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La UGR lanza una aplicación para obtener rutas peatonales personalizadas y accesibles

Investigadores de la Universidad de Granada han diseñado un software para dispositivos móviles que permite obtener indicaciones precisas para caminar por una ciudad teniendo en cuenta aspectos como la evitación de escaleras o pendientes.

Cibersur.com/ Agencias | 08/01/2019 14:14
El programa, basado en inteligencia artificial, supone una alternativa idónea para los viajes de personas con movilidad reducida con respecto a otros callejeros digitales actuales a nivel mundial.

El grupo de investigación Modelos de decisión y optimización (MODO) de la Universidad de Granada (UGR) ha lanzado una aplicación para dispositivos móviles que permite consultar diferentes caminos a pie o en bicicleta indicando múltiples factores personalizados como la pendiente o la existencia de escaleras. También puede configurarse para que el paseo incluya zonas de ocio o parques. Este desarrollo supone un gran avance en las posibilidades ofrecidas a personas con movilidad reducida durante sus viajes.

El denominado programa PRoA (Personalized Route Assistant) puede ofrecer la ruta más corta, más verde, con menos pendiente y más accesible simultáneamente indicando sólo los puntos de inicio y final y la prioridad que desea el usuario de cada factor. Con esta información, el software muestra hasta tres rutas para que se escoja la más idónea. Los detalles se publican en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence.

Se trata de una aplicación especialmente útil para usuarios con movilidad reducida, personas mayores o necesidades especiales, ya que anticipa cualquier obstáculo que puede aparecer en el camino.

La aplicación es especialmente útil para usuarios con movilidad reducida y personas mayores, ya que anticipa cualquier obstáculo que puede aparecer en el camino

“En casos, por ejemplo, de personas que tienen que desplazarse con silla de ruedas, es importante conocer si en una calle podrá encontrar pendientes para poder cruzar la calzada o si no habrá escaleras que le impidan continuar. Aunque la aplicación la lanzamos hace dos años en Granada, se ha ampliado su uso en otras partes del mundo” indica Marina Torres, investigadora de la UGR y creadora de la aplicación.

PRoA, ¿cómo llego a mi destino?

El callejero que utiliza PRoA está basado en OpenStreetMap, un mapa del mundo de uso y licencia libre, creado por una comunidad abierta. Los colaboradores utilizan imágenes aéreas, dispositivos GPS, mapas y otras fuentes de datos libres para verificar que los datos sean precisos y estén actualizados.

Además, este sistema permite guardar los mapas en la aplicación para volver a ellos cuando sea necesario sin conexión a internet. De esta manera, se optimiza de manera considerable el gasto de datos y de la batería del teléfono. También permite comparar distintas rutas en el mapa para poder escoger de una manera más acertada la opción ideal a las necesidades particulares.

En la pantalla, la ruta escogida se dibuja en el mapa con el perfil de elevación, lo que permite ver las pendientes que habrá que subir o bajar en el recorrido. Esta opción puede ser muy beneficiosa para los ciudadanos que se trasladan en bicicleta, al poder conocer de antemano las complicaciones con las que se encontrarán en su camino y poder descartar calles de difícil acceso.

La base sobre la que se sustenta la aplicación es el soft computing, una rama de la inteligencia artificial que engloba diversas técnicas orientadas a solucionar problemas que manejan información incompleta o con incertidumbres. Además, el programa es capaz de alimentarse con informaciones vertidas por otros usuarios. Actualmente, la aplicación está disponible para su descarga con Android en el Play Store de forma gratuita, aunque están validando la opción de ofrecerlo en otros sistemas operativos actuales.

Este trabajo forma parte de los proyectos Modelos de optimización y decisión: aplicaciones y soluciones con técnicas de soft computing en 3 escenarios distintos y AMMERICA: Análisis de Modelos de Movilidad y Energías Renovables basados en Inteligencia Computacional: Aplicaciones en el Ámbito de las Ciudades Sostenibles financiados por el Ministerio de Economía y Empresa.


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