Propuesta para Trabajo de Grado -...

CIS1610IN03AKLAS: DISPOSITIVO DE ORIENTACIÓN PARA INVIDENTES BASADO EN EL

PRINCIPIO DE ECOLOCALIZACIÓN

OMAR ANDRES GONZALEZ MAYORGAANDRÉS RICARDO SCARPETTA RUGELES

PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANAFACULTAD DE INGENIERIA

CARRERA DE INGENIERIA DE SISTEMASBOGOTÁ, D.C.

2016

Pontificia Universidad Javeriana Memoria de Trabajo de Grado - Investigación

CIS1610IN03AKLAS: DISPOSITIVO DE ORIENTACIÓN PARA INVIDENTES BASADO EN

EL PRINCIPIO DE ECOLOCALIZACIÓN

Autores:

Omar Andrés González MayorgaAndrés Ricardo Scarpetta Rugeles

MEMORIA DEL TRABAJO DE GRADO REALIZADO PARA CUMPLIR UNO DE LOS REQUISITOS PARA OPTAR AL TITULO DE INGENIERO DE

SISTEMAS

Director

Luis Guillermo Torres Ribero

Jurados del Trabajo de Grado

Ingeniero Camilo Rey Torres

Ingeniero Enrique Ruiz García

Página web del Trabajo de Grado

http://pegasus.javeriana.edu.co/~CIS1610IN03


CARRERA DE INGENIERIA DE SISTEMASBOGOTÁ, D.C.

JUNIO, 2016

Página iPreparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.0 – 12/03/2008

Ingeniería de Sistemas SIDRe - CIS1610IN03


CARRERA DE INGENIERIA DE SISTEMAS

Rector Magnífico

Jorge Humberto Peláez Piedrahita, S.J.

Decano Académico Facultad de Ingeniería

Ingeniero Jorge Luis Sánchez Téllez

Director de la Carrera de Ingeniería de Sistemas

Ingeniera Mariela Josefina Curiel Huérfano

Director Departamento de Ingeniería de Sistemas

Ingeniero Efraín Ortiz Pabón

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Artículo 23 de la Resolución No. 1 de Junio de 1946

“La Universidad no se hace responsable de los conceptos emitidos por sus alumnos en sus

proyectos de grado. Sólo velará porque no se publique nada contrario al dogma y la moral

católica y porque no contengan ataques o polémicas puramente personales. Antes bien, que

se vean en ellos el anhelo de buscar la verdad y la Justicia”

Página iiiPreparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.0 – 12/03/2008


AGRADECIMIENTOS

Damos gracias a nuestras familias, las cuales estuvieron apoyándonos en todo aspecto a lo

largo este duro proceso y acompañándonos en los momentos difíciles del mismo.

Igualmente damos gracias a nuestros amigos, compañeros y profesores que creyeron en

este extraordinario proyecto, por sus palabras de aliento y reconocimientos hacia nosotros y

el trabajo realizado. Por último, agradecemos a Valentina Espinosa por siempre apoyarnos y

motivarnos a salir adelante siempre.

Un agradecimiento especial para los profesores Luis Guillermo Torres Ribero, director,

amigo y guía valioso para la orientación de este gran trabajo, y Leonardo Flórez Valencia,

por darnos la mano y asesorarnos en la creación del algoritmo que le da vida a este

proyecto. Sus ayudas fueron indispensables para el desarrollo del Trabajo de Grado aquí

consignado.

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CONTENIDO

CONTENIDO...............................................................................................................V

LISTA DE FIGURAS.....................................................................................................VII

LISTA DE TABLAS.........................................................................................................X

LISTA DE ECUACIONES................................................................................................XI

I - INTRODUCCIÓN..................................................................................................1

II - DESCRIPCION GENERAL................................................................................2

1. OPORTUNIDAD, PROBLEMÁTICA, ANTECEDENTES.............................................21.1. Formulación del problema que se resolvió..............................................................21.2. Justificación del problema........................................................................................31.3. Impacto Esperado.....................................................................................................4

2. DESCRIPCIÓN DEL PROYECTO............................................................................52.1. Objetivo general.......................................................................................................52.2. Objetivos específicos................................................................................................5

3. METODOLOGÍA...................................................................................................63.1. Fase 1: Documentación del Proceso y Diseño del Dispositivo....................................63.2. Fase 2: Obtención de Información y Diseño del Algoritmo de Procesamiento de Señales.................................................................................................................................83.3. Fase 3: Diseño de Ambientes Controlados y Validación Estadística..........................93.4. Calendario de Trabajo...............................................................................................10

III - CONTRIBUCIONES.........................................................................................10

1. CONCEPTOS FUNDAMENTALES.........................................................................13Ecolocalización / Ecolocación..........................................................................................13Acústica de interiores........................................................................................................13Arduino..............................................................................................................................17Sensor Ultrasónico............................................................................................................18Bluetooth............................................................................................................................18

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2. TRABAJOS RELACIONADOS..............................................................................19Ecolocalización ciega usando sensores Ultrasónicos.......................................................19Tacit Project: Un sonar para invidentes...........................................................................20UltraCane..........................................................................................................................21Bastón Ultrasónico............................................................................................................22Uso de teléfonos inteligentes para ayudar a personas con discapacidad visual a localizarse dentro de un espacio cerrado..........................................................................23Perro Lazarillo..................................................................................................................24

3. JUSTIFICACIÓN..................................................................................................26

4. DESCRIPCIÓN DE LA SOLUCIÓN........................................................................27Diseño y construcción de la solución................................................................................28Restricciones......................................................................................................................45Estándares.........................................................................................................................46

5. VALIDACIÓN.....................................................................................................49

6. VALIDACIÓN Y RESULTADOS...........................................................................55Primera Franja..................................................................................................................56Segunda Franja.................................................................................................................59Consolidado de las Pruebas..............................................................................................63

7. ANÁLISIS DE IMPACTO.....................................................................................69

8. CONCLUSIONES.................................................................................................76

IV- REFERENCIAS Y BIBLIOGRAFÍA...............................................................78

IV - ANEXOS.............................................................................................................83

ANEXO 1. GLOSARIO....................................................................................................83

ANEXO 2. ESPECIFICACIÓN DE REQUERIMIENTOS (SRS) Y CASOS DE USO................84

ANEXO 3. DESCRIPCIÓN MATEMÁTICA DEL ALGORITMO (FILTRO DE KALMAN)........85

ANEXO 4. FORMATO DE ENCUESTA BASADO EN TAM................................................85

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Lista de Figuras

Ilustración 1: Diagrama Gantt de Calendarización del proyecto.............................................11

Ilustración 2: Diagrama Gantt de la Calendarización Ejecutada del proyecto.........................12

Ilustración 3: Representación de las reflexiones del sonido [16].............................................15

Ilustración 4: Acústica geométrica y su influencia en la Reflexión del sonido [16]................16

Ilustración 5: Comparación entre absorción, reflexión y difusión [16]...................................17

Ilustración 6: Esquema del prototipo [9]..................................................................................20

Ilustración 7: Tacit Project y su concepto de banda en la muñeca [21]...................................21

Ilustración 8: UltraCane, en su modo para guardar [22]..........................................................22

Ilustración 9: Bastón Ultrasónico con su respectiva pulsera. Tomado de http://www.umb.edu.co/images/noticias/ing-electronica/2.jpg................................................23

Ilustración 10: Esquemático paso a paso de cómo usar esta solución [24]..............................24

Ilustración 11: Perros Lazarillos y sus dueños.........................................................................25

Ilustración 12: Esquemático base (versión 1.0).......................................................................30

Ilustración 13: Prototipo inicial sin uso de batería (las resistencias fueron agregadas posteriormente y por tanto, no hacen parte de esta versión)....................................................31

Ilustración 14: Mejora del prototipo inicial (versión 1.1)........................................................32

Ilustración 15: Posible circuito impreso de esta versión..........................................................33

Ilustración 16: Prototipo modificado siguiendo el esquemático..............................................34

Ilustración 17: Nuevo esquemático (versión 2.0).....................................................................36

Ilustración 18: Circuito impreso de la versión 2.0...................................................................36

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Ilustración 19: Prototipo actualizado según el esquemático....................................................37

Ilustración 20: Aplicación en funcionamiento y Caja alojando el sensor................................44

Ilustración 21: Áreas del Technology Acceptance Model a trabajar [46]................................50

Ilustración 22: Caja hecha en madera (Primer diseño)............................................................51

Ilustración 23: Caja alojando el módulo de Arduino...............................................................51

Ilustración 24: Caja de cartón (Segundo diseño).....................................................................52

Ilustración 25: Primer corredor................................................................................................52

Ilustración 26: Segundo corredor.............................................................................................53

Ilustración 27: Tercer corredor (derecha).................................................................................53

Ilustración 28: Tercer corredor (izquierda)..............................................................................54

Ilustración 29: Comportamiento del Filtro en el sujeto vidente 1............................................57







Ilustración 36: Comportamiento del Filtro en el sujeto vidente 10..........................................63

Ilustración 37: Respuestas pregunta 1......................................................................................63




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Ilustración 45: Consolidado de datos del sensor......................................................................68

Ilustración 46: Consolidado de datos filtrados.........................................................................68

Ilustración 31: Comportamiento del Filtro en el sujeto invidente 1.........................................69






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Lista de Tablas

Tabla 1: Materiales del módulo (versión 1.0)..........................................................................29

Tabla 2: Materiales del módulo (versión 2.0)..........................................................................35

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Lista de Ecuaciones

Ecuación 1: Definición de velocidad y sus unidades...............................................................38

Ecuación 2: Fórmula para generar los valores de la escala......................................................38

Ecuación 3: Valores máximo y mínimo de la escala propuesta...............................................39

Ecuación 4: Modelo de velocidad de Usuario y Objeto...........................................................39

Ecuación 5: Fórmulas de velocidad para Objeto y Usuario (calibración)................................40

Ecuación 6: Fórmula de escala adaptada al nuevo modelo......................................................40

Ecuación 7: Variables del estado.............................................................................................41

Ecuación 8: Ecuaciones de la fase de Predicción.....................................................................41

Ecuación 9: Ganancia de Kalman............................................................................................42

Ecuación 10: Ecuaciones de la fase de Actualización..............................................................42

Página xiPreparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.0 – 12/03/2008


ABSTRACT

AKLAS is a research project seeking to improve the quality of life of people with visual

impairment. This project focuses on the development of a guidance system by using an

ultrasonic sensor to collect data at 40 KHz, and implementing a Kalman filter for noise

reduction and to get the best estimate of the next state, creating a simulation of the

echolocation principle, found in bats, dolphins and whales.

RESUMEN

AKLAS es un proyecto de investigación que busca mejorar la calidad de vida de las personas

con discapacidad visual. Este se centra en el desarrollo de un sistema de orientación

mediante el uso de un sensor ultrasónico que recoge datos a 40 KHz, y la implementación de

un filtro de Kalman para la reducción de ruido y para obtener la mejor estimación del

siguiente estado, creando una simulación del principio de ecolocalización, encontrado en

murciélagos, delfines y ballenas.

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I - INTRODUCCIÓN

Las tecnologías de la información han tomado un puesto importante en nuestra sociedad.

Estas le facilitan diferentes tareas al ser humano y le permiten tener un mayor control de su

entorno. Los dispositivos electrónicos han evolucionado para que esto suceda. De ser

grandes máquinas para realizar cálculos en cuartos especiales, han pasado a ser pequeños

aparatos que caben en nuestro bolsillo y poseen miles de funciones. Estas tecnologías se

pueden considerar como una gran ayuda a las actividades que realiza el ser humano

cotidianamente, le permiten realizar tareas con una mayor calidad y en menor tiempo.

Además de ser útiles para las tareas diarias, se han implementado tecnologías que prestan

ayuda a personas con necesidades especiales. Estos dispositivos les permiten suplir la

ausencia de habilidades presentes en personas del común, tal como la visión, la escucha o

caminar. Algunas de estas tecnologías son comerciales, como los implantes cocleares,

mientras que otras se encuentran en una etapa de investigación. Desafortunadamente,

varias creaciones tecnológicas para personas con discapacidad visual solo están orientadas a

la accesibilidad y el uso de dispositivos de comunicación. En muy pocas ocasiones se han

planteado soluciones que ayuden a mejorar la movilidad de esta población.

En el presente documento se expone el proceso de investigación de una nueva tecnología

con el propósito de ayudar a personas con discapacidad visual. Este sistema se enfoca en la

orientación espacial de la persona en sitios cerrados, proporcionando información sobre su

entorno para darle mayor libertad en sus movimientos. Con esto se pretende dar una

solución a la necesidad más importante de la población con discapacidad visual.

