Aplicación Aimes: asistente inteligente para usuarios con discapacidad visual en el metro de Santiago

Abstract

En Chile, la discapacidad visual constituye una limitación significativa para el desplazamiento autónomo, especialmente en entornos de transporte público de alta complejidad como el Metro de Santiago. Las estaciones combinan ruido ambiental, alta densidad de flujo peatonal, señalética variable y obstáculos dinámicos, factores que incrementan la carga cognitiva requerida para orientarse y elevan el riesgo de desorientación o accidentes. Aunque existen apoyos como señalización podotáctil o asistencia de terceros, su disponibilidad y efectividad no siempre son consistentes, y muchas soluciones tecnológicas dependen de infraestructura externa o condiciones controladas. En este escenario, el uso del teléfono móvil como plataforma de asistencia presenta una alternativa escalable, al aprovechar sensores y capacidad de cómputo en un dispositivo ya disponible para gran parte de la población. A partir de este problema, en esta memoria se desarrolla AIMES, un sistema de asistencia orientado a personas con discapacidad visual que utiliza visión por computador y retroalimentación auditiva para entregar instrucciones de orientación a partir de la cámara del teléfono, sin requerir beacons ni equipamiento adicional en las estaciones. El trabajo incluye el diseño de una arquitectura modular que integra captura de video en tiempo real, detección de elementos del entorno y traducción de esas detecciones a mensajes claros para el usuario. El aporte hacia el proyecto se centra en la migración e implementación del sistema como aplicación móvil nativa, incorporando un pipeline en dispositivo que gestiona permisos y ciclo de vida de la cámara, ejecuta inferencia local y produce salidas mediante texto a voz, además de componentes de control por comandos de voz y visualización de depuración para pruebas. Finalmente, (...).

In Chile, visual impairment is a significant limitation to independent travel, especially in highly complex public transportation environments such as the Santiago Metro. Stations combine environmental noise, high pedestrian traffic density, variable signage, and dynamic obstacles, factors that increase the cognitive load required for orientation and raise the risk of disorientation or accidents. Although there are aids such as tactile paving and third-party assistance, their availability and effectiveness are not always consistent, and many technological solutions depend on external infrastructure or controlled conditions. In this scenario, the use of mobile phones as an assistance platform presents a scalable alternative, taking advantage of sensors and computing power in a device that is already available to a large part of the population. Based on this problem, this thesis develops AIMES, an assistance system aimed at people with visual impairments that uses computer vision and auditory feedback to provide orientation instructions from the phone’s camera, without requiring beacons or additional equipment at stations. The work includes the design of a modular architecture that integrates real-time video capture, detection of elements in the environment, and translation of those detections into clear messages for the user. The main contribution of this thesis focuses on the migration and implementation of the system as a native mobile application, incorporating an on-device pipeline that manages camera permissions and lifecycle, performs local inference, and produces text-to-speech outputs, as well as voice command control components and debugging visualization for testing. Finally, (...).