Sistema de navegación en interiores asistido por visión computacional orientado a personas con discapacidad visual

Abstract

La movilidad en interiores, como oficinas o instalaciones universitarias, representa un gran desafío para las personas con discapacidad visual. La disposición cambiante de muebles y el flujo constante de personas dificultan una orientación segura. Escaleras, entradas y pasillos estrechos aumentan los riesgos. Aunque herramientas convencionales de asistencia, como el bastón blanco, y tecnologías de posicionamiento, como el GPS, son apoyos fundamentales, presentan limitaciones en entornos interiores complejos, especialmente al no ofrecer información contextual en tiempo real ni reconocimiento de objetos cercanos, lo que puede reducir la autonomía del usuario en escenarios dinámicos. Para enfrentar estos desafíos, un sistema inteligente de navegación asistido por visión computacional puede complementar las herramientas convencionales. Basado en algoritmos como YOLOv8 para el reconocimiento de objetos y estereovisión con OpenCV, este sistema identifica obstáculos y señales, integrando alertas de voz mediante tecnología text-to-speech. De este modo, proporciona información en tiempo real sobre obstáculos y rutas seguras, contribuyendo a mejorar la orientación, autonomía y seguridad del usuario en espacios interiores complejos.