Orientação espacial e deficiência visual

Hoje, há mais de 1,3 bilhão de pessoas com deficiência visual no mundo. Cerca de 40 milhões são cegas e esse número deve aumentar nos próximos anos. Pedestres com boa visão escolhem o caminho mais curto usando sua capacidade inata de orientação. Essa capacidade se baseia no conhecimento do ambiente, derivado de sua familiaridade com a percepção do espaço onde vivem, o que é chamado de cognição espacial [1]. O processo da orientação espacial, que é nossa capacidade inata de ir de um lugar a outro, depende de células especiais do cérebro que elaboram uma espécie de mapa mental [2] e é imprescindível para se andar a pé.

Como o processo de orientação espacial se baseia sobretudo em nosso sentido da visão e conta com a ajuda das coisas que vemos (por exemplo, marcos ao longo do caminho), os pedestres com deficiência visual não podem desenvolver essa capacidade [3]. Também é difícil para eles lidar com obstáculos físicos e acasos, como fendas no pavimento, bancos na calçada e áreas partilhadas com outros usuários da rota, como ciclistas e motoristas [4].

A orientação espacial é uma tarefa complexa e não raro perigosa para pedestres com deficiência visual, que são mais propensos a quedas e ferimentos [5]. Em consequência, alguns deles relutam em percorrer sozinhos rotas desconhecidas e isso limita sua mobilidade, compromete sua independência, confina-os em casa e afeta negativamente seu bem-estar. Apesar do desenvolvimento de tecnologias de apoio que podem detectar e classificar obstáculos, além de ler o texto de sinais, ainda não existe uma solução tecnológica capaz de fornecer aos pedestres com problemas de visão informações sobre o espaço onde se acham, apontando-lhes rotas seguras e acessíveis, adequadas às suas necessidades e preferências.

Planejamento de rotas para pedestres com deficiência visual

Os aplicativos de orientação disponíveis, como Google Maps e Apple Maps, não ajudam pessoas com problemas de visão, por isso é necessário o desenvolvimento de um aplicativo personalizado e acessível. No Technion (Instituto de Tecnologia de Israel), estamos estudando o emprego de um serviço de mapas digitais de código aberto chamado OpenStreetMap (OSM) a fim de desenvolver um software de planejamento de rotas que possa escolher caminhos viáveis para pedestres com problemas de visão.

O OSM é um projeto cartográfico online baseado na ideia de crowdsourcing, por meio do qual elabora-se um mapa recorrendo-se a dados coletados por um vasto grupo de cidadãos do mundo inteiro. Como parte desse projeto, qualquer pessoa, de qualquer país, pode acrescentar detalhes ao mapa, como estradas, edifícios, pontos de ônibus, vegetação [6], etc. (por exemplo, o aplicativo Pokémon Go se baseia nos mapas OSM). Estes tornam possível armazenar detalhes que não estão disponíveis em outros mapas (como os Google Maps). Tais detalhes incluem informações sobre acessibilidade em cruzamentos e sinais de trânsito – informação que afeta diretamente o planejamento de uma rota segura e acessível para indivíduos com problemas de visão.

Para elaborar essa rota, é necessário um processo de otimização. Detalhes como acessibilidade e segurança na rota são priorizados, enquanto detalhes perigosos como intersecções de alto risco e ruas usadas também por carros são evitados. A fim de desenvolver o software, tivemos de atravessar várias etapas de pesquisa.

Primeiro, entrevistamos e observamos pedestres com deficiência visual, além de consultar profissionais de reabilitação do Migdal Or, um centro de multisserviços especializado em reabilitação funcional e social de pessoas cegas ou com problemas de visão (Figura 1). Pudemos, assim, analisar os fatores e condições que tornam uma rota acessível e segura. Privilegiamos a compreensão dos perigos e limitações que os pedestres com deficiências visuais enfrentam em ambientes urbanos e a descoberta de métodos capazes de ajudá-los a melhorar sua capacidade de orientar-se com segurança.

