Simple Science

Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla

# Informática # Tecnologías emergentes # Informática y sociedad

Soluciones inteligentes para pasajeros ciegos en autobús

Usar IoT para ayudar a personas con discapacidad visual en el transporte urbano.

Nádia Aparecida de Oliveira Silva, Rodrigo Moreira, Larissa Ferreira Rodrigues, Rafael Marinho e Silva

― 5 minilectura


Tecnología inteligente Tecnología inteligente para usuarios ciegos de autobuses moverse en el transporte público. El IoT ayuda a los ciclistas ciegos a
Tabla de contenidos

La movilidad urbana puede ser un desafío complicado, especialmente para las personas con discapacidad visual. Imagina intentar tomar un bus cuando no puedes ver la parada o el vehículo que se acerca. Esta es una lucha diaria para muchas personas con discapacidades visuales. Sin embargo, con los avances en tecnología, hay formas de hacer que su viaje sea más fácil y seguro. Un enfoque tecnológico es utilizar el Internet de las Cosas (IoT) para mejorar la movilidad urbana de estas personas.

¿Qué es IoT?

El Internet de las Cosas (IoT) se refiere a la conexión de objetos cotidianos a Internet. Esto puede incluir cualquier cosa, desde dispositivos domésticos inteligentes hasta autos que pueden comunicarse entre sí. En el caso de la movilidad urbana, el IoT puede ayudar a crear sistemas que proporcionen información en tiempo real sobre el transporte público, facilitando que las personas naveguen en su entorno.

El Problema

Aproximadamente 2.2 mil millones de personas en todo el mundo tienen alguna forma de discapacidad visual. De estas, alrededor de mil millones podrían haber sido ayudadas a través de un tratamiento temprano o prevención. En Brasil, mucha gente depende de los buses para transportarse, con una parte significativa de la población utilizando el transporte público para sus actividades diarias. Sin embargo, navegar este sistema de transporte puede ser difícil para quienes tienen discapacidades visuales, lo que puede llevar a la aislamiento y acceso limitado a oportunidades.

La Solución Propuesta

Para abordar este problema, se propuso una arquitectura IoT de bajo costo. Este sistema utiliza computadoras pequeñas, conocidas como Computadoras de Una Placa (SBCs), para recopilar y transmitir datos sobre las ubicaciones de los buses. El uso de tecnología accesible hace que esta solución sea más accesible y adecuada para diversas regiones, especialmente en países en desarrollo.

¿Cómo Funciona?

La arquitectura comprende varios componentes clave:

  1. Sensores GPS: Estos sensores se colocan en los buses para enviar información de ubicación (como latitud y longitud) cada cinco segundos.

  2. Puerta de Enlace IoT: Este es un Raspberry Pi que recolecta los datos de ubicación de los buses y los envía a una aplicación en la nube.

  3. Aplicación Móvil: Los usuarios pueden descargar una app que proporciona notificaciones audibles y mecánicas sobre la proximidad del bus. Esto significa que a medida que se acerca un bus, los usuarios recibirán alertas, facilitando que tomen su transporte.

Características Únicas

Lo que distingue a esta arquitectura de otras soluciones es que permite tanto a usuarios con discapacidad visual como a videntes rastrear las rutas de los buses en un mapa. Esto significa que todos pueden beneficiarse de la tecnología, haciendo el transporte público más inclusivo.

Mientras que otras soluciones se han centrado en ubicaciones individuales y tecnologías de rango limitado, este sistema utiliza un método de comunicación de largo alcance, conocido como LoRa, que permite que los datos viajen distancias más largas. Esto es especialmente valioso en entornos urbanos donde las distancias pueden variar significativamente.

Evaluación Experimental

Para asegurar que la arquitectura propuesta sea efectiva, se llevaron a cabo una serie de pruebas. El objetivo era medir qué tan bien el sistema podía manejar los datos de los vehículos de transporte público.

Configuración de la Prueba

Las pruebas involucraron el envío de mensajes de diferentes tamaños a la puerta de enlace IoT y medir los tiempos de respuesta. Los investigadores monitorearon cómo el sistema se desempeñaba bajo diversas condiciones, como el número de buses enviando datos y la calidad del mensaje.

Resultados

Los hallazgos fueron alentadores. A medida que aumentaba el tamaño del mensaje, se encontró una fuerte conexión entre el tamaño del mensaje y el tiempo de respuesta. En términos simples, los mensajes más grandes tardaban más en procesarse. Sin embargo, el sistema aún pudo manejar múltiples mensajes sin perder fiabilidad.

Además, al observar las configuraciones de Calidad de Servicio (QoS), que aseguran que los mensajes se entreguen de manera confiable, el sistema mostró resultados variados según el número de buses en operación. Por ejemplo, cuando sólo unos pocos buses estaban enviando datos, no hubo un gran impacto en el rendimiento. Sin embargo, con muchos buses activos, los recursos se vieron más desafiados, lo que llevó a un aumento en el uso de CPU.

Conclusión

Esta arquitectura IoT muestra potencial para mejorar la movilidad urbana de las personas con discapacidad visual. Al utilizar tecnología de bajo costo y datos en tiempo real, el sistema permite a los usuarios navegar por el transporte público de manera más efectiva.

Como con cualquier nueva invención, hay espacio para mejorar. El trabajo futuro puede centrarse en explorar diferentes métodos de transmisión de datos, como el uso de redes móviles, y optimizar aún más las puertas de enlace IoT existentes para un rendimiento aún mejor.

En el gran esquema de las cosas, hacer el mundo un poco más accesible para todos debería ser una prioridad. Y si eso significa usar algunos dispositivos inteligentes para ayudar a las personas a tomar su bus, ¡entonces estamos totalmente a favor!

Más de autores

Aprendizaje automático Revolucionando la agricultura del maíz con aprendizaje federado

Mejorando la detección de enfermedades del maíz y cuidando la privacidad de los datos de los agricultores.

Thalita Mendonça Antico, Larissa F. Rodrigues Moreira, Rodrigo Moreira

― 6 minilectura

Visión por Computador y Reconocimiento de Patrones Avances en el diagnóstico de la anemia de células falciformes usando IA

Nueva tecnología mejora la clasificación y diagnóstico de la enfermedad de células falciformes.

Victor Júnio Alcântara Cardoso, Rodrigo Moreira, João Fernando Mari

― 7 minilectura

Artículos similares