.

D e t e c c i ó n   d e obstáculos y letreros, integración de múltiples
tecnologías.

Variable

Modelo 1 (Bastón
Inteligente)

Modelo 2 (Visión
Artificial en Biblioteca)

Modelo 3 (Gafas
Inteligentes)

Modelo
Propuesto

Desventajas

A l t o     c
o n s u m o e n e
r g
é t i c o       y
dependencia de una aplicación
web.

Limitación en la precisión del OCR y la adaptabilidad
en entornos complejos.

Complejidad en
la implementación y posibles
desafíos en el consumo energético.

Requiere integración d e      m ú l t i p l e s tecnologías, lo que
puede complicar el desarrollo.

Implementación

En función de los requisitos del sistema y las condiciones del entorno, se definieron tres

etapas para la implementación del dispositivo:

Análisis de Tecnologías de Comunicación: Se evaluaron diversas tecnologías inalámbricas
de bajo consumo, teniendo en cuenta la eficiencia energética y la calidad de transmisión requerida
para el dispositivo.

Diseño Electrónico del Sistema
Embebido: Se seleccionaron componentes electrónicos
óptimos en términos de costo-beneficio, y se diseñó la arquitectura de red necesaria para conectar
el dispositivo a la nube,
utilizando tecnologías de radio acceso
de bajo consumo
y largo alcance.

Pruebas y Validación: Se
realizaron pruebas técnicas de reconocimiento de imágenes y comunicación de datos, así
como pruebas de usabilidad con voluntarios, para validar la efectividad del
dispositivo en condiciones reales.

Análisis de las
tecnologías para la comunicación efectiva de largo alcance y bajo
consumo energético.

Este
análisis es fundamental para la toma de decisiones respecto a la implementación de soluciones tecnológicas que no
solo permitan una comunicación eficaz de largo alcance, sino que también optimicen el consumo
energético, asegurando así la viabilidad y sostenibilidad del dispositivo desarrollado.

Tabla 2

Análisis de las tecnologías de comunicación

TECNOLOGÍA

VENTAJAS

DESVENTAJAS

LoRaWAN

Amplia cobertura geográfica.

Infraestructura y cobertura
variable.

Bajo costo de implementación.

Dependencia de la
colaboración comunitaria.

Diseñada para aplicaciones de bajo consumo de energía

Sigfox

Bajo costo de implementación.

Limitado a mensajes pequeños (12 bytes).

Baja tasa de transferencia
de datos.

No es bidireccional.

Diseñada para aplicaciones de baja frecuencia.

NB-IoT (Narrowband
Internet of Things)

Utiliza
infraestructuras existentes de redes móviles.

Menor velocidad de transmisión.

Mayor capacidad de
conexión simultánea.

Implementación más costosa.

LTE

Velocidades de transmisión más altas que

NB-IoT.

Menor cobertura en
comparación con NB-IoT.

Mayor capacidad de carga que NB-IoT.

Implementación más costosa.

Utiliza
infraestructuras existentes de redes móviles.

TECNOLOGÍA

VENTAJAS

DESVENTAJAS

Weightless

Rango de alcance significativo.

Menor cantidad de implementaciones y dispositivos
compatibles.

Eficiente en términos de consumo de energía.

Bajo costo de implementación.

Menor velocidad de transmisión.

Symphony Link

Seguridad
mejorada a través de cifrado de extremo a extremo.

Menor penetración en comparación con tecnologías celulares.

Capacidad de gestionar grandes cantidades de dispositivos.

Costo inicial más alto para implementación.

Baja
latencia para aplicaciones críticas en tiempo.

Menor
disponibilidad de infraestructura en comparación
con LTE.

En la Tabla 2 se contextualizan las diversas tecnologías y la elección de LoRaWAN para
dispositivos de asistencia; esta se basó en su eficiencia energética vital para operación continua, comunicación de largo alcance para cobertura
extensa, en este caso para entornos universitarios,
y bajo costo de implementación, crucial en presupuestos limitados. Estas características aseguran
una experiencia ininterrumpida para usuarios con discapacidad visual,
permitiendo el acceso
a la asistencia en diversas ubicaciones del entorno.

