Ingeniería Multimedia · 2026
Prototipo de sistema de navegación asistida en interiores basado en realidad aumentada e interacción por voz para personas con discapacidad visual
A nivel mundial, más de 2.200 millones de personas presentan algún grado de deficiencia visual. En Colombia, el Ministerio de Salud y Protección Social reporta que el 13,8 % de las personas certificadas con discapacidad entre 2020 y el primer semestre de 2024 corresponde a discapacidad visual. Estas cifras evidencian que las limitaciones visuales continúan representando una problemática significativa tanto a nivel global como nacional. Sin embargo, muchas edificaciones aún carecen de mecanismos que faciliten la orientación y el desplazamiento autónomo de esta población, mientras que gran parte de las soluciones existentes depende de infraestructura física instalada en el entorno. En este contexto, se desarrolló COMPAS, un prototipo de sistema de navegación asistida en interiores orientado a personas con discapacidad visual, con el propósito de apoyar la orientación y el desplazamiento autónomo en entornos controlados sin requerir adaptaciones físicas adicionales. Para su desarrollo se empleó una combinación de las metodologías RAD y CRISP-DM, implementando una aplicación móvil Android que integra realidad aumentada mediante Unity, AR Foundation y ARCore, interacción por voz y un modelo de segmentación semántica para el reconocimiento del entorno en tiempo real. El modelo DeepLabV3+ con backbone MobileNetV2 fue entrenado sobre un dataset de 698 imágenes, alcanzando un meanIoU de 0.8096, mientras que las pruebas funcionales del sistema mostraron resultados consistentes en navegación dentro de los escenarios evaluados y un 90.9 % de éxito en la interacción por voz. Como resultado, el prototipo evidenció viabilidad técnica para la asistencia a la navegación indoor en entornos controlados, ejecutándose localmente sobre dispositivos móviles y sin depender de infraestructura externa especializada, proponiendo una alternativa de bajo costo que puede servir como base para futuras soluciones accesibles de navegación en interiores dentro del contexto latinoamericano.
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Contenido
- ABSTRACTp. 14
- I. INTRODUCCIÓNp. 15
- II. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMAp. 18
- III. JUSTIFICACIÓNp. 19
- IV. OBJETIVOSp. 21
- Objetivo generalp. 21
- Objetivos específicosp. 21
- VI. ANTECEDENTESp. 22
- Revisión sistemática de literaturap. 22
- Introducciónp. 15
- Metodologíap. 22
- Preguntas de investigaciónp. 23
- Protocolo de búsquedap. 24
- Términos y cadena de búsquedap. 24
- Bases de datos consultadas y resultadosp. 24
- Selección y extracción de datosp. 26
- Criterios y proceso de selecciónp. 26
- Estudios incluidos y distribuciónp. 27
- Tabla de estudios incluidosp. 27
- Distribución geográfica y brecha latinoamericanap. 29
- Resultados y discusiónp. 30
- Contexto y accesibilidadp. 23
- Tecnologías y enfoques de soluciónp. 34
- Síntesisp. 43
- VII. METODOLOGÍAp. 22
- Metodologías Contemporáneasp. 45
- Criterios de evaluación y matriz de caracterizaciónp. 45
- Metodologías seleccionadasp. 46
- Metodología RADp. 47
- Fase de planificaciónp. 47
- Identificación de Stakeholdersp. 48
- Funcionalidades iniciales del sistemap. 48
- Tecnologías propuestas para el desarrollop. 49
- Fase de análisisp. 49
- Requerimientos Funcionalesp. 49
- Requerimientos No Funcionalesp. 56
- Fase de Diseñop. 57