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Preparado por el Grupo Investigación Istar- Versión 1.01 – 12/03/2008


II - DESCRIPCION GENERAL

1. Oportunidad, Problemática, Antecedentes

Esta sección introduce el problema tratado por el presente Trabajo de Grado, cómo y por

qué se formuló, y su impacto esperado en la sociedad una vez terminada la investigación

correspondiente.

1.1. Formulación del problema que se resolvió

Uno de los problemas más comunes a los que se enfrentan las personas con discapacidad

visual es el cálculo de distancias en un lugar dado, el cual es necesario para evitar

accidentes. Es por esta razón que se acude al uso de elementos como el bastón; sin

embargo, el 98% de la población que presenta discapacidad visual no se encuentra cómoda

con el uso de un bastón que les permita ubicarse dentro de un entorno en su diario vivir [1];

además, presentan una fuerte incomodidad frente al hecho de llevar un dispositivo que

restringe el uso de sus extremidades para otras funciones [2]. Respecto a lo anteriormente

mencionado, se forman diversos estereotipos que encapsulan a la persona dentro de

diversas burlas y comentarios que son poco agradables [1].

Aparte de pasar por la incomodidad que causan los argumentos anteriores, las personas con

discapacidad visual tienen problemas a la hora de cruzar una calle, esto se debe a que no

tienen algún tipo de estímulo que les indique si la calle está despejada o incluso cuándo

cambia el semáforo. Para este tipo de situaciones el uso del bastón no es óptimo ya que no

brinda información para dar aviso a la persona si puede o no cruzar la calle sin el peligro de

tener algún accidente [3]. Por otra parte, múltiples opciones se han usado para ayudar a la

gente con discapacidad visual, una de estas opciones es el uso de perros, los cuales sirven de

guía en todo tipo de entorno; no obstante, al requerir un entrenamiento especial, el uso de

estos animales no termina siendo una opción muy rentable dado su alto costo y tiempo

requerido de entrenamiento [4].

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Analizando la industria de ayudas para invidentes, se encontraron varios dispositivos que

pueden solucionar alguno de estos problemas por separado pero no todos en conjunto;

además, estos no son asequibles para el usuario, en especial porque la producción de cada

uno de los elementos cuesta mucho dinero contando su investigación, materiales y

posterior desarrollo [5]. En algunos casos se pueden ver dispositivos que son asequibles

para el usuario pero representan un gran esfuerzo o una incomodidad pues su tamaño

interfiere con las actividades cotidianas de la persona, como el uso del transporte público, y

demandan un esfuerzo físico por parte del usuario. Algunos ejemplos de lo anterior se

describen en la sección “Trabajos Relacionados” con mayor detalle.

En conclusión, una persona con discapacidad visual está atada a una dificultad en la

autonomía de sus acciones, es decir, sus movimientos están limitados a lo que pueden

percibir sus otros sentidos, lo cual supone un problema porque lo que demandan las

actividades cotidianas, como cruzar una calle, subir una escalera, y en general todas lo

relacionado con el cálculo de distancias requiere del sentido de la vista. Es por esta razón

que se hace necesaria la creación de un dispositivo que no solo mida distancias sino que

logre informar al usuario por medio de otros sentidos (como la audición o el tacto) la

presencia de objetos que interfieran con su recorrido; además, se busca que el dispositivo

sea cómodo para el usuario.

1.2. Justificación del problema

Un gran número de personas con discapacidad visual no se sienten cómodas con el uso de

los métodos tradicionales para localizarse espacialmente como lo es el bastón. El uso de

tecnologías de información proveyó la posibilidad de desarrollar un dispositivo que

cumpliera con las necesidades de este grupo de personas.

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Se estima que en el mundo hay 285 millones de personas con impedimentos visuales, de las

cuales 39 millones son ciegas y 246 millones tienen visión baja [6]. Según el censo realizado

en el año 2005, en Colombia había 1’143.992 personas con impedimentos visuales,

aproximadamente el 2.8% de la población colombiana registrada ese año, siendo esta la

mayor cifra en cuanto a personas discapacitadas del país [7].

Algunas soluciones a esta discapacidad se han planteado utilizando principios de localización

espacial encontrados en la naturaleza. Un ejemplo de esto es la Ecolocalización, que es un

sistema sensorial encontrado en murciélagos y ballenas dentadas. En este sistema,

usualmente, se emiten frecuencias más allá del rango del oído humano (ultrasónico) y sus

ecos o reverberaciones son interpretados para determinar la dirección, la distancia y la

forma de los objetos [8].

A pesar de que existen algunos prototipos de dispositivos que utilizan este principio [9], son

dispositivos incomodos para estas personas en cuanto tamaño, lo que implica poca

independencia en sus movimientos. La ecolicalización también se define en algunos

humanos ciegos que desarrollan esta técnica mediante un arduo entrenamiento. A

diferencia del principio encontrado en los murciélagos, se emiten sonidos con la lengua

similares al clic de un mouse, los cuales se encuentran en el rango de frecuencias audibles

del ser humano [10].

De todos los aspectos anteriores, se dedujo que mediante las tecnologías de información se

podía crear un dispositivo cómodo y portable para personas invidentes, el cual está

orientado a la utilización del principio de la ecolicalización, para proveerles independencia

de un bastón o de ayudas caninas y humanas, y proporcionar autonomía total sobre sus

acciones físicas.

1.3. Impacto Esperado

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Se espera que este proyecto tenga un alto impacto en los aspectos académico, social y

comercial. Al ser un trabajo de investigación, abre posibilidades para mejoras o nuevas

invenciones basadas en el presente proyecto, donde se pueden integrar métodos de

retroalimentación hápticos y la estimulación de otras áreas del cerebro para dar una mejor

percepción a los invidentes de su entorno. También, se pretende que el producto final

ayude a una gran porción de la población invidente colombiana en su etapa inicial, y

posteriormente, si es posible, a nivel mundial. Finalmente, a raíz de lo mencionado

anteriormente, el producto debe llegar a ser reconocido en el ámbito comercial como

marca.

2. Descripción del Proyecto

En esta sección se realiza una descripción general del proyecto mediante la exposición de

sus objetivos, general y específicos.

2.1. Objetivo general

Construir un sistema de ecolicalización para personas con discapacidad visual, que integre

un prototipo de dispositivo ultrasónico y una aplicación móvil funcional.

2.2. Objetivos específicos

Definir los requerimientos de ecolicalización para orientar a una persona con

discapacidad visual en interiores y espacios cerrados.

Diseñar un dispositivo electrónico con un microcontrolador que permita recoger datos

del entorno mediante un sensor ultrasónico.

Diseñar un algoritmo de ecolicalización que satisfaga los requerimientos planteados.

Validar el algoritmo propuesto de forma cuantitativa mediante pruebas en varios

ambientes controlados.

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3. Metodología

La metodología seleccionada fue EssUP (Essential Unified Process), la cual toma como base

los procesos unificados, metodologías ágiles y el modelo de madurez de procesos (CMMI).

Es una mejora a RUP que consiste en identificar diferentes prácticas de desarrollo iterativo,

se basa en casos de uso, prácticas para el equipo y los procesos [11].

El proceso de EssUp confía en la separación de intereses, lo cual ayuda a identificar y asignar

intereses en un cierto orden de prioridad, es decir, se hace un acercamiento a lo esencial

[11]. Para esto solo se usaron las prácticas que fueran necesarias en la iteración actual y se

adaptó el proceso a lo que demandara el proyecto. Aparte de lo anterior, integra una

práctica de ingeniería social, típica de las metodologías ágiles, lo que hace que EssUp sea un

híbrido entre algunos aspectos del Unified Process y las metodologías ágiles [12].

Esta metodología, al igual que otras formas del Unified Process, posee cuatro fases: Inicio,

Elaboración, Construcción y Transición [13]. Para este caso, solo se tomaron las tres

primeras fases, ya que se hizo énfasis en las necesidades del trabajo de grado, las cuales se

explican en esta sección, junto a cada fase. La fase de Transición se descartó ya que el

alcance del proyecto no consideró un despliegue total del algoritmo en una aplicación

funcional.

3.1. Fase 1: Documentación del Proceso y Diseño del Dispositivo

Esta es la fase de Inicio [13], en la cual se trabajaron todos los aspectos de la construcción y

formalización de la propuesta de trabajo de grado, aprovechando los contenidos de la

materia Seminario de Metodología de Investigación.

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3.1.1. Descripción de la fase

La primera fase consistió en la definición y formalización de la propuesta, esto implicó la

concepción de la idea a través de una pregunta generadora y la delimitación de su alcance.

El punto central del trabajo de esta fase fueron las actividades del curso Seminario de

Metodología de la Investigación. De forma paralela se realizó la construcción del Dispositivo

Ultrasónico, el cual fue necesario para el desarrollo posterior del algoritmo.

3.1.2. Actividades

Concepción de la idea a partir de temas de interés

Búsqueda de material bibliográfico

Definición de la problemática

Definición de la pregunta generadora

Justificación de la problemática

Definición de objetivos (general y específicos)

Definición de la metodología a usar

Creación del marco administrativo y financiero

Creación del marco teórico

Documentación sobre microcontroladores

Construcción del dispositivo electrónico

Pruebas del dispositivo electrónico en ambientes controlados

3.1.3. Resultados Esperados

Documento formal con la propuesta de Trabajo de Grado.

Aprobación de la propuesta de Trabajo de Grado.

Dispositivo Ultrasónico funcional.

Material bibliográfico de investigación.

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3.2. Fase 2: Obtención de Información y Diseño del Algoritmo de Procesamiento de Señales

Esta segunda fase es una combinación entre las fases de Elaboración y Construcción [13]. Se

hizo énfasis en el levantamiento de requerimientos y en el diseño del algoritmo para

integrarlo con el dispositivo electrónico obtenido como resultado de la fase anterior.


En esta fase se trabajó el levantamiento de requerimientos como primer momento. Estos

requerimientos son la representación de las necesidades del público al que se dirigió el

algoritmo diseñado en esta fase, estos se refinaron mediante un proceso de observación

sobre las necesidades del público en su diario vivir. Para esto se contó con el apoyo de un

centro de ayuda a personas invidentes.

El segundo momento de esta fase consistió en el diseño del algoritmo de ecolicalización

basado en los requerimientos obtenidos y el uso del material bibliográfico obtenido en la

fase anterior. Principalmente se investigaron los parámetros acústicos del ultrasonido

mediante el dispositivo construido, es decir, el comportamiento de las ondas ultrasónicas

transmitidas en el aire y sus reflexiones tempranas, luego se dio paso a la exploración de

otros fenómenos como la difracción y el efecto Doppler. Una vez entendidos estos aspectos,

se inició la formalización del algoritmo de procesamiento de forma matemática y se

desarrolló en un lenguaje de programación.

Por último, se desarrolló la interfaz de usuario mediante mensajes de audio y vibraciones,

los cuales son producidos por funciones propias de Android. Se usó el asistente de voz que

viene integrado con el sistema operativo, ajustándolo al español. Las vibraciones se usaron a

manera de notificación de la aplicación creada.

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3.2.2. Actividades

1. Realizar un estudio sobre la movilidad de las personas invidentes en su diario vivir.

2. Documentar los requerimientos a partir del estudio realizado.

3. Priorizar los requerimientos teniendo en cuenta las necesidades del público

detectadas, el alcance y los objetivos del Trabajo de Grado.

4. Investigación de los parámetros y fenómenos acústicos del ultrasonido mediante el

dispositivo electrónico de la fase anterior.

5. Formalización matemática del algoritmo de procesamiento de señales.

6. Desarrollo del algoritmo de procesamiento de señales en un lenguaje de

programación.

7. Desarrollo de la interfaz de usuario mediante mensajes de audio.


Documento de especificación de requerimientos.

Formalización matemática del algoritmo.

Código fuente del algoritmo de procesamiento de señales.

Sistema de ecolicalización funcional.

3.3. Fase 3: Diseño de Ambientes Controlados y Validación Estadística

Esta tercera fase es el componente de pruebas de la fase de Construcción [13]. Se trabajan

las pruebas del algoritmo de procesamiento obtenido como resultado de la fase anterior y

se toman cifras de satisfacción sobre los resultados de dichas pruebas.


La tercera y última fase consta de la creación de ambientes controlados para la realización

de pruebas y la toma de datos sobre satisfacción. Estos ambientes se crearán con medidas

definidas por el grupo y una serie de obstáculos estáticos y en movimiento para validar el

funcionamiento del algoritmo obtenido como resultado de la fase anterior. Posterior a la

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realización de una prueba, se hace una encuesta al participante que consiste en preguntas

cerradas para determinar su grado de satisfacción respecto al sistema, basado en el Modelo

de Aceptación de Tecnologías o TAM por sus siglas en inglés (Technology Acceptance

Model), el cual es un modelo utilizado para estudiar la aceptación de una cierta tecnología

de un individuo, teniendo en cuenta la facilidad de uso de esta y su utilidad [14].