Em seguida, elaboramos um conjunto de regras para definir uma rota ideal, com base em dados e elementos obtidos de entrevistas e observações. Eis algumas dessas regras:

* Rotas retas são melhores do que as que fazem muitas curvas.

* Marcos como semáforos, postes e pontos de ônibus podem ajudar pedestres com problemas de visão a se orientar ao longo da rota planejada.

* Equipamentos de tecnologia de apoio localizados em intersecções e faixas de pedestres, que produzam vibrações ou sons (para autorizar a travessia), ou pavimentos com textura especial, são recursos importantes para ajudar os deficientes visuais (Figura 2).

* Há tipos específicos de rotas de apoio e seguras, como calçadas, e outros mais perigosos e difíceis, como ruas sujas ou estradas usadas por veículos motorizados. O bom estado das rotas também é importante – por exemplo, buracos e rachaduras no pavimento oferecem riscos.

* Perigos e obstáculos que possam impedir a caminhada segura devem ser evitados, como carros estacionados, postes ou bancos na calçada. Parques ou praças sem caminhos bem ordenados tornam difícil a orientação.

* A segurança e a acessibilidade das intersecções para os visualmente deficientes variam. Devem-se priorizar as intersecções com travessias seguras (por exemplo, com semáforos), enquanto as intersecções de várias ruas ou com ilhas de tráfego devem ser evitadas.

* Devem-se priorizar as rotas mais curtas.

Em seguida, aplicando-se essas regras, cada seção da rede de ruas recebe uma pontuação para os quesitos “facilita” (uma calçada ou cruzamento que possui tecnologia de apoio, por exemplo) ou “dificulta” (uma via partilhada ou buracos). O software calcula as pontuações para as diversas seções da rua a fim de encontrar a rua com a pontuação menor. Esta representa o melhor caminho, entre todos os possíveis, do ponto de partida ao ponto de chegada.

Cálculo de rotas no campus do Technion

A área de teste para nosso estudo foi o campus do Technion em Haifa, Israel. Os dados cartográficos do campus foram inseridos no mapa OSM para que se obtivesse um quadro amplo e atualizado de todo o ambiente. O ponto de partida era a entrada principal para o campus do Technion e o ponto de chegada, os dormitórios dos alunos. A Figura 3 mostra três caminhos opcionais calculados pelo aparelho de planejamento de rotas, que registrava a distância total para cada uma e a pontuação final que recebiam.

Embora a rota laranja seja a mais curta, é a mais perigosa para pedestres com problemas de visão porque não tem calçada e atravessa uma via de serviço usada também por veículos motorizados. A rota melhor, azul, mantém uma direção clara ao longo da via, tem marcos em todo o seu comprimento e consiste apenas em calçadas seguras para a caminhada. Quando pedimos a um profissional de reabilitação que planejasse uma rota entre os pontos de partida e chegada para um pedestre com deficiência visual, ele escolheu justamente a que nosso software concluiu ser a melhor. Além disso, um pedestre com deficiência visual a quem solicitamos que experimentasse duas rotas declarou que a melhor segundo o software era de fato a mais fácil e mais conveniente. Ele achou também que a rota melhor era a mais curta, embora na verdade a mais curta fosse outra.

A Figura 3B mostra outro exemplo de uma rota calculada entre o principal ponto de ônibus do campus e o edifício da Faculdade de Engenharia Civil e Ambiental. Dessa vez, o sistema escolheu a rota verde como a melhor. Ao contrário da vermelha, que é a mais curta, a rota melhor (verde) evita intersecções sem travessias seguras para pedestres e áreas de estacionamento, muito perigosas para pedestres com problemas de visão.

Ideias sugeridas pelo estudo

Os pedestres com deficiência visual necessitam de habilidades especiais de orientação, que lhes proporcionem informações não visuais sobre o ambiente. Esse é um desafio considerável. A pesquisa que estamos conduzindo sugere ser possível ajudar essas pessoas a superar suas dificuldades de orientação graças ao uso de dados cartográficos de código aberto combinados com um sistema de regras para o estabelecimento de rotas de caminhada seguras.