- Arquitectura tecnológica del módulo ARp. 58
- Diseño de interfaz de usuariop. 59
- Sistema de navegación ARp. 60
- Reconocimiento del entornop. 64
- Sistema de comandos de vozp. 65
- Servidor y almacenamientop. 66
- Arquitectura general del sistemap. 67
- Modelo 4+1 vistasp. 68
- Metodología CRISP-DMp. 72
- Comprensión y procesamiento de los datosp. 73
- Modelado del sistemap. 76
- DeepLabV3+p. 39
- MobileNetV2p. 39
- Arquitectura del modelop. 77
- Función de perdidap. 80
- Entrenamiento del modelop. 82
- Evaluación y Métricas del modelop. 82
- Despliegue del modelop. 83
- Plan de pruebasp. 85
- Entorno de Pruebasp. 87
- Pruebas de navegaciónp. 87
- Pruebas de detección de obstáculosp. 87
- Pruebas de comandos de vozp. 87
- Pruebas de usabilidadp. 88
- VIII. RESULTADOSp. 88
- Funcionamiento del sistemap. 88
- Modelop. 93
- Gestión de comandos e interacción del sistemap. 96
- Prototipop. 96
- Autenticaciónp. 50
- Navegación en realidad aumentada y reconocimiento del entornop. 101
- X. PRUEBAS Y RESULTADOSp. 103
- Pruebas del sistemap. 103
- Ejecución de las pruebasp. 103
- Pruebas de navegaciónp. 87
- Detección de obstáculosp. 104
- Comandos de vozp. 104
- Resultados del sistemap. 105
- Pruebas de usabilidadp. 88
- Resultados y análisisp. 108
- 1. Claridad y comprensión (promedio: 4.21/5)p. 108
- 2. Orientación durante la navegación (promedio: 4.17/5)p. 109
- 3. Facilidad de uso (promedio: 3.92/5)p. 109
- 4. Interacción por voz (promedio: 4.17/5)p. 110
- 5. Retroalimentación del sistema (promedio: 4.04/5)p. 111
- 6. Experiencia general (promedio: 4.08/5)p. 111
- 7. Valor y utilidad (promedio: 4.58/5)p. 112
- 8. Confianza y seguridad (promedio: 4.54/5)p. 112
- Análisis de comentarios cualitativosp. 113
- XI. REFERENCIASp. 117
- TABLA I TERMINOS UTILIZADOS EN LA CADENA DE BUSQUEDAp. 24
- TABLA II RESULTADOS DE BUSQUEDA BASE DE DATOS Y FILTROSp. 25
- TABLA III CRITERIOS DE INCLUSION Y EXCLUSIONp. 26
- TABLA IV ESTUDIOS INCLUIDOS EN EL ANALISISp. 27
- EN INTERIORES. Fuente: Elaboración propiap. 32
- Fuente: Elaboración propiap. 38
- Elaboración propiap. 32
- propiap. 94
- TABLA X RF01-REGISTRO, INICIO Y CIERRE DE SESIÓNp. 49
- TABLA XI RF02-VERIFICACIÓN DE SESIÓNp. 50
- TABLA XII RF03-ACTIVACIÓN PALABRA CLAVE Y TRANSCRIPCIÓNp. 51
- TABLA XIII RF04-INTERPRETACIÓN DE COMANDOS Y RESPUESTA POR VOZp. 51
- TABLA XIV RF05-CÁLCULO DE RUTA Y GUÍA AUDITIVAp. 52
- TABLA XV FR06-SEGUIMIENTO DE POSICIÓN Y RÉCALCULO DE RUTAp. 53
- TABLA XVI RF07-GESTIÓN DE WAYPOINTSp. 53
- TABLA XVII RF08-PERSISTENCIA DE SESIÓNp. 54
- TABLA XVIII RF09-SEGMENTACIÓN Y ALERTA DE OBSTÁCULOSp. 54
- TABLA XIX RF10-CONSULTA Y MODIFICACIÓN DE PREFERENCIASp. 55
- TABLA XX NF01-ACCESIBILIDAD Y RETROALIMENTACIÓN AUDITIVAp. 56
- TABLA XXI NF02-PROCESAMIENTO LOCAL Y OPERACIÓN OFFLINEp. 56
- TABLA XXII NF03-COMPATIBILIDAD E INTEGRACIÓNp. 57
- TABLA XXIII NF04-SEGURIDAD DE DATOS Y AUTENTICACIÓNp. 57
- Elaboración Propiap. 32
- TABLA XXVI PLAN DE PRUEBAS. Fuente: Elaboración Propiap. 85
- Elaboración Propiap. 32
- TABLA XXVIII RESULTADOS DEL MODELO SOBRE CADA CLASEp. 95
- Fig. 1. Diagrama de flujo PRISMA 2020. Fuente: Elaboración Propiap. 23
- Fig. 2. Gráfica de publicaciones por año. Fuente: Elaboración propiap. 26
- Fig. 3. Distribución geográfica Articulos. Fuente: Elaboración Propiap. 30
- Fig. 4. Comparación entre el alcance de las Tecnologías. Fuente: Elaboración propiap. 32
- Fig. 5. Modelo UTAUT extendido con factor de capacitación. Fuente: Theodorou et al. [34]p. 34