Al finalizar esta fase se analizan cuantitativamente los resultados obtenidos de las pruebas, y

se concluye si la solución propuesta cumple con los requerimientos obtenidos y refinados en

la segunda fase.

3.3.2. Actividades

1. Diseñar ambientes controlados destinados para pruebas.

2. Realizar las pruebas correspondientes con distintos sujetos, entre invidentes y

personas con visión.

3. Encuestar a los sujetos de prueba sobre el sistema.

4. Analizar cuantitativamente los resultados obtenidos en las pruebas.


Documentación de las pruebas del sistema.

Encuestas basadas en TAM diligenciadas por los sujetos de prueba

Datos cuantitativos de las pruebas del sistema.

Conclusiones del trabajo realizado durante las tres fases.

Memoria del Trabajo de Grado.

Página 10


3.4. Calendario de Trabajo

En esta sección se explica el Calendario planeado del proyecto en contraste con el

Calendario de los eventos como realmente sucedieron, también plasmados en un

calendario.

Planeado

Ilustración 1: Diagrama Gantt de Calendarización del proyecto

La calendarización se basa en las fases propuestas dentro de la metodología del proyecto,

mediante esta metodología se obtienen los hitos más importantes, estos representan las

actividades más importantes del proyecto.

A continuación se muestra cada fase con sus actividades y sus fechas:

Fase 1

o Creación de dispositivo: 17 de Marzo al 17 de Abril del 2015.

o Documentación del proceso: 20 de Abril al 5 de Junio del 2015.

Fase 2

o Levantamiento de Requerimientos: 27 de Julio al 18 de Agosto del 2015.

o Creación del Algoritmo: 19 de Agosto al 18 de Septiembre del 2015.

o Documentación del Proceso: 21 de Septiembre al 2 de Octubre del 2015.

Fase 3

o Realización de Pruebas:

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Pruebas en ambientes controlados - Personas Videntes: 5 de

Octubre al 9 de Octubre del 2015.

Pruebas en ambientes controlados - Personas Invidentes: 12 de

Octubre al 19 de Octubre del 2015.

o Validación TAM: 20 de Octubre al 30 de Octubre del 2015.

Segunda planeación y Ejecución

Durante el Trabajo de Grado se realizó un calendario de cómo se trabajaron las fases. Este

presenta una diferencia importante respecto a la primera planeación, debido a que pasaron

más de 6 meses entre la Primera Fase y la Segunda, en lugar de 2 meses. Este espacio de

tiempo se dio debido a que el grupo, por varios problemas, no pudo inscribir la materia de

Trabajo de Grado.

Ilustración 2: Diagrama Gantt de la Calendarización Ejecutada del proyecto

Al final del Trabajo de Grado, se tomaron las fechas reales de las fases, la cuales se

diferenciaron de la segunda planeación, debido a los diferentes contratiempos presentados

a lo largo de desarrollo del presente trabajo. A continuación se muestra cada fase con sus

actividades y sus fechas reales:

Fase 1

o Creación de dispositivo: 17 de Marzo al 17 de Abril del 2015.

o Documentación del proceso: 20 de Abril al 5 de Junio del 2015.

Fase 2

o Levantamiento de Requerimientos: 18 de Enero al 5 de Febrero del 2016.

o Creación del Algoritmo: 6 de Febrero al 2 de Mayo del 2016.

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o Documentación del Proceso: 3 de Mayo al 15 de Mayo del 2016.

Fase 3

o Realización de Pruebas:

Pruebas en ambientes controlados - Personas sin discapacidad: 16

de Mayo al 20 de Mayo del 2015.

o Validación TAM: 16 de Mayo al 20 de Mayo del 2016.

III - CONTRIBUCIONES

1. Conceptos Fundamentales

En esta sección se exponen los conceptos más importantes, pertinentes al Trabajo de Grado.

Estos conceptos tienen que ver con cada aspecto de la solución planteada, como los

principios físicos pertinentes y las tecnologías a usar.

Ecolicalización / Ecolocación

La ecolicalización es un sistema sensorial encontrado en animales como murciélagos,

delfines y ballenas dentadas, en el cual usualmente se emiten frecuencias más allá del rango

del oído humano (ultrasonido) y sus ecos o reverberaciones son interpretados para

determinar la dirección, la distancia y la forma de los objetos [8]. Muchos de estos

murciélagos buscan alimento en diferentes zonas oscuras, tales como insectos o frutas, y

necesitan un método de orientación espacial. En este caso es la ecolicalización.

Como se dijo anteriormente, los llamados emitidos van por encima del rango del oído

humano (20 Hz a 20 KHz). En comparación, los murciélagos pueden normalmente escuchar

sonidos con frecuencias de hasta 110 KHz a 110 dB, muy cerca del umbral del dolor humano.

Los sonidos se emiten de forma que su frecuencia varíe de alta a baja, o varía la intensidad

alrededor de una sola frecuencia, lo que les permite identificar obstáculos o a su presa para

evadirlos o capturarlos. Las diferentes especies de murciélagos se orientan dentro de

diferentes rangos de frecuencias que se ajustan a su entorno y a sus tipos de presas [15].

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Acústica de interiores

Los diferentes materiales utilizados para la creación de estos espacios tienen diferentes

efectos o consecuencias, los cuales alteran el coeficiente de absorción total del recinto y el

tiempo de reverberación. Los materiales que producen estos efectos se enuncian a

continuación:

Absorción: Presencia de materiales absorbentes, resonadores (elementos

absorbentes selectivos), de la cantidad de personas presentes y de otros objetos

como sillas [16].

Reflexión (Reverberación): Presencia de elementos reflectores utilizados para

generar reflexiones útiles hacia el público, utilizado mayoritariamente en espacios

destinados a la palabra [16].

Difusión: Presencia de elementos difusores utilizados para dispersar en múltiples

direcciones la energía sonora [16].

La absorción del sonido se refiere a la reducción de energía asociada a las ondas sonoras. En

cualquier recinto cerrado, esta reducción y la propagación del sonido a través del aire al

incidir sobre sus superficies límite, determina la calidad acústica final de este. Este

fenómeno se da básicamente por los siguientes factores [16]:

Densidad de personas ubicadas en el recinto

Objetos ubicados en el recinto (sillas, mesas, etc.)

Materiales absorbentes y resonadores (absorbentes selectivos hechos en lana de

vidrio, lana mineral, espuma a base de resina de melanina y espuma de

poliuretano)

Toda superficie límite que pueda entrar en vibración, tal como puertas, ventanas y

paredes separadoras ligeras

El aire y su humedad relativa

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Materiales rígidos y no porosos utilizados para la construcción de paredes y techo,

tal como el hormigón macizo, los bloques de hormigón pintados y el ladrillo

revestido con yeso

“En recintos cerrados, la energía de las ondas sonoras se refleja sucesivamente en las

paredes, suelo y techo. Cuando escuchamos percibimos además del sonido directo de la

fuente, aquel sonido que ha sido reflejado una o varias veces en alguna de las superficies.

Este fenómeno se conoce como reverberación. Si las paredes fueran reflectores perfectos, el

proceso sería de duración infinita. Las superficies reales no son reflectores perfectos y

absorben parte del sonido que les llega, por lo que el proceso tiene una duración limitada”

[17].

En caso de querer reflectar el sonido de manera útil, se colocan reflectores, que fueron

mencionados más arriba. Estos están constituidos por materiales lisos, no porosos y

totalmente rígidos capaces de reflectar la mayor parte de la energía sonora incidente. Estos

elementos son requeridos en espacios destinados a la palabra y a la música no amplificada

[16]. A continuación se muestran dos figuras, la primera representa este fenómeno con un

receptor humano y la segunda muestra como lo afecta la geometría.

Ilustración 3: Representación de las reflexiones del sonido [16]

Página 15



Ilustración 4: Acústica geométrica y su influencia en la Reflexión del sonido [16]

La difusión del sonido se refiere a la conservación de energía de las ondas sonoras y su

propagación en el aire, en este caso, en un recinto cerrado. Esto se consigue al colocar

elementos que dispersen la energía incidente en una o en múltiples direcciones. Todas las

superficies producen un cierto nivel de difusión, pero aquellas que tienen ornamentaciones,

nichos, irregularidades y relieves incrementan este fenómeno notablemente [16]. A

continuación se presenta una imagen que muestra este fenómeno sobre diferentes

superficies y como se propaga la energía de las ondas sonoras incidentes.

Página 16


Ilustración 5: Comparación entre absorción, reflexión y difusión [16]

Arduino

Es un tipo de microcontrolador utilizado para crear pequeños computadores que pueden

sentir y controlar el mundo físico más allá que un computador común. Esta plataforma es

open-source y consta de una placa programable o microcontrolador y un ambiente de

desarrollo de software exclusivo para esta. Puede ser integrado con dispositivos de entrada

como sensores o switches, dispositivos de salida como luces, motores, entre otros, y con

software que corre en un computador tal como Flash o MaxMSP [18].

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Sensor Ultrasónico

Es un dispositivo que transforma energía eléctrica a mecánica para medir la distancia desde

el sensor hasta un objeto específico. Las ondas producidas por este dispositivo, bien lo dice

su nombre, son ultrasónicas, es decir, por encima del rango del oído humano (mayor a 20

kHz). Este sensor se categoriza de acuerdo al fenómeno por el cual funciona: piezoeléctrico

y electrostático. En este caso, se utiliza un sensor piezoeléctrico compuesto por un emisor y

un receptor [19].

El piezoeléctrico está formado por un disco hecho de un material piezocerámico fijado a un

disco de metal. La función de los materiales piezocerámicos es convertir señales eléctricas

en ondas que viajan por el aire, y viceversa. Cuando se aplica un voltaje a estos materiales,

se genera distorsión mecánica de acuerdo al voltaje y a la frecuencia. La placa piezocerámica

tiene forma de disco en el transmisor y es cuadrado en el receptor para producir vibraciones

de forma eficiente, y va fijada a una lámina de metal en forma de cono llamada resonador

[19].

El transmisor funciona al aplicar un voltaje sobre el piezocerámico que lo hace vibrar, esto

empuja las partículas de aire y genera una onda mecánica que se propaga de forma frontal

debido a la forma cónica del resonador. Este mismo concepto se aplica en el receptor pero

de forma inversa, es decir, la onda que golpea al resonador genera una vibración sobre el

piezocerámico, esto produce una corriente eléctrica la cual porta los datos de la onda

recibida [19].

Bluetooth

Es una tecnología de comunicaciones inalámbrica que se encuentra en una gran cantidad de

dispositivos, desde celulares y computadores hasta equipos médicos. Su intención es

reemplazar los cables que conectan a los dispositivos y mantener un nivel alto de seguridad.

Algunas de sus principales características son la ubicuidad, su bajo consumo energético y su

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bajo costo [20], lo que la hacen una tecnología excelente para la sincronización de

diferentes dispositivos.

La tecnología Bluetooth opera en la banda ISM (industrial, científica y médica) entre 2.4 GHz

y 2.485GHz, la cual no tiene restricciones de licencias. Usa un espectro ensanchado por salto

de frecuencia, full-dúplex, de 1600 saltos por segundo a una pequeña potencia de 2.5 mW.

Su salto es adaptativo entre 79 frecuencias a intervalos de 1 MHz, lo que significa que es

altamente inmune a interferencias y transmite de forma eficiente [20].

2. Trabajos Relacionados

Los trabajos relacionados en el área son aquellos que han resuelto problemas similares al

propuesto o altamente relacionados. En este caso, son trabajos que están dirigidos a

resolver el problema de orientar a personas invidentes en un ambiente específico. Es

oportuno mencionar que se obtuvieron 6 trabajos relacionados que tienen un fin similar al

de esta propuesta de Trabajo de Grado, estos se mencionan a continuación.

Ecolicalización ciega usando sensores Ultrasónicos

Este primer trabajo plantea una solución respecto a la orientación del invidente en

ambientes cerrados y abiertos. Para realizar este trabajo, se plantea el uso de unos

pequeños sensores ultrasónicos, que por medio de dos transductores utilizan el principio de

ecolicalización. Este dispositivo obtiene información del entorno de la persona y por medio

de un zumbador le da indicaciones de los resultados obtenidos, este se activa al detectar un

objeto cercano para evitar accidentes. Adicional a lo anterior, cuenta con una vara

extensible que sostiene todo cuerpo del dispositivo, una batería para su funcionamiento,

una correa para cargar el dispositivo en el hombro, una caja que contiene los sensores y

llantas para darle movilidad al usuario [9].

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Ilustración 6: Esquema del prototipo [9].

