Sistema de navegación en interiores para asistir en la movilidad de personas con discapacidad que utilizan sillas de ruedas mediante tecnología LiFi y Machine Learning

Aug 5, 2026

El sistema de navegación en interiores propuesto asiste la movilidad de personas con discapacidad usuarias de sillas de ruedas mediante tecnología LiFi y modelos de Machine Learning. La investigación desarrolla una arquitectura que aprovecha la comunicación LiFi en entornos cerrados para guiar trayectorias y mejorar la orientación, incorporando algoritmos para interpretar la información y apoyar decisiones de navegación. Se incluyen componentes teóricos sobre movilidad en silla de ruedas, desafíos de la movilidad autónoma y fundamentos de aprendizaje supervisado/no supervisado y redes neuronales, orientando el diseño y evaluación del prototipo para un desplazamiento más seguro y eficiente.

IdiomaSpanish

CategoríaSalud y Atención Médica

FormatoPDF

Páginas121

Tiempo de lectura3 h 6 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Resumen

Abstract

Capítulo I

Introducción

Planteamiento del problema

Justificación

Objetivos

General

Específicos

Capítulo II

Estado del arte

Marco teórico

Movilidad humana en silla de ruedas

Principales desafíos en la movilidad autónoma para personas con discapacidad

Tecnología LiFi

Diseño de un sistema LiFi

Diodos LED

Algoritmos de Machine Learning

Aprendizaje supervisado y no supervisado

Redes neuronales

Redes neuronales convolucionales

UNIVERSIDAD NACIONAL DE CHIMBORAZO FACULTAD DE INGENIERÍA CARRERA DE TELECOMUNICACIONES Sistema de navegación en interiores para asistir en la movilidad de personas con discapacidad que utilizan sillas de ruedas mediante tecnología LIFI y Machine Learning. Trabajo de Titulación para optar al título de: INGENIERA EN TELECOMUNICACIONES Autor: Vasco Viteri Dagmar Mishelle. Tutor: PhD. Leonardo Fabián Rentería Bustamante Riobamba, Ecuador. 2025 DECLARATORIA DE AUTORÍA Yo, Dagmar Mishelle Vasco Viteri, con cédula de ciudadanía 1600955593, autora del trabajo de investigación titulado: SISTEMA DE NAVEGACIÓN EN INTERIORES PARA ASISTIR EN LA MOVILIDAD DE PERSONAS CON DISCAPACIDAD QUE UTILIZAN SILLAS DE RUEDAS MEDIANTE TECNOLOGÍA LIFI Y MACHINE LEARNING, certifico que la producción, ideas, opiniones, criterios, contenidos y conclusionesexpuestas son de mí exclusiva responsabilidad. Asimismo, cedo a la Universidad Nacional de Chimborazo, en forma no exclusiva, los derechos para su uso, comunicación pública, distribución, divulgación y/o reproducción total o parcial, por medio físico o digital; en esta cesión se entiende que el cesionario no podrá obtener beneficios económicos. La posible reclamación de terceros respecto de los derechos de autor (a) de la obra referida, será de mi entera responsabilidad; librando a la Universidad Nacional de Chimborazo de posibles obligaciones. En Riobamba, 18 de Junio de 2025 Dagmar Mishelle Vasco Viteri C.I:1600955593 DEDICATORIA A mi madre, por ser el alma que me sostiene, por su amor infinito, sus palabras de aliento en los momentos más duros y por enseñarme, con su ejemplo, que la fuerza verdadera nace del corazón. A mi padre, por su sabiduría, su esfuerzo incansable y su confianza en mí incluso cuando yo dudaba. Graciaspor ser guía, apoyo y ejemplo de perseverancia. A mi hermana y mi hermano, compañeros de vida, por su cariño incondicional, por hacermereír cuando más lo necesitabay por estar siempre, sin condiciones ni preguntas, a mi lado. A mi mejor amigo, por ser refugio, por sus consejos honestos, por su lealtad sin mediday porno soltarme nunca, incluso cuando el camino se volvió cuesta arriba. Este trabajo, más que un logro académico, es un reflejo del amor, el apoyo y la fuerza que cada uno de ustedes me dio. A ustedes les dedico este esfuerzo, con todo mi corazón. Mishelle Vasco AGRADECIMIENTO Agradezco primeramente a Dios, por darme la vida, la fuerza y la claridad necesarias para llegar hasta aquí. Supresencia me acompañó en cada paso, dándome paz en los momentos deincertidumbrey empuje cuando más lo necesité. Agradezco profundamente a mi madre Flory a mi padre Germán, pilares fundamentales en mi vida, por su amor incondicional, su esfuerzo constante y por enseñarme el valor de la perseverancia. A mi hermana Samantha y a mi hermano Klever, por su compañía, comprensión y apoyo encada etapa de este proceso. A mi mejor amigo Kevin, por estar siempre presente, por sus palabras de alientoy por ser unsostén emocional en los momentos de mayor presión. A Miguel, por su apoyo constante, por creer en mí incluso en los momentos más difíciles, y por brindarme ánimoy tranquilidad cuando más lo necesitaba. A mis tíos, quienes, con sus consejos, gestos de cariñoy confianza, también han sido parte importante de este camino. Ya todos mis profesores, por su guía, supaciencia y su compromiso con mi formación. Graciaspor compartir su conocimientoy motivarme a superar cada desafío académico. A todos ustedes, mi gratitud sincera. Mishelle Vasco ÍNDICE GENERAL DECLARATORIA DE AUTORÍA DICTAMEN FAVORABLE DEL PROFESOR TUTOR CERTIFICADO DE LOS MIEMBROS DEL TRIBUNAL CERTIFICADO ANTIPLAGIODEDICATORIAAGRADECIMIENTO RESUMEN ABSTRACT CAPÍTULO I…………………………………………………………………………...16 1.1 Introducción ............................................................................................................. 16 1.2 Planteamiento del problema ..........

Preguntas frecuentes

¿Qué tecnología se utiliza para la navegación en interiores del sistema?

Se emplea tecnología LiFi para la comunicación en entornos cerrados y apoyar la guía de movimiento dentro de interiores.

¿Cómo interviene el Machine Learning en la solución?

Los algoritmos de Machine Learning se usan para interpretar la información y tomar decisiones que favorezcan la navegación asistida para usuarios de sillas de ruedas.

¿Qué temas del marco teórico fundamentan el diseño del sistema?

El marco teórico aborda movilidad en silla de ruedas, desafíos de la movilidad autónoma, fundamentos de LiFi, diseño del sistema LiFi, diodos LED y modelos de redes neuronales, incluyendo aprendizaje supervisado/no supervisado y redes neuronales convolucionales.

Aug 5, 2026

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