Diseño y validación de un método en computación ubicua que mejore el funcionamiento de la Plataforma Lazarillo extendiendo su uso a espacios cerrados

Abstract

El presente trabajo se enmarca en el proceso de mejora de la plataforma Lazarillo, aplicación guía para personas en situación de discapacidad visual\footnote{en adelante PeSD visual} que a través de mensajes de voz, informa al usuario acerca de su entorno, dándole a conocer los servicios que se encuentran a su alrededor, como calles por las cuales se desplaza, cruces, paraderos, entre otros elementos relevantes. Su funcionamiento se acota a espacios abiertos, haciendo uso del GPS y distintas fuentes de datos y, a través de esta investigación e implementación realizadas, se extiende su uso a espacios cerrados, haciendo uso de dispositivos Bluetooth de bajo consumo conocidos comúnmente como beacons. Luego del estudio de diversas tecnologías asociadas a los beacons, se concluye que la apropiada para este proyecto es el uso del protocolo Eddystone, desarrollado por Google, lanzado el 2015 y de gran popularidad en la actualidad. Dentro de sus ventajas destaca ser de código abierto, permitiendo a la comunidad poder realizar aportes, además cuenta con una plataforma en línea que permite asociar attachments o mensajes a cada dispositivo, incentivando el desarrollo de aplicaciones de terceros, compatibilidad con cualquier dispositivo BLE, flexibilidad y API's de alto nivel que permiten la conexión de forma fácil, manejando internamente los problemas de conexión. Para la generación de mensajes auditivos se toma como referencia un estándar desarrollado por Wayfindr, quienes pretender generar las bases de la navegación indoor para PeSD visual, contando con el apoyo de grandes instituciones como Google y otras relacionadas. La metodología utilizada para la captura de la información contextual se basa en la generación de rutas dirigidas que cubran todos los elementos de navegación que se requiera comunicar, sin la necesidad de ingresar información estructural del espacio. Con sólo algunos parámetros es posible construir mensajes contextuales de gran precisión. La metodología permite establecer asociaciones beacon - beacon o punto georreferenciado - beacon, con el potencial de generar 3 tipos de mensajes: posicionamiento del elemento con respecto a la ruta en sentido inicial, posicionamiento con respecto a la ruta en sentido inverso y un mensaje genérico en caso de no tener información del sentido del recorrido. La arquitectura de datos que hace posible el funcionamiento propuesto se configura en torno a árboles JSON que permiten estructurar fácilmente la lógica de nodos padres e hijos, representando así lugares, rutas asociadas a lugares y beacons asociados a rutas y, en algunos casos, directamente a lugares. La implementación se lleva a cabo utilizando una base de datos en tiempo real llamada Firebase la que cuenta con API's de conexión multiplataforma que facilitan el desarrollo tanto para dispositivos móviles como para plataformas web.