El dispositivo fue puesto a prueba en ambientes controlados, sus resultados no son

parecidos a lo esperado ya que la mayoría de los usuarios resaltaron la incomodidad de

cargar un dispositivo de este tamaño. Respecto a la parte ultrasónica, se evidenciaron

diferentes problemas tales como la no detección de objetos colgantes y las diferencias de

altura al movilizarse tales como huecos, escaleras, etc. Los problemas mencionados

anteriormente dan a entender que el problema se solucionó en una pequeña parte, ya que

estos aspectos son muy importantes para la población invidente y no fueron considerados

[9].

Tacit Project: Un sonar para invidentes

Este trabajo consiste en una solución similar a la planteada a lo largo de este documento.

Particularmente, esta solución tiene como objetivo orientar a una persona invidente en un

espacio cerrado por medio de un sensor ultrasónico ubicado en la muñeca, y cuenta con una

retroalimentación háptica por medio de dos servomotores que hacen presión sobre la piel al

detectar un objeto cercano [21]. El uso de este dispositivo es similar al de un bastón, ya que

requiere un esfuerzo de movimiento del brazo para obtener diferente información el

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entorno, y cuenta con un rango muy limitado. Su uso en la muñeca es un aspecto positivo,

no molesta al usuario al realizar acciones como comer o agarrar algún objeto [21].

Ilustración 7: Tacit Project y su concepto de banda en la muñeca [21]

El dispositivo cuenta con dos sensores ultrasónicos que están conectados a un Arduino,

quien se encarga de procesar la información obtenida y activar los servomotores que dan

retroalimentación al usuario sobre objetos cercanos [21]. Este utiliza una pila de 9V para

alimentar el sistema [21], pero representa una falla al no informar al usuario en caso de que

esta esté por acabar su carga. Lo anterior implica que el usuario seguirá usando el

dispositivo sin saber que este se encuentra sin batería, representando un riesgo potencial de

accidente.

UltraCane

Este trabajo toma un objeto ya existente y lo mejora de forma que solucione más

puntualmente el problema. Se trata de un bastón para invidentes que posee un sensor

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ultrasónico en su punta, y busca dar una nueva sensación de ambiente al usuario [22]. Al

tener conocimiento del funcionamiento de este invento, se puede manipular de mejor

forma la parte ultrasónica para crear una solución mejor.

Ilustración 8: UltraCane, en su modo para guardar [22]

Los sensores del bastón proveen una mayor precisión al poder recorrer una distancia mayor

a la que el bastón puede llegar [22]. Para informar al usuario, se usa una respuesta háptica,

que en este caso, se trata de un motor que vibra al detectar un obstáculo [22]. El gran

problema que existe en la utilización de este dispositivo, además del disgusto de usarlo (tal

como se explicó en secciones anteriores), es la facilidad para dañar el sensor al estar

expuesto a diferentes alturas respecto al suelo, tanto en interiores como en exteriores. Este

también puede llegar a abrumar a la persona debido a su constante vibración en terrenos

con varios desniveles.

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Bastón Ultrasónico

Este es un Trabajo de Grado realizado en la Universidad Manuela Beltrán por estudiantes de

las carreras Ingeniería Biomédica e Ingeniería Electrónica. Consiste en un bastón que posee

tres sensores ultrasónicos, los cuales miden la distancia de un objeto en tres posibles

direcciones: izquierda, frente y derecha, en un rango de entre 15 y 20 cm [23]. Esta unidad

encargada de recoger y procesar los datos de los sensores se comunica con otro sensor que

va como pulsera en la mano del usuario, el cual informa mediante vibraciones la cercanía de

obstáculos [23].

Ilustración 9: Bastón Ultrasónico con su respectiva pulsera. Tomado de

http://www.umb.edu.co/images/noticias/ing-electronica/2.jpg

Al igual que UltraCane, los sensores se encuentran al nivel del suelo, lo cual puede dañarlos

al ser golpeados contra el piso, o en un caso de descuido, golpear un obstáculo. Igualmente

puede llegar a abrumar al usuario en terrenos con varios desniveles debido a su constante

vibración.

Uso de teléfonos inteligentes para ayudar a personas con discapacidad visual a localizarse dentro de un espacio cerrado

Este es un Trabajo de Grado realizado en la Pontificia Universidad Javeriana por estudiantes

de la carrera de Ingeniería de Sistemas. Consiste en el uso elementos de hardware y de

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software, que permiten a una persona con discapacidad visual conocer su localización

dentro de un lugar cerrado a través de una aplicación móvil, sin necesidad de usar un GPS

[24]. Además, el proyecto cuenta con retroalimentación al usuario de su localización

mediante un mecanismo de voz [24].

Ilustración 10: Esquemático paso a paso de cómo usar esta solución [24]

Esta aplicación resulta abrumadora para el usuario, ya que su mecanismo de voz se ejecuta

de forma repetitiva y puede llegar a molestar al usuario. Adicional a esto, dentro de ciertos

ambientes cerrados (como residencias), es más factible conocer los obstáculos que se

encuentran dentro de estos en comparación con conocer la localización de la persona. Si

bien conocer la ubicación actual es útil para los invidentes, no es suficiente a la hora de

caminar en estos ambientes cerrados.

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Perro Lazarillo

Este animal tiene como objetivo orientar a una persona con discapacidad visual en todo tipo

de ambientes. Para ser lazarillo, un perro debe reunir ciertos aspectos de tamaño,

sociabilidad y vivacidad cerebral, siendo el Pastor Alemán, el Labrador Retriever y el Golden

Retriever los únicos que cumplen estas condiciones. Estos perros requieren normalmente un

año y 4 meses para considerarse aptos como Lazarillos, luego de pasar por una escuela de

adiestramiento y unas cuantas experiencias iniciales con su dueño [25]. A las afueras de

Bogotá, existe una escuela de adiestramiento para estos perros, la cual cuenta con el aval de

los ministerios de Transporte y de Medio Ambiente [26].

Algunos de estos son vistos ayudando a su dueño a conseguir asiento en un bus, cruzando

una calle y esquivando diferentes obstáculos. A pesar de contar con las capacidades para

hacerse cargo de una persona, hay que recordar que los Lazarillos son animales y como toda

mascota, deben ser cuidados en aspectos vitales como alimentación, higiene, salud y

buenos períodos de descanso, que pueden llegar a ser una carga más para el usuario.

Ilustración 11: Perros Lazarillos y sus dueños

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3. Justificación

Reuniendo los conceptos expuestos en este documento, se formuló la pregunta ¿cómo es

posible mejorar la calidad de vida de las personas con discapacidad visual mediante la

creación de un sistema que integre técnicas de orientación espacial? Como se mencionó en

secciones anteriores, es posible diseñar un dispositivo electrónico para simular la

ecolicalización como técnica de orientación espacial, y que a la vez sea cómodo y portable

para personas invidentes. Aunque ya existen algunos enfoques que emplean este principio

mediante sensores ultrasónicos, no aprovechan el uso de ciertas tecnologías portables como

lo son los teléfonos inteligentes.

El uso de soluciones no relacionadas a tecnologías de información es común entre la

población invidente, los mejores ejemplos de esto son los bastones y los perros lazarillos.

Como ya se mencionó en la sección Trabajos Relacionados, estos perros toman un largo

tiempo para ser adiestrados como guías (1 año y 4 meses), mientras que el dispositivo

electrónico se puede producir en serie en un tiempo menor y a un costo más bajo.

A diferencia de los lazarillos, los bastones no han sido ajenos a la integración de nuevas

tecnologías para proveer una mayor retroalimentación del entorno al usuario. En el caso de

los que usan sensores ultrasónicos como el UltraCane y el proyecto de los estudiantes de la

Universidad Manuela Beltrán, corren el riesgo de deteriorar el sensor mediante golpes al

suelo o, en un caso de descuido, a obstáculos. También pueden abrumar al usuario en

terrenos con desniveles.

También existen las soluciones que simulan la ecolicalización mediante dispositivos

electrónicos, pero estos se encuentran en una etapa experimental o son únicamente

difundidos en la página web de su creador. En estos casos, el tamaño juega un papel muy

importante, ya que un personaje invidente debe sentirse cómodo al hacer uso de estos

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dispositivos. El dispositivo experimental no cumple con este criterio, debido a que no está

diseñado para cualquier ambiente y sus sujetos de prueba resaltaron lo incomodo de cargar

un dispositivo a la espalda [9], más grande que una simple mochila.

El segundo dispositivo, al ser basado en Arduino, se asemeja al presente trabajo de grado,

con la diferencia de que dicho dispositivo utiliza servomotores que presionan la piel del

usuario como retroalimentación [21]. Posee una pequeña capacidad de procesamiento ya

que utiliza un Arduino Pro Mini [27], así que sus funciones se limitan a hacer lecturas del

sensor y retroalimentar al usuario, sin hacer uso de un filtro para calcular la velocidad de

objetos en movimiento o tener en cuenta la velocidad del mismo usuario.

A diferencia de los microcontroladores, los teléfonos inteligentes son dispositivos con una

buena capacidad de procesamiento, pero han sido poco utilizados en soluciones para

invidentes. El caso expuesto en la sección anterior es uno de los pocos que hacen uso de

esta tecnología. Este brinda información respecto a la localización dentro de un

establecimiento, lo cual no resuelve el problema de orientación dentro de dicho lugar.

Debido a las desventajas que existen en los trabajos relacionados, se llegó a la conclusión de

que un sistema nuevo puede ser creado a partir del uso de un microcontrolador para

recoger datos de uno o más sensores ultrasónicos y enviarlos a un teléfono inteligente de

forma inalámbrica, el cual debe ejecutar un algoritmo para el procesamiento de dichos

datos y darle una retroalimentación precisa y confiable al usuario. De esta forma, se

aprovecha la capacidad de procesamiento de los teléfonos inteligentes y la versatilidad de

los microcontroladores para construir un dispositivo cómodo y portable.

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4. Descripción de la Solución

En esta sección se describe cómo fueron los pasos para diseñar y construir la solución

planteada. Dicha solución se dividió en dos módulos importantes: Arduino y Android.

Adicionalmente, se resaltan las restricciones de la solución y los estándares usados.

Diseño y construcción de la solución

El sistema consiste en dos módulos que interactúan para lograr un procesamiento eficiente

de la información recolectada. El primer módulo es un dispositivo electrónico que consta de

un sensor ultrasónico que recolecta la información del entorno. Dado que esto implica

conocimientos de electrónica avanzados, se optó por utilizar un microcontrolador como

Arduino o Raspberry Pi, que son plataformas electrónicas de código abierto basado en

hardware y software fáciles de usar y que están orientados a todo aquel que desee realizar

proyectos interactivos [18]. El segundo módulo consiste de una aplicación móvil, que

cumple la función de ejecutar un algoritmo de ecolicalización propuesto y comunicar los

datos a la persona invidente de forma entendible para esta (audio y vibraciones).

Se utilizó un teléfono inteligente ya que su capacidad de procesamiento es mayor a la de un

microcontrolador (se realiza una comparación entre un Samsung Galaxy S4 Mini y un

Arduino Mini Pro) [27] [28]. Para lograr comunicar estos dos módulos, se utiliza un

dispositivo Bluetooth en el primero para establecer una vía de transferencia de información

hacia el segundo.

A continuación se exponen en detalle el diseño y la construcción de los dos módulos

propuestos como parte de la solución, y su respectiva integración.

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Arduino

Para lograr simular el mecanismo de ecolicalización, fue necesario crear un dispositivo

electrónico el cual debía contar con mínimo un sensor ultrasónico que emita y reciba ondas

mayores a 20 KHz. Se planteó un esquemático básico del módulo, donde se contemplaron

los componentes expuestos en la siguiente tabla.

Componente Cantidad Descripción

Sensor Ultrasónico HC-SR04 1

Emite ondas con una frecuencia de 40 KHz.

Útil para medir distancias desde 2 cm hasta 4

m con un ángulo máximo de 30° y un error de

3 mm [29]

Arduino Pro Mini 5V 1

Microcontrolador utilizado para recolectar

información de los sensores ultrasónicos y

realizar envíos a través de Bluetooth [27]

Modulo USB tipo A 1

Debido a que el Arduino a usar no posee su

propio módulo USB integrado, es necesario

integrar uno para subir el código

correspondiente a la solución

Bluetooth HC-05 1

Módulo que utiliza comunicación serial a

través de Bluetooth, puede ser Esclavo o

Maestro [30]

Protoboard/Breadboard 1

Debido a que se desea construir un prototipo,

se usa esta tableta para ubicar los

componentes enunciados [31]

Tabla 1: Materiales del módulo (versión 1.0)

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Ilustración 12: Esquemático base (versión 1.0)

Posteriormente, se construyó el primer prototipo del módulo. Este prototipo inicial

recolectaba información del sensor y la transmitía por comunicación serial a través del

Bluetooth cada 500 ms. Al tener solo un sensor habilitado, no existieron problemas de

interferencia con otro posible sensor ni lecturas sobrepuestas. En este enfoque, solo se

tomaron en cuenta los objetos que se encontraran al frente del usuario.