Adicionalmente, LoRaWAN
ofrece flexibilidad en la implementación debido a su arquitectura de red adaptable, permitiendo escalabilidad a medida que aumentan las necesidades
de los usuarios y el tamaño del campus. Su capacidad para integrarse con sistemas existentes y su compatibilidad con una variedad
de sensores y dispositivos facilitan una integración fluida
y eficiente. Este enfoque no solo mejora la calidad de vida de la población con discapacidad visual,
sino que también proporciona una infraestructura robusta para futuras expansiones tecnológicas.

Si bien tecnologías como Wi-Fi (Wireless Fidelity)
en todas sus versiones, proporciona un envío y recepción de grandes volumenes de datos a tasas de transferencia elevadas,
tiene una limitante
en su rango de cobertura, por esta razón en la Tabla 2 no se han considerado tecnologías
que tengan como base el estandar IEEE 802.11.
Debido a la naturaleza de comunicación en entornos IoT,
los paquetes que viajan en este tipo de redes, demandan poco ancho de banda; es decir, los paquetes
alcanzan un tamaño por lo general
de algunos bytes, por lo que solo se exponen tecnologías que
cumplan con este criterio, resultando LoraWAN como la
opción preferida para garantizar una asistencia continua
y fiable dentro
del radio de cobertura (campus principal universitario: 500 metros aproximadamente), alineada con las demandas y expectativas
del usuario.

Diseño de la arquitectura de red y del sistema embebido destinado a la detección de objetos y la
geolocalización.

En
esta sección, se presenta el resultado del diseño de la arquitectura de red y del sistema

embebido destinado a la detección de objetos y la geolocalización en el dispositivo inteligente.

Potencia de Procesamiento

Se presenta
(Tabla 3) una evaluación detallada
de la potencia de procesamiento de uno

de los componentes clave
considerados en el diseño de la arquitectura:

Tabla 3

Comparativa de Procesadores

RASPBERRY PI 4

ODROID XU4

NVIDIA JETSON NANO

INTEL NUC8I5BEH

PROCESADOR

ARM Cortex-A72 (Quad-core)

ARM Cortex-A55 (Octa-core)

ARM Cortex-A57 (Quad-core)

Intel
Core i5 (Quad- core)

FRECUENCIA DE RELOJ

1.5 GHz

2.0 GHz

1.43 GHz

1.6 GHz

GPU INTEGRADA

VideoCore
VI

Mali-T628 MP6

Maxwell GPU

Intel Iris
Plus Graphics
655

RENDIMIENTO DE GPU

500 MHz

600 MHz

921.6 GFLOPS

1.1 TFLOPS

RAM

2GB, 4GB o 8GB LPDDR4

2GB o 4GB LPDDR3

4GB LPDDR4

8GB DDR4

ARCHIVOS INTERNOS

Ranura para tarjeta microSD

eMMC, Ranura
para tarjeta microSD

Ranura para tarjeta microSD

Ranura M.2, SATA

CONSUMO DE ENERGÍA

2.7 W (Idle), 7.6W

(Carga máxima)

5W (Idle), 10W (Carga máxima)

5W (Idle), 10W (Carga máxima)

28W (Idle),
65W

(Carga máxima)

La elección de Raspberry Pi 4
como componente principal se basa en una cuidadosa consideración de varios factores
cruciales. La combinación de su procesador ARM Cortex-A72 de
cuatro núcleos, GPU VideoCore VI, y opciones
flexibles de memoria RAM permite un equilibrio
ideal entre rendimiento y eficiencia para las aplicaciones específicas de detección de objetos y geolocalización. Además, su bajo consumo de energía y la
posibilidad de expansión mediante tarjetas microSD lo hacen
especialmente adecuado para el dispositivo inteligente propuesto, garantizando
un rendimiento sólido y eficiencia energética.

