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Investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) han diseñado un sistema de ayuda técnica mediante sonidos que facilita la autonomía de personas con discapacidad visual. El prototipo, más sencillo y barato que otros productos comerciales, es un complemento al bastón y al perro guía.
Los sistemas comerciales existentes para la movilidad de personas con discapacidad visual son insuficientes en España, porque resultan muy costosos y demasiado aparatosos. Así lo señala un equipo de investigadores de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M), que han diseñado un nuevo sistema para esta tarea.
La nueva técnica, que funciona como una guía de sonidos que informa del entorno al usuario, trata precisamente de hacer más económicos este tipo de ingenios complementarios al clásico bastón o perro guía. El funcionamiento del sistema lo ha desarrollado el investigador Pablo Revuelta bajo la supervisión de los profesores Belén Ruíz Mezcua y José Manuel Sánchez Pena del Centro Español de Subtitulado y Audiodescripción.
La propuesta consiste en un procesador de estereovisión que, midiendo la diferencia de imágenes captadas por dos cámaras ligeramente desplazadas, calcula la distancia a cada punto de la escena. Después, para transmitir esa información al usuario se emplea un código de sonidos que informa de la posición y distancia de los distintos obstáculos.
“Para representar la altura, el sintetizador emite hasta ocho tonos distintos”, explican sus creadores. Además, los sonidos están localizados lateralmente, de forma que algo a la izquierda suena más fuerte por ese lado, y viceversa.
Las personas entrevistadas por los investigadores para desarrollar el proyecto se lamentaban, entre otras cosas, del aparatoso montaje de otros sistemas. El tamaño del nuevo prototipo consigue reducir el tamaño haciéndolo más práctico. Se compone de unas gafas con dos microcámaras, una placa del tamaño de un paquete de tabaco junto a la batería, un pequeño amplificador de audio estéreo y unos cascos de transmisión ósea.
La cantidad de información recibida de la escena depende del perfil cognitivo seleccionado. Se puede elegir entre “seis perfiles, desde uno muy sencillo, con alarma sonora sólo cuando te vas a chocar, a otros que describen la escena con sesenta y cuatro sonidos simultáneos”, indica Revuelta.
Encuestas a expertos
Para desarrollar el proyecto se han realizado encuestas a personas expertas en el campo de la rehabilitación, la discapacidad visual y en técnicas y tecnologías de procesado de imagen y sonido. La transformación a sonidos del sistema se ha probado en 28 personas videntes, con baja visión y ciegas. Y el sistema final, con 8 personas ciegas en entornos reales.
En general, del dispositivo presenta capacidades reales de descripción del entorno, aunque todos los participantes coinciden en que necesita algunos retoques, como reducir la tasa de errores del detector de profundidad.
Según Revuelta, “el sistema pretende ser un complemento al bastón o al perro guía, en ningún caso una sustitución”. En ese sentido, mientras la persona invidente presente una audición normal, podría usarlo.
El sistema aún no está en una fase comercialización, porque de momento tan solo se ha construido un prototipo. Una de sus principales ventajas sería su precio, que calculan que podría oscilar en torno a 250 euros, “muy económico en comparación con otros sistemas que se comercializan actualmente”, según los investigadores.
“Es responsabilidad de toda la sociedad garantizar la existencia de este tipo de líneas de investigación aplicada si pretende poder decir sin titubeos que nos creemos y aplicamos la declaración universal de los derechos humanos”, concluye el investigador.
La Fundación BBVA ha galardonado al informático japonés, de la Universidad Carnegie Mellon (EE UU), por crear los algoritmos que permiten a las máquinas comprender las imágenes y procesar los movimientos. Sus técnicas están presentes en los coches autónomos, los drones y todos los robots con capacidad de visión, como los que se usan en cirugía.
Investigadores de la Universidad de León han aplicado redes neuronales artificiales a imágenes captadas con drones para reconocer, con un 95 % de acierto, la huella que dejaron las explotaciones auríferas de los romanos en el noroeste peninsular. El sistema se puede aplicar para reducir los riesgos asociados a las minas abandonadas, que causan pérdidas humanas y económicas en todo el mundo.