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Ilustración 13: Prototipo inicial sin uso de batería (esta foto fue tomada antes de colocar

el módulo Bluetooth)

Esta versión fue presentada en el primer semestre del 2015, en el marco de la feria de

posters de la materia Seminario de Metodología de Investigación, donde se mostró el

funcionamiento básico del dispositivo y como enviaría los datos al módulo de Android. Estos

datos fueron mostrados desde la pantalla de un computador, debido a que el receptor del

módulo Bluetooth no contaba con 3.3 V, voltaje con el cual trabaja para recibir datos del

Arduino, lo que hacía que el módulo no funcionara o trabajara por unos cuantos segundos

antes de apagarse.

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El siguiente paso consistió en integrar una batería de zinc-carbón de 9V como fuente de

alimentación del dispositivo para hacerlo independiente del USB como fuente, junto a un

switch de dos posiciones para prender y apagar el dispositivo sin necesidad de retirar la

batería mencionada. Como detalle adicional a lo propuesto como Trabajo de Grado, se

agregó un segundo sensor ultrasónico HC-SR04 con el objetivo de poder detectar cambios a

nivel del suelo como escalones, pendientes o huecos, siendo un complemento al bastón,

más no un reemplazo total. Por último, se agregaron dos (2) resistencias, de valores 2 KΩ y

4.7 KΩ respectivamente, para regular el voltaje en el receptor del Bluetooth a 3.3 V.

Para este prototipo se creó un esquema de circuito impreso o PCB (Printed Circuit Board), el

cual es una tarjeta que permite encaminar señales eléctricas entre diferentes puntos de

componentes soldados a estos y conectados entre sí a través de caminos [32]. Este se

realizó con el propósito de crear una vista previa del producto final en caso de poder crearlo

para la validación.

Ilustración 14: Mejora del prototipo inicial (versión 1.1)

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Ilustración 15: Posible circuito impreso de esta versión

Durante la actualización del prototipo, surgieron dos problemas graves que afectaron el

funcionamiento del módulo completo. Se encontró que el segundo sensor, para efectos de

pruebas, no se podía inclinar debido a que no podría hacer contacto con la protoboard.

Adicional a lo anterior, la protoboard utilizada en ese momento producía cortos,

específicamente en la zona donde estaba ubicada la batería, dejando el módulo sin

alimentación externa y, de nuevo, dependiendo del módulo USB como fuente de

alimentación.

El primer problema se resolvió mediante cables conectados a los pines del segundo sensor,

lo cual permitió moverlo e inclinarlo. El segundo problema fue solucionado mediante el

cambio de la protoboard por una nueva. Una vez solucionados ambos contratiempos,

aparece un nuevo problema, que consistió en que el módulo USB consumía toda la energía,

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privando al Bluetooth y al segundo sensor de la corriente necesaria para funcionar.

Curiosamente, esto solo sucedía al usar la batería para encender el módulo completo,

haciendo aún presente la dependencia del módulo USB como fuente de alimentación.

Ilustración 16: Prototipo modificado siguiendo el esquemático

Debido a los inconvenientes descritos anteriormente, se decide buscar un Arduino que

tuviera un módulo USB integrado a la placa, cantidad similar de pines digitales (13),

procesamiento (16 MHz) y medidas similares al Pro Mini (18x33mm) [27]. Después de una

exhaustiva búsqueda, se encuentra el Arduino Nano 3.0, el cual cuenta con características

similares al Pro Mini y un módulo USB tipo B integrado, solo su tamaño varía (18x45mm)

[33]. Gracias a este nuevo microcontrolador, se avanzó a la siguiente versión. Se planteó un

esquemático nuevo y su correspondiente representación en un esquema de circuito

impreso, donde se contemplaron los componentes expuestos en la siguiente tabla.

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Componente Cantidad Descripción

Sensor Ultrasónico HC-SR04 2

Emite ondas con una frecuencia de 40 KHz.

Útil para medir distancias desde 2 cm hasta 4

m con un ángulo máximo de 30° y un error de

3 mm [29]

Arduino Nano 3.0 1

Microcontrolador utilizado para recolectar

información de los sensores ultrasónicos y

realizar envíos a través de Bluetooth [33]. Sus

pines trabajan a 5V.

Batería 9V 1Batería de zinc-carbón utilizada como fuente

de alimentación del módulo

Switch de 2 posiciones 1Switch que permite prender y apagar el

módulo

Bluetooth HC-05 1

Módulo que utiliza comunicación serial a

través de Bluetooth, puede ser Esclavo o

Maestro [30]

Protoboard/Breadboard 1

Debido a que se desea construir un prototipo,

se usa esta tableta para ubicar los

componentes enunciados [31]

Tabla 2: Materiales del módulo (versión 2.0)

Página 35



Ilustración 17: Nuevo esquemático (versión 2.0)

Ilustración 18: Circuito impreso de la versión 2.0

Página 36


Luego de integrar el nuevo Arduino al módulo, los problemas de la versión anterior se vieron

resueltos y, adicionalmente, no se encontraron problemas nuevos. El tiempo de envío se

cambió para poder enviar más datos al módulo de Android y tener una mejor

retroalimentación de lo que capta el sensor, este nuevo tiempo fue de 100 ms.

Ilustración 19: Prototipo actualizado según el esquemático

Android

Este módulo se creó con el propósito de aprovechar la capacidad de procesamiento de los

smartphones, que es grande en comparación a la de los microcontroladores. Para iniciar con

la programación de este, se recurrió al uso de Android Studio como ambiente de desarrollo.

Cabe resaltar que este módulo se inició luego de la implementación de la versión 1.1 del

módulo de Arduino, la cual lograba transmitir los datos requeridos. También, se hizo un

levantamiento de requerimientos y un diseño de casos de uso, los cuales describen el diseño

del sistema y su funcionamiento orientado a la comodidad de las personas invidentes.

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Como primer momento, se creó una aplicación base con una interfaz de usuario sencilla,

que recibía los datos del módulo de Arduino por medio del Bluetooth del teléfono. Esta app

sirvió como verificación de que, efectivamente, el módulo de Arduino funcionaba como se

había esperado, enviando los datos de distancia recogidos del primer sensor, sin importar si

se trataba de ruido o el dato exacto.

Posteriormente, se diseñó un primer algoritmo, el cual tenía en cuenta un intervalo de

tiempo t=500 ms para la recepción de cada dato. En este se planteó la velocidad como la

derivada de la posición respecto al tiempo, y sus unidades corresponderían a cm/ms.

dxdt

→ v [ cmms ]

Ecuación 1: Definición de velocidad y sus unidades

Se planteó el uso de una escala con tres regiones importantes llamadas safe, regular y

danger. Esta fue creada a partir de una fórmula donde se tenía en cuenta el tiempo, el dato

de posición actual y un acumulado de datos de posición divididos en el tiempo en un rango

de tiempo. Esta última variable sería usada como calibración para determinar la velocidad

del usuario y sería personalizada para el este.

y=t ∆ x

∆ tx

Ecuación 2: Fórmula para generar los valores de la escala

Los valores máximo y mínimo de la escala se determinaron teniendo en cuenta las distancias

máxima (xmax=400 cm) y mínima (xmin=2cm) posibles del sensor, un tiempo

t=1000 ms=1 s y una velocidad que consistía en la mitad del intervalo de distancias

posibles en el tiempo en que se enviaba un dato (v=199 cm /500 ms=0.39 cm /ms). A

partir de estos valores, se calculó la mitad de este rango, junto a sus cuartos, para

determinar las tres regiones planteadas.

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ymax=1000∗0.39

2=195 ymin=

1000∗0.39400

=0.975

Ecuación 3: Valores máximo y mínimo de la escala propuesta

En este primer modelo se encontraron inconsistencias tal como la falta de respuesta en

tiempo real, la velocidad del objeto captado por el sensor y la filtración de la señal para

eliminar el ruido propio del medio. Para solucionar uno de estos problemas se recurre a un

modelo matemático que se acerca al comportamiento de los murciélagos cuando cazan

[34]. Este segundo modelo se construye reemplazando al murciélago por el usuario, y la

presa por un objeto, y su movimiento en dos dimensiones por una sola dimensión, que es la

que se encuentra al frente del sensor.

d xu ( t )dt

=vu ( cos (30° ) )d xo (t )

dt=vo (cos (θ ( t ) ) )

Ecuación 4: Modelo de velocidad de Usuario y Objeto

Se define la velocidad del usuario en función del ángulo máximo del sensor (30°), el cual se

toma como factor de calibración, y la velocidad del objeto en función de su ángulo en el

tiempo respecto al sensor (0 ° ≤θ ( t )≤ 30°). Por simplicidad del modelo, se omite todo lo

referente a dirección, ya que este problema es de una sola dimensión.

Para integrar este segundo modelo a la fórmula de escala ya planteada, se propone una

forma de calcular las velocidades a partir de los datos ya recogidos en un intervalo de

tiempo. Se tomó un intervalo de tiempo de t=500 ms, con un tiempo de muestreo de

t n=100 ms, lo que quiere decir que se tenían en cuenta n=5 muestras. Luego de tomadas

las muestras, se calculaba el promedio de estas y se dividía en el tiempo t para tener la

velocidad del objeto, omitiendo el ángulo del objeto ya que no había forma de saber este

dato. Para la velocidad del usuario, se realizaría una calibración con una fórmula similar a la

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anterior, donde sí se tendría en cuenta el ángulo del máximo del sensor teniendo como

objeto un muro.

vo=1

t∗n∑i=1

n

xoivu=

30t∗n∑i=1

n

xoi

Ecuación 5: Fórmulas de velocidad para Objeto y Usuario (calibración)

y=t ( vo+vu )

xo

Ecuación 6: Fórmula de escala adaptada al nuevo modelo

El segundo modelo resolvió el problema de la calcular velocidad del objeto captado por el

sensor, pero aún persistían la ausencia de respuesta en tiempo real y la filtración de la señal.

Para plantear el tercer modelo, se pidió asesoría del profesor Leonardo Flórez Valencia,

quien sugirió el uso del Filtro de Kalman, el cual es un método recursivo de estimación

óptima, es decir, infiere parámetros de interés de observaciones inciertas e inexactas, y

procesa nuevos datos a medida que ingresan al sistema, siempre y cuando las variables sean

aleatorias y tengan una distribución gaussiana [35].

Este filtro se define a partir de un estado donde se tiene posición y velocidad: xk=[ pv ].

Como se mencionó anteriormente, las variables son aleatorias y tienen una distribución

Gaussiana, lo que implica que cada variable tenga una media μ como centro de su

distribución, y una varianza σ 2, la cual se interpreta como la incertidumbre. Para este caso,

la variable que se asume como aleatoria es la posición, mientras que la velocidad tiene fines

estadísticos para realizar las predicciones sobre la posición.

Para modelar un estado como una distribución Gaussiana en un tiempo k se necesitan la

mejor estimación xk (lo que se definió anteriormente como la media μ), y su matriz de

covarianza Pk, la cual representa la correlación de las variables a tratar, sus elementos se

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nombran Σij. Cabe resaltar que al ser una función de predicción, no concierne si el estado es

el real, lo importante es que trabaja sobre todos y arroja una nueva distribución [36].

xk=[ pv ]Pk=[Σ pp Σ pv

Σvp Σvv ]Ecuación 7: Variables del estado

Se revisa el estado actual en un tiempo k−1, para predecir el siguiente estado, en un

tiempo k . Este paso de predicción se puede representar con una matriz Ak , también

llamada matriz de transición, la cual toma todos los puntos de la estimación original y los

lleva a una nueva localización predicha, que es a donde se movería el sistema si la

predicción original fuera la correcta. Para actualizar la matriz de covarianza se actualiza

mediante la matriz identidad [36].

La influencia externa es todo factor que puede afectar el sistema desde el mundo exterior.

Esta se representa mediante la matriz Bk y el vector uk , los cuales añaden dichos factores a

la predicción, para tomarlos como una corrección. En sistemas simples se puede omitir ya

que seguramente estos no tienen influencia externa. Adicionalmente, se modela la

incertidumbre asociada al mundo exterior mediante la matriz Qk, la cual representa la

covarianza de las influencias que no se pueden seguir y que serían ruido. Todo lo anterior se

resume en las ecuaciones mostradas a continuación.

xk=A k xk−1+B k uk

Pk=A k P k−1 AkT+Qk

Ecuación 8: Ecuaciones de la fase de Predicción

Posteriormente se procede a refinar la predicción mediante la matriz de transición de la

medida H k. Esto permite entender la distribución esperada de las lecturas del sensor

mediante su media μesperada=H k xk, y su covarianza Σesperada=H k Pk H kT . Gracias a la

incertidumbre de los sensores, es más probable que algunos estados por encima de otros

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hayan producido la última lectura. Por esto, la covarianza de la incertidumbre producida por

ruido del sensor se representa en la matriz Rk , y su media, que es la última lectura

registrada, se representa en el vector mk.