Comparativa de los Módulos de Comunicación Inalámbrica y Sensores

En esta sección se realiza una evaluación detallada de los componentes clave utilizados en
el diseño de la arquitectura, centrándose en la
comunicación inalámbrica y los sensores. Luego de la Tabla 4, se
proporciona una breve justificación para la elección de cada
sensor utilizado en la arquitectura.

Tabla 4

Comparativa de Componentes sensoriales

OPCIÓN 1

OPCIÓN 2

OPCIÓN 3

CÁMARA

Raspberry Pi 3, 5MP, 1080p

Sony IMX477, 12.3MP,
4K

Arducam
13MP (OV13850)

MÓDULO GPS

NEO-6M-0-0011

Ublox
NEO-M8N ( GPS,

GLONASS, Galileo)

Adafruit Ultimate GPS Breakout

MÓDULO LORA

Ra-02, ESP32 Lora IOT

Dragino LG01-P

RN2483

SENSOR ULTRASÓNICO

HC-SR04
(4m rango, 0.3cm resolución)

Maxbotix MB1240 ( 7m rango, alta precisión)

JSN-SR04T (20m rango, IP65)

SENSOR DE INCLINACIÓN

MPU-6050

MPU-9250 (9-DOF,
incl.

magnetómetro)

Adafruit
10-DOF (9-DOF + Barómetro)

GATEWAY LORA

ESP32 Lora IOT

Kerlink iFemtoCell (Indoor Gateway)

Multitech
Conduit (Outdoor Gateway)

Los criterios de evaluación
permiten una comparación sistemática de las diferentes opciones
disponibles, facilitando la identificación de los componentes que mejor
se adaptan a las necesidades específicas del proyecto.

Tabla 5

Criterios de la comparativa de los componentes.

OPCIÓN 1

OPCIÓN 2

OPCIÓN 3

RESOLUCIÓN DE LA
CÁMARA

5MP,
1080p.

12.3MP,
4K.

13MP.

PRECISIÓN DEL MÓDULO GPS

Básica.

Alta, soporte
de múltiples satélites.

Alta
precisión y rápida

adquisición.

RANGO DE
COMUNICACIÓN LORA

Básico, adecuado
para

pequeñas distancias.

Amplio
alcance y capacidad para obstáculos.

Rango dedicado para

comunicación fiable.

ALCANCE DEL SENSOR
ULTRASÓNICO

4m, 0.3cm resolución.

7m, alta precisión.

20m, IP65 resistencia.

SENSIBILIDAD DEL SENSOR DE INCLINACIÓN

Acelerómetro y Giroscopio.

9 - D O F ,    i n c l u y e
magnetómetro.

10-DOF, incluye
barómetro.

COBERTURA DEL GATEWAY LORA

Extensa cobertura.

Diseñado para interiores.

Robusto para exteriores.

Las tablas previas indican los
componentes elegidos bajo un análisis cuidadoso de las necesidades
específicas del sistema, priorizando la eficiencia, la precisión
y la facilidad de integración para ofrecer una experiencia mejorada a
los usuarios con discapacidad visual.

Arquitectura del sistema embebido

Este
diseño radica en establecer una infraestructura eficaz
que permita la comunicación
fluida entre los componentes internos del dispositivo inteligente.

Figura 2

Arquitectura del sistema
embebido

La Figura 2 demuestra la unidad de
procesamiento, centralizada en la Raspberry Pi 4, la cual desempeña un
papel fundamental al ejecutar tareas esenciales como el procesamiento de imágenes, la ejecución de algoritmos de detección y la gestión de la comunicación entre los distintos
componentes. Cuenta con sensores integrados, como el ultrasónico y de
inclinación, que complementan la información de la cámara para la identificación de objetos y la orientación del dispositivo. La
implementación del algoritmo de detección de objetos mediante OpenCV mejora significativamente la capacidad del sistema
para proporcionar información contextual precisa en tiempo real.