- Fig. 6. Esquema de un sistema VIO basado en SLAM. Fuente: Elabboración propiap. 36
- Fig. 7. Mercado de Android y iOS en Colombia. Fuente: Elaboración propiap. 37
- Fig. 8. Algoritmos SIFT y ORB. Fuente: Elaboracion Propiap. 38
- Fig. 9. NavMesh y planificación de rutas. Fuente: Elaboracion Propiap. 42
- Fig. 10. Fases de la metodología RAD. Fuente: Elaboración Propiap. 47
- Fig. 11. Diseño de interfaz del sistema. Fuente: Elaboración Propiap. 60
- Fig. 12. Configuración del XR Origin. Fuente: Elaboración Propiap. 61
- Fig. 13. Configuración Nav Mesh Agent. Fuente: Elaboración Propiap. 62
- Fig. 14. Parámetros agente Humanoide. Fuente: Elaboración Propiap. 62
- Fig. 15. Flujo de navegación y actualización de ruta en Unity. Fuente: ElaboraciónPropiap. 63
- Fig. 16. Importación modelo DeepLabV3+ MobileNetV2. Fuente: Elaboración Propiap. 64
- Fig. 17. Importación modelo DeepLabV3+ MobileNetV2. Fuente: Elaboración Propiap. 65
- Fig. 18. Comandos de voz. Fuente: Elaboración Propiap. 66
- Fig. 19. Arquitectura de servidor y almacenamiento del sistema. Fuente: Elaboración Propiap. 67
- Fig. 20. Vista lógica – diagrama de clases. Fuente: Elaboración Propiap. 69
- Fig. 21. Vista de desarrollo – diagrama de componentes. Fuente: Elaboración Propiap. 70
- Fig. 22. Vista de procesos – diagrama de secuencia. Fuente: Elaboración Propiap. 71
- Fig. 23. Vista física - diagrama de despliegue. Fuente: Elaboración Propiap. 71
- Fig. 24. Diagrama de casos de uso. Fuente: Elaboración Propiap. 72
- Fig. 25. Fases de la metodología CRISP-DM. Fuente: Elaboración propiap. 73
- Fig. 26. Muestra del dataset (imagen y mascara). Fuente: floor-wall-segmentation [52]p. 74
- Fig. 27. Muestra del dataset aumentado. Fuente: floor-wall-segmentation [52]p. 74
- Fig. 28. Distribución de píxeles del dataset. Fuente: Elaboración Propiap. 75
- Fig. 29. Distribución de píxeles del dataset procesado. Fuente: Elaboración Propiap. 75
- Fig. 30. Arquitectura de modelo DeepLabV3+ MobileNetV2. Fuente: Elaboración Propiap. 80
- Fig. 31. Arquitectura de modelo DeepLabV3+ MobileNetV2. Fuente: Elaboración Propiap. 84
- Fig. 32. Arquitectura y flujo del sistema. Fuente: Elaboración Propiap. 89
- Fig. 33. Captura del entorno biblioteca universitaria. Fuente: Elaboración Propiap. 90
- Elaboración Propiap. 32
- Fig. 35. Escenario de navegación en Unity. Fuente: Elaboración Propiap. 91
- Fig. 36. Gráficas del modelo durante el entrenamiento. Fuente: Elaboración Propiap. 94
- Fig. 37. Grafica de resultados del modelo sobre cada clase. Fuente: Elaboración Propiap. 95
- Fig. 38. Pantalla de bienvenidap. 98
- Fig. 39. Flujo de registro dos pasos: (a) correo electrónico, (b) nombre completop. 99
- Fig. 40. Correo automático de entrega del código de accesop. 99
- Fig. 41. Pantalla de inicio de sesiónp. 100
- Fig. 42. Vista principal del sistema COMPAS en sesión activap. 101
- Fig. 43. Sesión de evaluación entorno de pruebasp. 106
- Fig. 44. Sesión de evaluación con participante con baja visiónp. 107
- Fig. 45. Estructura del cuestionariop. 108
- Fig. 46. Primera pregunta cuestionariop. 109
- Fig. 47. Segunda pregunta cuestionariop. 109
- Fig. 48. Tercera pregunta cuestionariop. 110
- Fig. 49. Cuarta pregunta cuestionariop. 110
- Fig. 50. Quinta pregunta cuestionariop. 111
- Fig. 51. Sexta pregunta cuestionariop. 111
- Fig. 52. Séptima pregunta cuestionariop. 112
- Fig. 53. Octava pregunta cuestionariop. 113
- Fig. 54. Promedios preguntas cuestionariop. 113
- Fig. 55. Comentarios de los usuariosp. 114