Para este momento se tienen dos distribuciones Gaussianas, una correspondiente a la

predicción realizada y otra a la lectura del sensor. Al multiplicar estas dos distribuciones, se

obtiene una nueva distribución más precisa que las dos anteriores, donde la media de esta

nueva es la configuración para la cual ambas estimaciones tienen mayor probabilidad, y por

tanto, es la mejor estimación. La multiplicación de estas distribuciones se expresa mediante

la matriz K, llamada también Ganancia de Kalman.

K=P k H kT ( H k Pk H k

T+Rk )−1

Ecuación 9: Ganancia de Kalman

Retomando la media y covarianza esperadas, y agregando los términos anteriormente

mencionados, se obtiene la actualización del estado, en donde xk' es la nueva mejor

estimación y Pk' su error respectivo. Esta fase está compuesta por las ecuaciones mostradas

a continuación. Para una explicación matemática más detallada, se debe revisar el Anexo 3.

xk' = xk+K (mk−H k xk )

Pk' =P k−K H k Pk

Ecuación 10: Ecuaciones de la fase de Actualización

La implementación del algoritmo fue posible gracias al trabajo en conjunto con el profesor

Leonardo, ya que él proveyó el código necesario para implementar el filtro, mientras que el

grupo implementó una clase de Matriz, la cual permite realizar operaciones entre vectores y

matrices como suma, resta, multiplicación, transpuesta e inversa. Este filtro fue

implementado en C++, mientras que el resto de la aplicación (recepción del Bluetooth y

asistente de voz) fue implementada en Java. Para unir estos dos lenguajes en un ambiente

de cross-compile, se utilizó el Native Development Kit (NDK) de Android, que es una

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herramienta que permite implementar módulos de una aplicación de Android en C o C++

[37].

El NDK de Android soporta el código nativo gracias al Java Native Interface (JNI), el cual es

una interfaz que permite escribir métodos nativos en Java y embeber aplicaciones nativas

en la máquina virtual de Java [38]. En este caso, se requirió implementar una interfaz JNI en

C++ para poder usar el filtro por medio de un método nativo en Java, esta interfaz se

encarga de recibir datos del Bluetooth como un parámetro y devolver la mejor estimación

calculada por el filtro.

La implementación de la clase Matriz fue necesaria debido a que el filtro hecho por el

profesor Leonardo realizaba todas sus operaciones de algebra lineal utilizando una librería

llamada ITK (Insight Toolkit). La documentación sobre la compilación de esta librería en

Android es casi nula, y las guías que existen sobre esto se encuentran incompletas o mal

redactadas. Debido a esto y a que las matrices utilizadas para este problema son pequeñas

(tamaño máximo de 2x2), se toma la decisión de implementar dicha clase para realizar las

operaciones necesarias para el funcionamiento del filtro.

Luego de integrar el algoritmo a la aplicación base, se dio paso a la implementación del

asistente de voz de la aplicación, el cual considera 3 rangos para dar diferentes tipos de

retroalimentación. En el primer rango de 2cm a 100cm el asistente emite un mensaje de

emergencia de audio donde se advierte al usuario que existe un obstáculo muy cerca al

frente, el cual se repite cada 10 segundos. En el segundo rango de 101cm a 150cm el

asistente hace que el celular vibre por 5 segundos, cada 5 segundos para hacer consiente al

usuario de que hay un riesgo potencial al frente. En el tercer rango el asistente no genera

advertencias, ya que el usuario se encuentra fuera de peligro y a una distancia prudente de

un obstáculo.

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Integración

Una vez terminado el módulo de Android, se procedió a crear una caja especial para alojar el

módulo de Arduino para facilitar el uso del mismo en la etapa de pruebas. En esta

integración, se aplicó el filtro solo al primer sensor, que es aquel que detecta los obstáculos

que se encuentran al frente del usuario. El sensor de desniveles en el suelo fue retirado

debido a que este presentaba fallas constantes y por su carácter opcional para este Trabajo

de Grado, lo que llevó a diseñar el ambiente para las pruebas sin desniveles. Esta caja se

explica con mayor detalle en la sección de Validación.

Ilustración 20: Aplicación en funcionamiento y Caja alojando el sensor

El siguiente diagrama describe los componentes esenciales del sistema. Como se puede

observar, este está repartido en los dos dispositivos físicos: el sistema AKLAS-Android, en un

Smartphone y AKLAS-Arduino en el dispositivo Arduino. Este último no posee componente

de visualización, solo obtiene los datos del tiempo y mediante el Serial Port Print, los envía

al Android. Una vez obtenida la información pasa por el mecanismo de recepción Bluetooth

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para ser totalmente procesado por el filtro de Kalman y así obtener la correspondiente

notificación.

Ilustración 21: Diagrama de Despliegue del proyecto

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Restricciones

Distancia máxima

Como se describió en secciones anteriores, los sensores ultrasónicos utilizados solo pueden

medir distancias desde 2 cm hasta 4 m con un ángulo máximo de 30°. Esto significa que todo

obstáculo que se encuentre a más de 4 m o de 30°, no será tenido en cuenta en la lectura de

datos y su posterior filtrado.

Vida útil de la batería

Las baterías de 9V son conocidas por ser poco eficientes, especialmente cuando estas no

son recargables. Frente a un consumo de 20 mA por parte del dispositivo, al utilizar baterías

de Zinc-Carbón con capacidad de 400 mAh (miliamperios por hora) o Alcalinas con

capacidad de 550 mAh, el dispositivo puede funcionar por 14 horas o aproximadamente 19

horas respectivamente. Estos tipos de baterías son útiles para dispositivos de bajo drenaje,

además del hecho de que son baratas [39].

Para lograr que el dispositivo funcione por más tiempo, se recomienda el uso de baterías

recargables, las cuales pueden ser de Hidruro de Nickel-Metal (NiMH), Nickel-Zinc (NiZn) o

Alcalinas recargables. Si bien estas baterías pueden proveer una mayor duración, poseen

algunos problemas que se deben tener en cuenta, por ejemplo, las baterías NiZn puede

quemar las luces led o algunos circuitos rápido debido a su alto voltaje [39].

Estándares

EssUp (Essential Unified Process)

Metodología basada en los procesos unificados, metodologías agiles y el modelo de

madurez de procesos. Cada uno de estos aporta diferentes capacidades a la metodología

como una estructura definida, agilidad y mejora de procesos. Es una mejora a RUP que

consiste en identificar diferentes prácticas de desarrollo iterativo, se basa en casos de uso,

prácticas para el equipo y los procesos [11]. El proceso de EssUp confía en la separación de

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intereses, lo cual ayuda a identificar y asignar intereses en un cierto orden de prioridad,

además de simplificar y encaminar el proceso a una meta específica mediante un enfoque

determinado [11].

Comunicación Serial

Protocolo de comunicación entre dos dispositivos en el cual la información se envía a través

de un flujo de bits, donde solo pasa un bit a la vez. Este es asíncrono, es decir, no requiere

de un reloj externo para realizar intercambios de información. Entre los dispositivos más

comunes que usan este protocolo se destacan los módulos GPS, Bluetooth, Xbee y pantallas

LCD seriales [40].

Este protocolo posee cuatro mecanismos que aseguran una transferencia de datos robusta y

sin errores, siendo los últimos tres parte del entramado que se envía. Estos se explican a

continuación.

Baud Rate (velocidad de transmisión): define que tan rápido se envían los datos a

través del flujo, expresado en bits por segundo (bps). Ambos dispositivos deben

funcionar a la misma velocidad [40].

Bits de datos: Bits que corresponden a los datos a enviar, estos pueden variar entre

5 y 9 bits. Ambos dispositivos deben acordar si el bit más significante llega primero,

o al contrario [40].

Bits de sincronización: Estos corresponden a los bits de inicio y de final de la trama.

El final puede estar compuesto por 1 o 2 bits, mientras que el inicio solo contiene 1

bit [40].

Bit de paridad: Se usa para realizar un chequeo de errores de bajo nivel. Para

obtener estos bits, se deben sumar los bits de datos y dependiendo si la suma es par

o impar, se coloca o no el bit respectivamente. Este es opcional debido a que puede

hacer más lenta la transmisión y requiere que ambos dispositivos posean una

implementación de manejo de errores. Solo se reserva para medios de transmisión

con mayor presencia de ruido.

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Bluetooth

Tecnología de comunicaciones inalámbrica que se encuentra en una gran cantidad de

dispositivos, desde celulares y computadores hasta equipos médicos. Su intención es

reemplazar los cables que conectan a los dispositivos y mantener un nivel alto de seguridad.

Algunas de sus principales características son la ubicuidad, su bajo consumo energético y su

bajo costo [20], lo que la hacen una tecnología excelente para la sincronización de

diferentes dispositivos.

La tecnología Bluetooth opera en la banda ISM (industrial, científica y médica) entre 2.4 GHz

y 2.485GHz, la cual no tiene restricciones de licencias. Usa un espectro ensanchado por salto

de frecuencia, full-duplex, de 1600 saltos por segundo a una pequeña potencia de 2.5 mW.

Su salto es adaptativo entre 79 frecuencias a intervalos de 1 MHz, lo que significa que es

altamente inmune a interferencias y transmite de forma eficiente [20].

Serial Port Profile (SPP)

Protocolo implementado sobre Bluetooth que permite definir puertos seriales virtuales. Este

se utiliza cuando se requiere cambiar la interfaz de comunicación serial entre dos

dispositivos, típicamente RS-232 y UART, por Bluetooth [41]. Para lograr la transmisión de

datos, se definen dos roles cruciales:

Dispositivo A: Crea la conexión a otro dispositivo [42].

Dispositivo B: Espera a un dispositivo que tome la iniciativa de conectarse [42].

Las aplicaciones en ambos dispositivos no conocen el funcionamiento del Bluetooth, solo

conocen el uso de puertos seriales, por tanto, se emulan los puertos seriales mediante un

API provisto por el módulo Bluetooth en uso [42].

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Arduino

Es un tipo de microcontrolador utilizado para crear pequeños computadores que pueden

sentir y controlar el mundo físico más allá que un computador común. Esta plataforma es

open-source y consta de una placa programable o microcontrolador y un ambiente de

desarrollo de software exclusivo para esta. Puede ser integrado con dispositivos de entrada

como sensores o switches, dispositivos de salida como luces, motores, entre otros, y con

software que corre en un computador tal como Flash o MaxMSP [18].

Android

Sistema operativo para teléfonos inteligentes y tabletas, creado por Google, se encuentra en

cientos de millones de dispositivos móviles en más de 190 países en el mundo [43]. Android

es open-source, es decir, los fabricantes no deben pagar a Google para usarlo o modificarlo.

Permite comprar o descargar gratis aplicaciones desarrolladas por diferentes usuarios que

desean sacar un mayor potencial del teléfono [44].

SRS (Software Requirement Specification)

Documento que sirve como especificación de un producto de software en particular con un

objetivo determinado. Este debe únicamente definir los requerimientos de software del

proyecto, sin dar detalles de diseño, verificación o administración y planeación del proyecto

[45].

TAM (Technology Acceptance Model)

Modelo desarrollado para estudiar la aceptación de una tecnología para un grupo de

individuos, donde se evalúan la facilidad de uso y la utilidad percibidas de dicha tecnología

[14]. Debido al crecimiento de los costos en la producción de nuevas tecnologías, la poca

aceptación y subutilización de algunas de estas, es necesario realizar este estudio en una

etapa de investigación [46].

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5. Validación

Como se ha mencionado en secciones anteriores, se utiliza el Technology Acceptance Model

(TAM), el cual plantea evaluar la aceptación de una nueva tecnología en 2 áreas principales:

Utilidad Percibida (U) y Facilidad de Uso Percibida (E). A partir de estas áreas principales,

teniendo en cuenta las variables externas a la tecnología, se derivan 2 nuevas áreas como

complemento a las anteriores: Actitud hacia el Uso de esta tecnología (A) y la Intención de

Conducta de Uso (BI).

Se diseñó una encuesta de 8 preguntas que son pertinentes a las 4 áreas planteadas

anteriormente. Cada pregunta establecía una escala de 1 a 5, donde 1 es improbable y 5

probable. La intención de esta fue analizar el impacto del sistema de forma cuantitativa, y

observar qué tanta aceptación tendría el mismo. Para visualizar el formato de encuesta, ver

el Anexo 4.

