Las nuevas tecnologías han modificado notablemente la manera de orientarse por cualquier lugar. Basta con marcar la calle, el establecimiento o cualquier sitio al que se quiera llegar en el dispositivo móvil para que el navegador vaya realizando las indicaciones oportunas que hay que seguir. Se comparten ubicaciones para localizar a personas o lugares y tan sólo siguiendo el mapa se logra llegar al destino sin necesidad de preguntar a nadie, de una manera segura y sin posibilidad de pérdida.

Este hecho, tan simple y útil para la mayoría de usuarios de móviles, puede convertirse en un problema añadido para las personas con algún tipo de dificultad de movimientos. Especialmente, cuando salen de su entorno conocido, los obstáculos que pueden encontrar en su camino de manera imprevista suponen contratiempos en sus desplazamientos por la ciudad, ya que en los mapas no están indicados. Conocer dónde hay escaleras o qué pendiente tienen las calles es fundamental para aquéllos que tienen movilidad reducida.

Pantalla de la aplicación donde se muestran las tres opciones que pueden elegirse.

Atendiendo a esta necesidad, el grupo de investigación Modelos de decisión y optimización (MODO) de la Universidad de Granada ha desarrollado una aplicación para dispositivos móviles que permite consultar diferentes rutas a pie o en bicicleta indicando múltiples factores personalizados.

Los expertos y expertas han publicado los estudios generados durante el desarrollo en la revista Engineering Applications of Artificial Intelligence incluyendo el diseño, la funcionalidad y el potencial del software “Es una aplicación especialmente útil para usuarios con dificultades, personas mayores o necesidades especiales, ya que anticipa cualquier obstáculo que puede aparecer en el camino. Aunque la lanzamos hace dos años en Granada, se ha ampliado su uso en otras partes del mundo” indica a la Fundación Descubre Marina Torres, investigadora de la Universidad de Granada y creadora de la aplicación.

PRoA, ¿cómo llego a mi destino?

El PRoA (Personalized Route Assistant), como han llamado a la aplicación, 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.

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 también para los 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.

Grupo de investigación Modelos de decisión y optimización (MODO) de la Universidad de Granada, responsable del desarrollo de la aplicación.

Actualmente, la aplicación está disponible para su descarga con Android en el Play Store de forma gratuita (https://goo.gl/1cBGdC), aunque están validando la opción de ofrecerlo en otros sistemas operativos actuales., 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.

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, planos y otras fuentes de datos libres para verificar que los datos sean precisos y estén actualizados.

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.

Referencias:

Marina Torres Anaya, David A. Pelta y José luis Verdegay. ‘PRoA: An intelligent multi-criteria Personalized Route Assistant’. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2018