Os resultados do experimento realizado no campus do Technion indicam que as rotas ideais calculadas pelo software eram mais seguras e acessíveis do que as mais curtas, sendo também idênticas às planejadas por profissionais de reabilitação. As descobertas e as ferramentas desenvolvidos durante o estudo têm o potencial de aumentar o bem-estar dos pedestres com deficiência visual. As ideias obtidas do estudo podem ser adaptadas para ajudar outras populações, como os usuários de cadeiras de rodas. As soluções propostas podem ser incluídas no planejamento urbano de cidades acessíveis, que considerem as necessidades especiais de populações com deficiências diversas.

Glossário

Cognição espacial: Aquilo que conhecemos e em que acreditamos sobre as propriedades espaciais do mundo. Estudar nosso ambiente nos permite saber onde estamos em determinado espaço e usar opções de orientação.

Orientação espacial: Capacidade que nos permite ir de um lugar a outro, planejar uma rota ideal entre dois pontos, localizar marcos e identificar destinos.

Marcos: Objetos naturais ou artificiais facilmente reconhecíveis e identificáveis ao longo de uma rota. Exemplos: uma montanha, um edifício interessante, uma torre, etc.

Código aberto: Método de desenvolvimento de software que estimula a colaboração e fica gratuitamente disponível a qualquer pessoa para observação, modificação e aperfeiçoamento.

Crowdsourcing: Método de executar uma tarefa usualmente reservada a profissionais, com a ajuda de um vasto grupo de pessoas não especializadas.

Otimização: Processo matemático que torna possível escolher a melhor solução entre várias alternativas, segundo critérios e regras definidos.

Fonte original do artigo

Cohen, A. e Dalyot, S. 2020. “Route planning for blind pedestrians using OpenStreetMap.” Environ. Plan. B Urban Anal. City Sci. 48:2399808320933907. DOI: 10.1177/2399808320933907.

Referências

 [1] Montello, D. R. 2005. “Navigation”, em The Cambridge Handbook of Visuospatial Thinking, orgs. P. Shah e A. Miyake (New York, NY: Cambridge University Press), pp. 257-94. DOI: 10.1017/CBO9780511610448.008.

  [2] Derdikman, D. 2020. “How does the brain know where we are?” Front. Young Minds. 8:59. DOI: 10.3389/frym.2020.00059.

  [3] Fernandes, H., Costa, P., Filipe, V., Paredes, H. e Barroso, J. 2017. “A review of assistive spatial orientation and navigation technologies for the visually impaired.” Univers. Access Inf. Soc. 18:155–68. DOI: 10.1007/s10209-017-0570-8.

  [4] Yang, R., Park, S., Mishra, S. R., Hong, Z., Newsom, C., Joo, H. et al. 2011. “Supporting spatial awareness and independent way finding for pedestrians with visual impairments”, em Proceedings of the 13^th International ACM SIGACCESS Conference on Computers and Accessibility (Dundee: ACM), pp. 27-34. DOI: 10.1145/2049536.2049544.

 [5] De Boer, M. R., Pluijm, S. M., Lips, P., Moll, A. C., Völker-Dieben, H. J., Deeg, D. J. et al. 2004. “Different aspects of visual impairment as risk factors for falls and fractures in older men and women.” J. Bone Miner. Res. 19:1539–47. DOI: 10.1359/JBMR.040504.

[6] Goodchild, M. F. 2007. “Citizens as sensors: the world of volunteered geography.” GeoJournal. 69:211–21. DOI: 10.1007/s10708-007-9111-y.

Citação

Dalyot, S. e Cohen, A. (2022). “Designing accessible walking routes for people with a visual impairment.” Front. Young Minds. 10:853975. DOI: 10.3389/frym.2022.853975.

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