Ilustración 22: Áreas del Technology Acceptance Model a trabajar [46]

Para facilitar el porte del sensor durante las pruebas, se planteó crear una caja para alojar el

módulo de Arduino, y que este se pudiera usar a modo de cinturón. Se diseñó un primer

modelo, el cual estaba hecho de un aglomerado de madera, con un grosor de 0.5 cm. Este

diseño resultó ser complicado y lento, debido a que la madera debió ser cortada y lijada

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para crear solo una cara. Una vez terminadas las caras, se realizó el intento de unirlas de

distintas formas (pegante, silicona y clavos) pero sin un resultado satisfactorio, lo cual tuvo

como consecuencia el planteamiento de un nuevo diseño.

Ilustración 23: Caja hecha en madera (Primer diseño)

En este nuevo modelo se tuvo en cuenta un aspecto importante: la caja no está relacionada

directamente a la propuesta de Trabajo de Grado. Para evitar más complicaciones, se optó

por comprar una caja de cartón que tuviera aproximadamente el tamaño de la protoboard

en que se montó el módulo de Arduino. Luego de adaptar la caja para alojar dicho módulo,

se colocó un cinturón en la parte posterior de esta para que los usuarios pudieran portarla

con facilidad.

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Ilustración 24: Caja alojando el módulo de Arduino

Ilustración 25: Caja de cartón (Segundo diseño)

Para crear el ambiente controlado, se reservó la de la Facultad de Ingeniería de la Pontificia

Universidad Javeriana. En este lugar se plantearon 3 corredores principales: el primero en la

entrada de la sala, el segundo en la división entre las mesas de computadores, y el tercero al

fondo de la sala. Adicionalmente, se acomodaron sillas apiladas para actuar como

obstáculos. Este ambiente se diseñó con el propósito de observar el comportamiento del

usuario en cada uno de los 3 rangos planteados en la sección anterior.

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Ilustración 26: Primer corredor

Ilustración 27: Segundo corredor

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Ilustración 28: Tercer corredor (derecha)

Ilustración 29: Tercer corredor (izquierda)

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El recorrido en el ambiente se inició desde el corredor de entrada, caminando derecho hasta

toparse con las sillas apiladas. El usuario debía girar hacia donde el sistema no le advirtiera

algún riesgo (a la derecha de las sillas), pasando al segundo corredor, donde debía caminar

hasta encontrar el tercer corredor. En caso de que quisiera girar, existían obstáculos que no

le permitirían seguir y lo forzarían a caminar hasta el fondo. En el tercer corredor, el usuario

tenía la opción de girar hacia la derecha o izquierda, para llegar al final de este pasaje que

marcaría el fin del recorrido.

Para las pruebas con invidentes, se contactó al Centro de Rehabilitación Para Adultos Ciegos

(CRAC) en la ciudad de Bogotá. Gracias a la doctora Esperanza González, se consiguió un

espacio en las instalaciones de la fundación para realizar las pruebas. Este consistió en un

pasillo de 10m, en el cual existe una puerta de vidrio y, adicionalmente, se iban ubicando

obstáculos como sillas o personas que muy amablemente colaboraron con la actividad. Los

sujetos de prueba debían recorrer el pasillo de ida y vuelta, desviándose al encontrar un

obstáculo.

6. Validación y Resultados

Este trabajo parte de la hipótesis de que la aplicación de electrónica digital a un sistema de

Ecolocalización produce una mejora significativa en la orientación de personas invidentes en

espacios cerrados. Para la validación de la solución se plantea la hipótesis de que la

aplicación de un algoritmo de estimación a un sistema de Ecolicalización muestra una

mejora significativa en la orientación de personas invidentes en espacios cerrados. Esta

segunda hipótesis busca complementar la primera para generar sistemas menos complejos

y distribuidos en función de mejorar la orientación de personas invidentes.

El sistema posee un error inherente de 0.03 cm por medida y un error para la iteración

actual del Filtro, calculado en la matriz de covarianza Pk' . Estos errores se encuentran

controlados mediante el Filtro de Kalman, lo que genera una mayor confiabilidad en el

sistema propuesto para la realización de la validación.

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Pruebas Videntes

Las pruebas se realizaron con una muestra de 10 estudiantes entre los 18 y los 23 años de

edad, sin discapacidad alguna. Estos fueron vendados antes de usar el sistema, y adaptados

a este mediante el porte y ajuste del cinturón y la caja del módulo de Arduino, y la ejecución

del módulo de Android. Los sujetos de prueba atravesaron el ambiente creado de la forma

que fue explicada en la sección anterior. Los horarios en que fueron observados estos casos

de prueba corresponden a las franjas de 11 am a 1 am y de 6 pm a 8 pm del 21 de Mayo de

2016.

Adicionalmente, para visualizar el comportamiento de los datos tomados contra los datos

filtrados, se utilizó la aplicación web Ubidots, la cual permite monitorear cifras de sensores a

través de internet y generar gráficas de los datos recibidos en ciertas partes del ambiente.

Esto se agregó al módulo de Android, donde se enviaron los datos anteriormente

mencionados para ser graficados y contrastados. En cada caso se generaron dos gráficos:

uno azul para representar los datos tomados por el sensor y uno verde para representar los

datos procesados por el filtro.

Primera Franja

Durante la primera franja, se dieron comportamientos inusuales de la aplicación de Android,

entre las que se destacan un retardo de 2 segundos entre el cálculo del dato filtrado y la

reacción del asistente de voz, el cual también afectaba la toma de datos del Bluetooth y su

filtrado. A continuación se explica el comportamiento de cada sujeto de prueba, que en

total fueron 4 en dicha franja.

Sujeto 1

Este primer sujeto caminó lentamente por el ambiente debido a su prevención con los

obstáculos. Al visualizar el comportamiento de los datos, se evidencia cómo el filtro, entre

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http://www.ubidots.com/


más datos tenga, elimina más picos de ruido y estabiliza las lecturas, lo que quiere decir que

el filtro aprende con el paso del tiempo para ser más tiempo. Cuando existen cambios

drásticos en un punto del tiempo de ejecución donde el filtro ha tenido un gran aprendizaje,

este se demora en llegar a este valor nuevo debido a que al filtro de Kalman también se le

conoce como un estimador de regresión lineal.

Durante esta prueba, se detectó por primera vez el retardo, medido en un tiempo de 1

segundo para este caso. Aunque este sujeto fue bastante prevenido con los obstáculos, fue

posible detectar este problema para rastrearlo durante el resto de la franja.

Ilustración 30: Comportamiento del Filtro en el sujeto vidente 1

Sujeto 2

El segundo sujeto, debido a su gran estatura, presentó una dificultad para el sensor al

detectar las sillas apiladas en el primer corredor. Este problema fue solucionado

reemplazando las sillas por una persona. Durante esta prueba se reafirmó el

comportamiento de los datos arrojados por el filtro y se detectó el retardo de nuevo, esta

vez con una medida de 2 segundos gracias a la rápida reacción de este sujeto frente a

cambios en su entorno. A partir de este caso se empezaron a presentar diferencias grandes

en las gráficas de comportamiento debido al retardo, el cual afectó el procesamiento de

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datos tomados del sensor, y llevó a la decisión de no tener en cuenta más gráficas por el

resto de la franja.


Sujeto 3

Este sujeto, al igual que el primero, se encontraba prevenido con los obstáculos. El retardo

fue notable en las gráficas, mientras los datos tomados por el sensor llegaban bien, los datos

filtrados estaban atrasados y mostraban un comportamiento anómalo respecto a lo que

sucedía en los diferentes momentos del recorrido. La nueva medición del retardo arrojó 2

segundos, reafirmando la medida anterior.

Sujeto 4

Este sujeto, al igual que el segundo, era más alto que las sillas apiladas y de reacción rápida

a cambios en su entorno. El retardo fue notable en el asistente de voz y en las gráficas

nuevamente. La nueva medición del retardo arrojó 2 segundos, reafirmando la medida

anterior. Terminada esta franja de pruebas, se procedió a solucionar los problemas

evidenciados al usar el sistema para tener mejores resultados en la segunda franja.

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Segunda Franja

Antes de la segunda franja, se solucionó el retardo de 2 segundos presentado en la franja

anterior. Este retraso se presentaba debido a que algunas actividades que se debían hacer

en paralelo, se trabajaron secuencialmente. Durante la observación de los sujetos en este

lapso de tiempo, no se presentaron nuevas anomalías. A continuación, continuando con la

numeración de la sección anterior, se explica el comportamiento de cada sujeto de prueba,

que en total fueron 6.

Sujeto 5

Este sujeto tuvo la misma particularidad que los sujetos 2 y 4 en cuanto a su estatura, con la

diferencia de que este se encontraba más prevenido que los otros dos mencionados. En la

gráfica de comportamiento de este sujeto se evidencia la eliminación del retardo, ya que los

comportamientos corresponden a lo que sucedía en ese instante de tiempo en el ambiente.

El accionar del filtro fue mucho más evidente en este caso, se visualiza como no obedece a

los picos de ruido del sensor y estabiliza las medidas respecto a su predicción.


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Sujeto 6

El séptimo sujeto se mostró confiado a la hora de utilizar el sistema, por lo que su reacción a

los cambios en el entorno fue rápida. Gracias a su seguridad al caminar, se pudo ver una

gran cantidad de ruido en las lecturas del sensor, y qué tan bien cumple el Filtro con su

tarea.


Sujeto 7

El caso de este sujeto fue particular, ya que por su baja estatura se acomodaba

perfectamente al ambiente, y su prevención con los obstáculos permitió al Filtro tener un

gran accionar con el ruido mientras se disminuía la distancia. Esta prueba se llevó a cabo

satisfactoriamente con comentarios positivos del sujeto respecto al sistema.

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Sujeto 8

Este sujeto fue otro caso particular, debido a su alta prevención con los obstáculos que

producía un caminar mucho más lento que en otros sujetos. Continuando con las

particularidades, durante esta prueba el sensor no captó mucho ruido del entorno y en

ciertos intervalos de tiempo tuvo comportamientos similares al Filtro.


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Sujeto 9

El comportamiento presentado por el Filtro en este caso no fue diferente al de los

anteriores. Este sujeto no presentó prevención respecto a los obstáculos.


Sujeto 10

El último sujeto se mostró confiado a la hora de utilizar el sistema, y al igual que el sujeto 7,

su reacción a los cambios en el entorno fue rápida. Este sujeto experimentó girar su cuerpo

ligeramente en ciertos tramos del segundo corredor, en el que el sensor captó una

considerable cantidad de ruido. El Filtro, nuevamente, presentó un comportamiento

esperado, suavizando los cambios drásticos y estabilizando las lecturas.

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Consolidado de las Pruebas Videntes

Luego de la ejecución de cada prueba, se le pidió el favor a los sujetos de llenar la encuesta

basada en TAM. Los resultados al final de las dos franjas se explican a continuación.

Ilustración 38: Respuestas pregunta 1

En esta primera pregunta se ve una aceptación general de AKLAS para la realización de

tareas en el aspecto de movilidad en un espacio cerrado. El 60% de los sujetos de prueba

estuvo de acuerdo en que aún hacen falta mejorar algunos detalles del sistema como su

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tamaño y peso, pero que el funcionamiento es suficiente para suplir la necesidad de

moverse en espacios cerrados.


En esta segunda pregunta se evalúa que tan rápida es la respuesta del sistema a la hora de

moverse. De nuevo, el 60% de los sujetos de prueba estuvieron de acuerdo en que el

sistema tiene una buena respuesta ante el entorno, a pesar de que consideraron los rangos

muy cortos para generar las advertencias.


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Esta pregunta fue orientada a la intención de conducta hacia el uso del sistema, en donde se

mostró que el 70% de los encuestados expresaron su satisfacción al dejar de preocuparse

por la movilidad en un espacio cerrado, ya que AKLAS les fue suficiente retroalimentación

del entorno para esto. Estos mismos expresaron que para hablar de productividad, hace

falta extender el sistema hacia los exteriores.


Para esta tercera pregunta, el 70% de los encuestados expresaron su conformidad con la

libertad que provee el sistema en su manipulación, ya que sus extremidades superiores se

encontraban libres para realizar una actividad cualquiera. Resaltaron que, en el estado en

que se encuentra el proyecto, es peligroso un eventual encuentro con unas escaleras.

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En esta quinta pregunta se ve que algunos de los sujetos no consideraron a AKLAS como un

obstáculo para vivir un día normal (40%), mientras que otros, a pesar de estar de acuerdo

con los primeros, señalaron la necesidad de mejorar la fuente de alimentación del módulo

de Arduino (60%), debido a que las pilas de 9V son reconocidas por su corta duración.


El 80% de los encuestados estuvo de acuerdo en que el sistema tiene una gran facilidad de

uso, ya que este solo consta de utilizar unos audífonos, vestir y encender el dispositivo, e

iniciar la aplicación de Android.