La conexión con LoRaWAN asegura una comunicación efectiva y de largo
alcance entre el dispositivo inteligente y otros elementos del sistema, como el Gateway
LoRaWAN y el servidor
web, mientras que la conexión con el servidor
web y la base de datos facilita el almacenamiento y
recuperación eficiente de información relevante. La
integración de WebSockets permite
la interacción en tiempo real con la aplicación instalada
en el dispositivo, posibilitando la transmisión instantánea de información procesada y actualizaciones al usuario, mismo
que cumple con el rol de los cuidados en caso de accidente de la persona no
vidente.

Debido
a la elección de los componentes definitivos, para efectos de portabilidad
y ergonomía, su diseño mecánico se ajusta a la forma de un
casco para el soporte de los componentes indicados en la Figura 3 y unas gafas en donde se ubica la cámara para la lectura de imágenes y su posterior
proceso en la computadora local. A esto se incorpora una batería tipo LiPo de 11.1v 2200mAh,
misma que entrega
una autonomía de funcionamiento de 5 horas aproximadamente. Si bien el
diseño estético representa aún retos en su
optimización, esta arquitectura garantiza una integración
efectiva y un procesamiento robusto de datos, desde la detección inicial
de objetos en su computadora local, hasta la entrega de información sonora al
usuario para su localización dentro del entorno de pruebas.

Arquitectura de la Red

Figura 3

Arquitectura de Red

Se puede observar la
implementación de una sólida conexión inalámbrica a
través de la tecnología LoRaWAN en el
dispositivo inteligente, asegurando una comunicación eficaz de largo alcance y un consumo
energético eficiente. Esta estratégica selección permite
la interconexión entre los componentes del sistema, facilitando la
transmisión de datos cruciales para el funcionamiento del dispositivo
propuesto. Dentro de esta arquitectura, los nodos de detección de
objetos distribuidos estratégicamente posibilitan la
identificación y clasificación en tiempo real, mejorando significativamente la experiencia del usuario al ofrecer información precisa y oportuna
sobre su entorno circundante.

Un elemento central
en esta infraestructura es el Gateway LoRaWAN, que actúa como punto
de comunicación centralizado, garantizando una conectividad confiable
entre el dispositivo inteligente y el servidor de procesamiento. El
servidor de red y de aplicación, junto con la aplicación instalada en el dispositivo, completan esta arquitectura, procesando datos desde la detección inicial de
objetos hasta la entrega de información útil al usuario,
mejorando así significativamente su experiencia y asistencia
proporcionada por el dispositivo inteligente.

Ensamblaje del Dispositivo y Análisis de Costos

El ensamblaje final del dispositivo de asistencia ilustra la integración de los componentes previamente seleccionados. En las
secciones anteriores, se abordó la elección de los componentes de hardware y software, destacando su compatibilidad y eficiencia para cumplir con los requisitos del proyecto. Se detalló la
selección de la Raspberry Pi 4, los sensores específicos, el
módulo LoRaWAN y otros elementos, así
como la arquitectura de red establecida. En esta sección, se hace evidente
cómo estos componentes han sido ensamblados en el dispositivo final, mostrando su
configuración y disposición en el diseño de las gafas.

Figura 4

Ensamblaje Final en su
primera versión y pruebas
en pasillos

Análisis de Costos

Se presenta un análisis de
costos, detallando los precios de los componentes y cómo se ha logrado mantener el costo total del
dispositivo dentro de un presupuesto accesible. Los precios indicados
corresponden a valores aproximados en el mercado local.

Tabla 6

Análisis de Costos

Componente

Descripción

Costo Unitario

Cantidad

Costo Total

Raspberry Pi 4

Unidad central de procesamiento.

$55.00

1

$55.00

Sensor Ultrasónico

Sensor
para medición
de distancia.

$10.00

2

$20.00

Módulo GPS

Módulo para geolocalización.

