Publicación: Implementación de un prototipo de casco inteligencia multimodal para asistencia de movilidad de personas con discapacidad visual en la Universidad Ean mediante inteligencia artificial y sensores
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Resumen en español
La movilidad autónoma de las personas con discapacidad visual continúa representando un desafío en entornos educativos debido a las limitaciones existentes para la detección de obstáculos, orientación espacial y acceso a información del entorno en tiempo real. En respuesta a esta problemática, el presente proyecto tuvo como objetivo implementar un prototipo de casco inteligente multimodal para apoyar la movilidad de personas con discapacidad visual dentro del entorno de la Universidad Ean, integrando inteligencia artificial, sensores de distancia y retroalimentación auditiva. La metodología desarrollada se estructuro en cuatro fases: diagnóstico de la problemática mediante revisión bibliográfica y entrevista a un docente con discapacidad visual, diseño de la arquitectura del sistema y selección de componentes, desarrollo del sistema de visión artificial mediante la construcción de un dataset propio y entrenamiento de un modelo de detección de objetos y la integración y validación del prototipo en escenarios reales de uso. Como resultado se logro desarrollar un sistema capaz de detectar elementos relevantes del entorno universitario mediante un modelo basado en YOLOv8, complementado con sensores de distancia para mejorar la percepción espacial y generar alertas auditivas en tiempo real. Asimismo, se construyó un dataset contextualizado al campus universitario, permitiendo adaptar el sistema a escenarios reales de movilidad. Los resultados obtenidos evidenciaron la viabilidad técnica de integrar tecnologías de inteligencia artificial y asistencia dentro de una solución portátil orientada a accesibilidad e inclusión. Finalmente, se concluye que el prototipo desarrollado constituye una alternativa funcional para fortalecer la autonomía y seguridad de personas con Implementación de un prototipo de casco inteligente multimodal para asistencia de movilidad de personas con discapacidad visual en la Universidad Ean mediante inteligencia artificial y sensores. Discapacidad visual, además de representar una base para futuras investigaciones relacionadas con tecnologías inteligentes de asistencia y movilidad autónoma.
Resumen en inglés
Autonomous mobility for people with visual impairments remains a significant challenge in educational environments due to limitations in obstacle detection, spatial orientation, and access to real time environmental information. In response to this issue, this project aimed to implement a multimodal smart helmet prototype to support the mobility of visually impaired individuals within the Universidad EAN campus by integrating artificial intelligence, distances sensors, and auditory feedback. The methodology was structured into four phases: problem diagnosis through literature review and interview with a visually impaired university instructor, system architecture design and component selection, development of the computer vision system through the creation of a custom dataset and object detection model training, and prototype integration and validation in real world scenarios. As result, a system capable of detecting relevant elements of the university environment was developed using a YOLOv8 based object detection model, complemented by distance sensors to improve spatial awareness and provide real time auditory alerts. In addition, a context specific dataset was created using images collected within the university campus, enabling the system to adapt to real mobility scenarios. The result demonstrated the technical feasibility of integrating artificial intelligence and assistive technologies into a portable solution focused on accessibility and inclusion. Finally, it is concluded that the proposed prototype represents a functional alternative to enhance the autonomy and safety of people with visual impairments while providing a Implementación de un prototipo de casco inteligente multimodal para asistencia de movilidad de personas con discapacidad visual en la Universidad Ean mediante inteligencia artificial y sensores. Foundation for future research in intelligent assistive technologies and autonomous mobility systems.