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El 70% de los sujetos de prueba expresaron el gusto por la interacción simple con el sistema,

destacando que solo se requiere ejecutar la aplicación para que esta comience a recoger

información del entorno y que no hay necesidad de acciones adicionales para su utilización.


En esta última pregunta los encuestados destacaron la baja curva de aprendizaje de este

sistema para ser dominado por completo. El 70% expresó sentirse a gusto con las

intervenciones del asistente de voz, bien sea por medio de vibraciones o mensajes de audio.

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Adicional a las respuestas de la encuesta, se realizó un consolidado de gráficas de

comportamiento de todos los sujetos de prueba, teniendo en cuenta los datos del sensor y

los filtrados para dar una guía de cómo variaron los comportamientos de estos en los

mismos escenarios.

Ilustración 46: Consolidado de datos del sensor

Ilustración 47: Consolidado de datos filtrados

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Pruebas Invidentes

Las pruebas con la población objetivo del proyecto se realizaron con una muestra de 6

personas entre los 20 y los 50 años de edad, de los cuales 2 poseen visión baja, mientras que

el resto son invidentes. Los sujetos de prueba atravesaron el ambiente creado de la forma

que fue explicada en la sección anterior. El horario en que fueron observados estos casos de

prueba corresponde a la franja de 1:30 pm a 3 pm del 31 de Mayo de 2016.

Nuevamente, para visualizar el comportamiento de los datos tomados contra los datos

filtrados, se utilizó la aplicación web Ubidots. Esto se encontraba en el módulo de Android,

donde se enviaron los datos que serían analizados posteriormente. En cada caso se

generaron dos gráficos, de la misma forma que en las pruebas con videntes.

Sujeto 1

El primer sujeto de prueba dio la pauta para descubrir que el vidrio no es buen reflector de

las ondas acústicas con frecuencias altas. El accionar del filtro fue evidente, ya que se

visualiza como suaviza los picos de ruido captados y estabiliza las medidas respecto a su

predicción. También, se notó que debido a la alta reverberación del sitio, el sonido afectó

armónicamente a las ondas emitidas por el sensor, introduciendo más ruido de lo esperado.

Ilustración 48: Comportamiento del Filtro en el sujeto invidente 1

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Sujeto 2

Este sujeto tuvo la particularidad de que posee visión baja, es decir, ve montículos, por lo

que tuvo mayor retroalimentación que otros sujetos. Gracias a su seguridad al caminar, se

pudo ver una gran cantidad de ruido en las lecturas del sensor, y qué tan bien cumple el

Filtro con su tarea.


Sujeto 3

Con este sujeto no se presentaron novedades respecto a los dos anteriores. Para esta

prueba se evidencia cómo el filtro se demora en aprender cuando hay una disminución de la

distancia captada por el sensor.

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Sujeto 4

La particularidad de este sujeto es que, tal como sucedió con el sujeto 2, posee visión baja.

Durante la prueba se pudo evidenciar mucho ruido en el ambiente, especialmente en las

frecuencias medias en el rango del audio. El filtro estabilizó las lecturas a medida que

pasaba el tiempo, mostrando su efectividad a pesar de iniciar su proceso con ruido.


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Sujeto 5

Este sujeto tuvo un obstáculo que se fue moviendo a un ritmo proporcional al caminar de

este. El comportamiento presentado por el Filtro en este caso no fue diferente al de los

anteriores.


Sujeto 6

El último sujeto, al igual que el anterior, tuvo un obstáculo que se fue moviendo. A pesar de

la gran cantidad de ruido presente, el filtro se comportó de buena manera, no dejando pasar

aquellos picos innecesarios.


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Consolidado General de las Pruebas

Al igual que en las pruebas con personas videntes, se le pidió el favor a los sujetos de llenar

la encuesta basada en TAM. Para estos resultados existen dos valores importantes: un

puntaje obtenido de las respuestas a preguntas de un área específica, y un valor esperado

que sirve como estimación de los puntajes, el cual fue calculado como la media de las

posibles respuestas de una pregunta multiplicado por la cantidad de preguntas del área y el

tamaño de la muestra. Los resultados de ambas pruebas se exponen a continuación.

Utilidad Percibida

Se puede evidenciar que esta área tiene puntajes altos, hecho que da a entender que los

sujetos de prueba vieron una alta utilidad del proyecto para resolver el problema planteado

en la Descripción General.

Ilustración 54: Resultados TAM sobre Utilidad Percibida

Facilidad de Uso Percibida

Uno de los aspectos más destacados del proyecto es su comodidad y facilidad para ser

dominado. En especial, las personas invidentes destacaron que para ellos es fácil portar el

sensor en el cinturón y llevar el celular con auriculares, de los cuales solo es necesario

colocar uno.

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Ilustración 55: Resultados TAM sobre Facilidad de Uso Percibida

Actitud hacia el Uso

En esta área, se evaluó cómo se siente el usuario cuando usa el sistema. En estos resultados

se muestra el agrado por usar el dispositivo, ya que este les libera las manos para realizar

cualquier otra actividad que deseen.

Ilustración 56: Resultados TAM sobre Actitud hacia el Uso

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Intención de Conducta de Uso

Para la última área de TAM, se evaluó el comportamiento de los sujetos de prueba al utilizar

el sistema. Los resultados positivos son consecuencia del proceder de los usuarios al tener

contacto con el sistema, los cuales se imaginaron un día de su cotidianidad al probar el

dispositivo y hacer caso a las alarmas generadas.

Ilustración 57: Resultados TAM sobre Intención de Conducta de Uso

7. Análisis de Impacto

AKLAS, desde la perspectiva de los sujetos de prueba y de aquellos que han conocido el

proyecto, es un sistema que implica una mejora significativa en la calidad de vida de las

personas invidentes, no solo por su innovador concepto de liberar a las personas con

discapacidad visual del uso del bastón, sino por su interacción sencilla y su fácil dominio. El

presente Trabajo de Grado pretende que, a partir de este proyecto, se generen más

tecnologías que busquen ayudar a personas con diferentes discapacidades, dando solución a

los problemas reales de esta población en el mundo.

Se resalta que este proyecto puede llegar a convertirse en un producto comercial altamente

aceptado por las personas invidentes, tal como sucede con los implantes cocleares y las

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personas con discapacidad auditiva. También, se enfatiza la posibilidad de realizar un fuerte

trabajo en conjunto con fundaciones para que la población invidente del país conozca los

beneficios de este proyecto y este pueda mejorar en pro de ellos.

Este sistema es uno de los pocos trabajos de grado que buscan ayudar a las personas con

discapacidad visual, integrando conocimientos de electrónica básica, acústica, probabilidad,

ingeniería de software y análisis de algoritmos. Esto sirve como motivación para los

estudiantes de carreras relacionadas con tecnologías de información, los invita a que

orienten sus conocimientos al servicio de personas a las que se les puede mejorar su calidad

de vida.

8. Conclusiones

Se concluye que este proyecto investigación fue todo un éxito, debido a que se creó una

nueva tecnología basada en el principio de Ecolicalización funcional, útil y con mucho

potencial para ayudar a personas invidentes. Esta tecnología posee dos módulos: un

prototipo de dispositivo ultrasónico basado en Arduino y una aplicación de Android que

utiliza el Filtro de Kalman. La concordancia de los requerimientos con las necesidades de las

personas invidentes se evidencia en su utilidad, su facilidad de uso y que tanto se motiva el

uso de este sistema a través de sus buenos resultados.

Hubo un aprendizaje enorme en cuanto a la aceptación de nuevas tecnologías, donde se

muestra una perspectiva clara de cómo el usuario ve las innovaciones tecnológicas y como

estas deben ser hechas a su medida. El TAM enseña a concretar estas ideas en dos áreas

básicas, de las cuales se pueden derivar muchas más, teniendo en cuenta que tan grande y

complejo es el sistema a desarrollar.

Como trabajo futuro, se busca integrar de forma exitosa el segundo sensor ultrasónico,

orientado a detectar cambios en el suelo, y más sensores que puedan dar información útil

del entorno para mejorar el modelo, tal como un acelerómetro o un termómetro. También,

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se plantea crear un modelo de negocio para que este proyecto se convierta en un producto

comercial reconocido. Para esto es necesario concretar la idea del circuito impreso y el

diseño de una caja de menores dimensiones a la utilizada en la validación del proyecto.

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IV- REFERENCIAS Y BIBLIOGRAFÍA

[1] I. Lengua, L. Dunai, G. Peris Fajarnes y B. Defez, «Dispositivo de Navegación para Personas Invidentes Basado en la Tecnología Time Of Flight,» Dyna, Valencia, 2013.

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[42] Bluetooth Special Interest Group, «Serial Port Profile (SPP),» [En línea]. Available: https://developer.bluetooth.org/TechnologyOverview/Pages/SPP.aspx. [Último acceso: 29 02 2016].

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[45] IEEE, IEEE Guide for Software Requirements Specifications, New York: IEEE, 1984.

[46] V. Venkatesh y H. Bala, «Technology Acceptance Model 3 and a Research Agenda on Interventions,» 04 2008. [En línea]. Available: http://www.vvenkatesh.com/Downloads/Papers/fulltext/pdf/Venkatesh_Bala_DS_2008.pdf. [Último acceso: 29 02 2016].

[47] Real Academia Española, «Ultrasonido,» [En línea]. Available: http://lema.rae.es/drae/?val=ultrasonido. [Último acceso: 24 05 2015].

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IV - ANEXOS

Anexo 1. Glosario

Ultrasonido: Sonido cuya frecuencia es superior al límite perceptible por el oído humano (20

KHz). Tiene muchas aplicaciones industriales y se emplea en medicina [47].

Ecolocalización: Sistema sensorial encontrado en murciélagos, y ballenas dentadas, en el

que se emiten sonidos de alta frecuencia y sus ecos son interpretados para determinar la

dirección, distancia y forma de los objetos [8].

Filtro de Kalman: Método recursivo de estimación óptima. Este infiere parámetros de

interés de observaciones inciertas e inexactas, y procesa nuevos datos a medida que

ingresan al sistema, siempre y cuando las variables sean aleatorias y tengan una distribución

Gaussiana [35].

Distribución Gaussiana: Distribución continua de probabilidad, importante en estadística y

aplicada a ciencias sociales y naturales para representar variables aleatorias con valores

reales para las que no se conoce una distribución.

Arduino: Microcontrolador utilizado para crear pequeños computadores que pueden sentir

y controlar el mundo físico más allá que un computador común. Esta plataforma es open

source y consta de una placa programable o microcontrolador y un ambiente de desarrollo

de software exclusivo para esta

Android: Sistema operativo creado por Google, se encuentra en cientos de millones de

dispositivos móviles en más de 190 países en el mundo [43].

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Android NDK: Herramienta que permite implementar partes de una aplicación de Android

usando lenguajes de código nativo como C o C++. [37]

Java Native Interface (JNI): Interfaz estándar de programación que permite escribir

métodos nativos en Java y embeber la máquina virtual de Java en aplicaciones nativas [38].

Bluetooth: Tecnología de comunicaciones inalámbrica que se encuentra en una gran

cantidad de dispositivos, desde celulares y computadores hasta equipos médicos. Esta

trabaja en la banda ISM (industrial, científica y médica) entre 2.4 GHz y 2.485GHz [20].

Absorción: Reducción de energía asociada a las ondas sonoras al chocar contra una

superficie [16].

Reflexión (Reverberación): Energía de una onda sonora que regresa al no ser absorbida por

una superficie [16].

Difusión: Conservación de energía de las ondas sonoras y su propagación en el aire [16].

TAM (Technology Acceptance Model): Modelo utilizado para estudiar la aceptación de una

cierta tecnología de un individuo, teniendo en cuenta la facilidad de uso de esta y su utilidad

[14].

Anexo 2. Especificación de Requerimientos (SRS) y Casos de UsoEn el siguiente enlace podrá encontrar un documento que contiene la especificación de

Requerimientos del proyecto, la descripción de los mismos y la descripción de los Casos de

Uso correspondientes.

Especificación de Requerimientos de Software

Descripción de Requerimientos del proyecto

Descripción de Casos de Uso del proyecto

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Si el anterior enlace no funciona, es posible encontrar este y los otros anexos del presente

Trabajo de Grado en su página oficial, en la sección de documentos.

http://pegasus.javeriana.edu.co/~CIS1610IN03/

Anexo 3. Descripción Matemática del Algoritmo (Filtro de Kalman)En el siguiente enlace podrá encontrar un documento que contiene el desarrollo

matemático del algoritmo propuesto para solucionar el problema abordado.

Descripción Matemática del Algoritmo




Anexo 4. Formato de Encuesta basado en TAMEn el siguiente enlace podrá encontrar la encuesta basada en las 2 áreas básicas del

Technology Acceptance Model y 2 áreas derivadas del mismo.

Formato de encuesta de satisfacción de AKLAS basado en las áreas principales del TAM




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