$15.00

1

$15.00

Módulo LoRa

Módulo para comunicación de largo alcance.

$12.00

1

$12.00

Cámara

Cámara para
captura de imágenes.

$20.00

1

$20.00

Batería LiPo

Batería recargable.

$25.00

1

$25.00

Otros Componentes

Incluye cables,
conectores, y otros accesorios.

$8.00

-

$8.00

Total

$135.00

El costo total del prototipo es de
aproximadamente $135.00, reflejando los precios actuales de los componentes en el mercado
local. No obstante,
se prevé que el precio al público podría disminuir
significativamente en caso de producción en masa. La fabricación a gran escala
facilitaría economías de escala y una reducción en el costo de los componentes. Adicionalmente,
el patrocinio de organizaciones como ONGs y otros
apoyos financieros podrían contribuir a una mayor reducción del costo final, mejorando así la accesibilidad del dispositivo para los usuarios.

Resultados

Análisis del Rendimiento: Confianza, Robustez y Consistencia

A continuación se presenta un detallado examen de los escenarios de prueba, destacando

los resultados significativos y las áreas de mejora identificadas.

Descripción de los Escenarios de Pruebas iniciales

Estos escenarios se han seleccionado
para abordar funciones críticas del dispositivo y garantizar su efectividad en situaciones de la vida real. Los escenarios A, B y C se centran en la
evaluación de la función de emergencia, la detección de proximidad de objetos y la capacidad de reconocimiento de letreros,
respectivamente.

Tabla 7

Pruebas Iniciales

ESCENARIO A

ESCENARIO B

ESCENARIO C

IMAGEN DE
PRUEBA

DESCRIPCIÓN

Evaluación de la función de emergencia para detectar caídas, activar una alarma y proporcionar
ubicación.

E v a l u a c i ó
n  d e l a d e t e c c i ó n d e proximidad de objetos y retroalimentación en tiempo real.

Evaluación de la detección de letreros y retroalimentación para personas con discapacidad
visual.

TIEMPO DE RESPUESTA

2 segundos

1 segundo

3 minutos

ADAPTABILIDAD

Alta

Alta

Media

CONSUMO DE RECURSOS

Bajo

Bajo

Medio

En el análisis comparativo, se
destacan notables fortalezas en el tiempo de respuesta y la adaptabilidad en
los escenarios A y B, aspectos cruciales para situaciones
de emergencia y la detección de objetos cercanos. No obstante, se
observa una carencia de detalles específicos sobre el tiempo de respuesta en el escenario C, lo que limita la capacidad de evaluar la eficacia
de la función, especialmente en el contexto de personas con discapacidad
visual. El escenario C, relacionado con la detección y lectura de letreros, presenta
una condición en la orientación e iluminación de los escenarios. Esto sugiere la necesidad de mejoras en la capacidad de detección
en entornos muy o poco iluminados.

Resultados Finales del Dispositivo

Luego de las pruebas a las que se
sometió el primer prototipo de asistencia, se han obtenido
resultados significativos que reflejan su rendimiento en escenarios clave. A continuación,
se presenta un resumen de los resultados en la Tabla 8.

Tabla 8

Resultados Finales

ESCENARIO A

ESCENARIO B

ESCENARIO C

IMAGEN DE
PRUEBA

DESCRIPCIÓN

Desempeño de la función de
emergencia para detectar caídas,
activar alarma y proporcionar ubicación.

Detección de proximidad de objetos y retroalimentación en tiempo real
hasta 1.5 metros; análisis adicional de
entorno con cámara como identificar objetos como computadoras, personas, gatos, perros, teléfonos celulares, botellas y televisores.

Reconocer letreros para pers onas con discapacidad visual, mejorando independencia y navegación.

