Implementación de un prototipo de semaforización inteligente orientado a dar soluciones de movilidad en espacios públicos a personas en silla de ruedas usando hardware y software de sistemas de código abierto

Abstract

La accesibilidad en el tránsito peatonal es un aspecto fundamental para garantizar la inclusión de personas con discapacidad motriz, especialmente aquellas que utilizan sillas de ruedas. En este estudio, se propone implementar un sistema inteligente de semaforización basado en visión artificial y aprendizaje profundo, utilizando hardware y software de código abierto. El objetivo principal es desarrollar un mecanismo autónomo que identifique en tiempo real a los peatones con movilidad reducida y les otorgue prioridad de paso en intersecciones viales. El sistema adquiere datos mediante una cámara que captura imágenes en tiempo real, procesadas por algoritmos de redes neuronales desarrollados en Python. Mediante el uso de técnicas de reconocimiento de poses, la tarjeta de sistema embebido analiza las señales visuales y activa el cambio de señal del semáforo cuando se detecta la presencia de una persona en silla de ruedas. Además, se incorpora una interfaz visual para informar a peatones y conductores sobre el estado del sistema y fomentar el respeto a las normas de tránsito. El diseño del prototipo incluye el desarrollo del esquema electrónico, mecánico y eléctrico necesario para su funcionamiento, asegurando su operatividad en condiciones urbanas diversas. Se realizaron pruebas experimentales para evaluar la precisión del sistema en la detección de usuarios con movilidad reducida, obteniendo resultados favorables en términos de eficiencia y tiempos de respuesta. Este proyecto representa un avance significativo en la optimización del tráfico peatonal, promoviendo una movilidad más inclusiva y segura. Su implementación a mayor escala podría contribuir a la modernización de la infraestructura vial mediante el uso de inteligencia artificial, facilitando la integración de soluciones tecnológicas en sistemas de transporte urbano.