Los avances en tiflotecnología no siempre requieren desarrollar nuevos dispositivos. En ocasiones, el potencial está en aprovechar tecnologías que ya incorporan herramientas de uso cotidiano, como los teléfonos inteligentes.
Es el caso del sistema experimental desarrollado por investigadores de la Universidad de Iowa (Estados Unidos), que utiliza el sensor LiDAR de un teléfono móvil para detectar escaleras y cambios de altura en el terreno en tiempo real.
La investigación, publicada el 2 de octubre de 2026 en la revista científica Scientific Reports, demuestra que es posible utilizar el sensor de profundidad de un smartphone comercial para identificar determinados riesgos durante los desplazamientos, sin necesidad de incorporar cámaras externas ni hardware especializado.
¿Qué es LiDAR y cómo puede ayudar a las personas con discapacidad visual?
LiDAR es una tecnología que permite medir distancias y obtener información tridimensional del entorno mediante pulsos de luz láser.
Algunos teléfonos inteligentes, como determinados modelos de iPhone Pro, incorporan sensores LiDAR que permiten detectar la profundidad de los objetos y construir representaciones tridimensionales de los espacios.
Aunque esta tecnología se utiliza habitualmente en fotografía, aplicaciones de realidad aumentada y mediciones de espacios, también ofrece posibilidades interesantes en el ámbito de la accesibilidad.
En este caso, los investigadores han aprovechado esa capacidad para identificar irregularidades en el suelo, especialmente escaleras y cambios de altura que pueden pasar desapercibidos durante los desplazamientos de una persona ciega o con baja visión.
Un teléfono capaz de detectar escaleras en tiempo real
El sistema desarrollado utiliza un iPhone 17 Pro Max con iOS 26.2 y el sensor LiDAR integrado en el dispositivo.
Su funcionamiento se basa en analizar la representación tridimensional del entorno que genera el teléfono. A partir de esa información, un algoritmo proyecta ocho líneas virtuales en diferentes direcciones para identificar cambios geométricos en la superficie.
Cuando detecta una variación compatible con una escalera o un desnivel, el sistema puede generar una alerta para advertir al usuario.
Una de las características más interesantes es que el procesamiento se realiza directamente en el teléfono, sin necesidad de enviar las imágenes a servidores externos ni utilizar procesamiento en la nube.
El algoritmo analiza la información a una frecuencia de 60 imágenes por segundo, lo que permite detectar cambios en el entorno con una respuesta prácticamente inmediata.
¿Qué resultados ha obtenido la investigación?
Para comprobar el funcionamiento del sistema, los investigadores realizaron 120 pruebas en ocho ubicaciones diferentes, utilizando escaleras con distintas alturas y pendientes.
Los ensayos contemplaron diferentes condiciones de iluminación, tanto en interiores como en exteriores, y aproximaciones a las escaleras desde arriba y desde abajo.
Los resultados fueron los siguientes:
- 92,5 % de detección: el sistema identificó correctamente los peligros en 111 de las 120 pruebas.
- 0,70 metros: distancia media a la que se generó la alerta antes de alcanzar el desnivel.
- 60 imágenes por segundo: frecuencia de procesamiento del algoritmo.
- Sin procesamiento en la nube: todo el análisis se realizó directamente en el teléfono móvil.
Los investigadores también observaron diferencias según la dirección de aproximación. La detección fue menos eficaz cuando el usuario se acercaba a las escaleras desde arriba, algo especialmente relevante porque los desniveles descendentes pueden resultar difíciles de identificar mediante sensores de profundidad.
Es importante interpretar estos resultados con cautela: las pruebas fueron realizadas por un único operador entrenado y no incluyeron participantes ciegos o con baja visión. Además, no se llevaron a cabo ensayos específicos en recorridos sin obstáculos para establecer una tasa de falsas alarmas fiable.
Por tanto, los resultados demuestran la viabilidad técnica del sistema, pero todavía no permiten afirmar que esté preparado para su utilización autónoma en situaciones reales.
¿Podría funcionar en otros teléfonos móviles?
Una de las ventajas de esta investigación es que no requiere desarrollar un dispositivo completamente nuevo.
El sistema aprovecha un sensor LiDAR que ya está integrado en determinados teléfonos comerciales. Esto abre la posibilidad de explorar aplicaciones de asistencia visual utilizando hardware que algunas personas ya tienen a su disposición.
No obstante, es importante señalar que no todos los smartphones incorporan LiDAR. Además, el algoritmo desarrollado depende de las características del sensor y del entorno de programación utilizado, por lo que no puede trasladarse automáticamente a cualquier teléfono.
Los investigadores consideran necesario ampliar las pruebas, incorporar diferentes dispositivos y evaluar el funcionamiento del sistema con personas ciegas y con baja visión antes de plantear su utilización como herramienta de movilidad.
Una tecnología complementaria al bastón blanco
La detección de escaleras y desniveles continúa siendo uno de los desafíos de la movilidad para las personas con discapacidad visual.
Aunque el bastón blanco es una herramienta fundamental para detectar obstáculos y explorar el espacio próximo, determinadas situaciones pueden requerir información adicional sobre las características del terreno.
La utilización de sensores de profundidad en teléfonos móviles podría abrir nuevas posibilidades para complementar las ayudas técnicas existentes, proporcionando información adicional sobre el entorno y anticipando determinados riesgos.
Sin embargo, estas tecnologías todavía necesitan demostrar su fiabilidad en condiciones reales y no deben considerarse sustitutas del bastón blanco ni de la formación en orientación y movilidad.
La investigación demuestra que los sensores LiDAR de los teléfonos inteligentes tienen un potencial que va mucho más allá de la fotografía y la realidad aumentada. Su aplicación en el ámbito de la tiflotecnología podría contribuir al desarrollo de herramientas más accesibles, económicas y fáciles de integrar en dispositivos cotidianos.
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Fuentes: Estudio científico completo