TIEMPO DE RESPUESTA

1 segundo

1 segundo

2 minutos

ADAPTABILIDAD

Alta

Alta

Media

CONSUMO DE RECURSOS

Bajo

Medio

Medio

El análisis de los resultados
finales muestra avances significativos en la eficacia y el rendimiento del
dispositivo, particularmente en la detección de obstáculos y la
interpretación de letreros para personas con discapacidad visual.
Estos resultados han sido comparados tanto con los valores iniciales obtenidos durante las pruebas
como con normativas relevantes para dispositivos de asistencia. A pesar de estos avances,
se identifican áreas que requieren mejora, como el diseño
físico del dispositivo. Aunque el prototipo actual toma la forma de
lentes o gafas, se reconoce que aún necesita refinamientos adicionales
para optimizar la ergonomía y portabilidad, elementos esenciales en
dispositivos vestibles o "wearables". (ISO, 2022).

Es importante señalar que las evaluaciones realizadas centraron en la funcionalidad del dispositivo en diversos escenarios identificados en la
universidad asumiendo que el usuario carece de visión mientras usa el
dispositivo. Este enfoque permitió identificar los desafíos tecnológicos actuales, como la adaptación del dispositivo a distintas condiciones de iluminación,
lo que afecta el reconocimiento preciso y consistente de letreros.

En cuanto a la tecnología
empleada, la comparación con referentes existentes que utilizan
Bluetooth y Wi-Fi refuerza la elección de LoRaWAN como tecnología principal del dispositivo. LoRaWAN ofrece ventajas significativas en términos
de cobertura y eficiencia energética,
superando las limitaciones observadas en otros sistemas, lo que lo posiciona como una solución robusta para la
asistencia a personas con discapacidad visual.

Discusión

En la
comparativa entre este prototipo y los referentes existentes que emplean
tecnologías como Bluetooth y Wi-Fi, resalta la elección estratégica de LoRaWAN como tecnología principal
en el dispositivo de asistencia para personas con discapacidad visual. Mientras los referentes

citados muestran limitaciones, como las observadas en la
red BAN (Body Area Network)
utilizada por (Brito Moncayo & Yanchatuña Aguayo, 2016)
la conexión Wi-Fi en el prototipo de (Basantes Varela &
Chalaco Chamba, 2019), en el enfoque en LoRaWAN
destaca por su capacidad para superar estas restricciones y mejorar la
eficiencia del sistema.

La combinación de sensores funcionales y asequibles al público más la conexión eficiente
a través de LoRaWAN
refuerzan la accesibilidad y efectividad del dispositivo, marcando una
evolución significativa en comparación con los referentes. Este
enfoque completo define al dispositivo como una solución más
completa y adaptada a las diversas necesidades de las personas con discapacidad
visual. A diferencia de los proyectos revisados en los trabajos relacionados,
que se centran en aplicaciones específicas, como alertas de
obstáculos o lectura de texto, este dispositivo de asistencia busca ser
integral para entornos exteriores e interiores.

A lo largo del desarrollo se aborda cómo la combinación de tecnologías, como LoRaWAN y WebSockets, no solo mejora la conectividad y la eficiencia energética, sino que también
se enfoca en el potencial de mejorar la experiencia del usuario. Al contrastar
los resultados obtenidos con normativas y estudios previos, se confirma que,
aunque la solución propuesta muestra avances importantes, existen áreas críticas que requieren atención, como la mejora del
diseño físico y la validación con un grupo heterogeneo de usuarios.

Conclusiones

La correcta elección de los componentes del sistema embebido
respalda la propuesta
de la estructura del sistema embebido a nivel lógico y
eléctrico. Se ha comprobado su adecuada integración a través de su algoritmo de detección de obstáculos y reconocimiento de señalética
dentro de los entornos de pruebas. Esta información ha sido traducida en tiempo real a señales auditivas para ser proporcionada al usuario por medio de audífonos. Se puede ver que la elección
de la Raspberry Pi 4 como unidad central del sistema embebido,
respaldada por sensores estratégicos y tecnologías como OpenCV, establece una infraestructura robusta para la detección
de objetos y geolocalización.

En cuanto a la arquitectura de red, este
enfoque integral asegura una interconexión efectiva entre nodos de detección, el Gateway LoRaWAN y servidores, sentando las bases para un sistema cohesionado y funcional. La cuidadosa evaluación de tecnologías para la comunicación IoT
ha respaldado la elección estratégica de LoRaWAN.
Esta selección se fundamenta en su eficiencia energética, extensa
cobertura geográfica y su accesible implementación, elementos
esenciales para un despliegue efectivo en el entorno universitario.

A pesar de los logros alcanzados, se
identifican áreas de mejora clave, como la optimización del
reconocimiento de letreros bajo condiciones de iluminación intensa y la
necesidad de perfeccionar el diseño físico del dispositivo. La
visión integral y efectiva de la integración de tecnologías de libre acceso destaca el compromiso de mejorar la calidad de vida
de
los usuarios. estableciendo este trabajo como un hito importante en la búsqueda de soluciones
inclusivas y tecnológicamente avanzadas.

Referencias

Basantes Varela, D. A., & Chalaco Chamba, E. A. (2019). Desarrollo de un prototipo de gafas para lectura de texto con visión artificial que
asista a personas con discapacidad visual.
Universidad Politecnica Salesiana, Quito. Obtenido de
https://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/17841

Bogdan-Martin, D.
(2020). Global ICT Regulatory
Outlook 2020 Pointing the way forward to collaborative regulation.
Obtenido de https://www.itu.int/dms_pub/itu-d/opb/pref/D-PREF-BB.REG_OUT01-2020- PDF-E.pdf

Brito Moncayo, G. D., & Yanchatuña
Aguayo, L. A. (2016). Visión
artificial por alertas de voz y movimiento para personas con discapacidad
visual en la Biblioteca de no videntes de la Universidad Técnica de
Ambato. Universidad Técnica de Ambato, Ambato. Obtenido de http://repositorio.uta.edu.ec/jspui/ handle/123456789/20348

Discapacidades, C. N. (2022). Estadísticas de Discapacidad – Consejo Nacional para la Igualdad de Discapacidades. Obtenido de Consejo Nacional
para la Igualdad
de Discapacidades: https://www.consejodiscapacidades. gob.ec/estadisticas-de-discapacidad/

Estella, M. P., Santos, C. B., & Arellano, M. J.
(2011). Discapacidad Visual y Autonomia Personal
Enfoque práctico de la rehabilitación. Discapacidad visual y autonomía personal. Organización Nacional de Ciegos Españoles,
Madrid. Obtenido de http://sid.usal.es/idocs/F8/FDO26230/discap_visual.pdf

Ghebreyesus, D. T. (2019).
Informe mundial de la salud. Obtenido
de https://iris.who.int/bitstream/hand

le/10665/328717/9789241516570-eng.pdf?sequence=18

Guillen Peñarreta, J.
P., & Vizhñay Aguilar, C. F. (2016). Gafas especiales para detección de
obstáculos con sistema de ubicación en caso de emergencia y ayuda
de reconocimiento de billetes para personas con discapacidad visual.
Universidad Politécnica Salesiana, Quito. Obtenido de https://dspace.ups.edu.ec/ handle/123456789/12295

ISO, 9999. (2022). Assistive products for persons with disability
— Classification and terminology.
Institución de Normas Británicas. Obtenido de https://webstore.ansi.org/preview-pages/BSI/preview_30395089.pdf

Marcillo Parrales, K., & Collantes
Rodríguez, B. D. (2020). DISEÑO
DE UN PROTOTIPO DE UN BASTÓN INTELIGENTE CON SENSORES PARA PERSONAS CON DISCAPACIDAD VISUAL
Y FÍSICA EN LA

CARRERA DE INGENIERÍA EN COMPUTACIÓN Y REDES.
Universidad Estatal del sur de Manabí. Obtenido de http://repositorio.unesum.edu.ec/handle/53000/2249