GRUPO 3

VozGuia

O celular vira um assistente sonoro — e a cidade fica sabendo onde está o obstáculo

Karla Moema Victor Hugo Nicolas Fabio Yasmin
Profa. Sandra · Customer Discovery — Defesa de Projetos Inovadores
Setembro de 2026 · Administração · 8º Semestre (VG)
Prof. Renato Rosa
Prof. Renato Rosa
Cerrado Tech · Unifacc

O problema (a dor)

  • 7,9 milhões de brasileiros têm dificuldade de enxergar mesmo com óculos (IBGE, Censo 2022).
  • Calçadas com buracos, postes, carros e piso tátil interrompido tornam o deslocamento perigoso e dependente de outra pessoa.
  • Tecnologias assistivas dedicadas são caras e exigem treino; o celular, que já está no bolso, é pouco aproveitado.
  • Os obstáculos não chegam ao poder público de forma organizada: falta dado para priorizar obras de acessibilidade.
  • A Lei Brasileira de Inclusão garante acessibilidade, mas a execução nas cidades ainda é lenta e fragmentada.
14,4 milhões de pessoas com deficiência no Brasil (7,3%) e enxergar é a dificuldade funcional mais comum: 7,9 milhões (IBGE, Censo 2022).
Fonte: IBGE, Censo Demográfico 2022 — pessoas com deficiência

A ideia

O VozGuia transforma o celular da pessoa cega ou com baixa visão em um assistente sonoro: anuncia por voz e vibração o que está por perto (pontos de ônibus, faixas, obstáculos já mapeados), guia rotas conhecidas e lê informações em voz alta.

Assistente sonoro

O celular anuncia por voz e vibração pontos de ônibus, faixas e obstáculos mapeados no caminho.

Mapa colaborativo

Usuários, familiares e voluntários registram obstáculos — o mapa de acessibilidade melhora com o uso.

Alerta ao poder público

Um toque envia local, foto e categoria do problema ao órgão responsável, com protocolo e acompanhamento.

Diferencial: Une autonomia de quem não enxerga e dados para o poder público agir — no celular que a pessoa já tem.

Hipótese

A falta de autonomia da pessoa cega na rua vem mais da falta de informação sobre o caminho (onde estão os obstáculos e os pontos de referência) do que da falta de tecnologia — e os problemas de acessibilidade persistem porque não chegam ao poder público de forma organizada.

O formulário de campo (20 perguntas, escala 1–5)

  • Bloco 1: Percepção da acessibilidade na cidade.
  • Bloco 2: Autonomia e tecnologia.
  • Bloco 3: Alertas ao poder público.
  • Bloco 4: O assistente sonoro (app).
A hipótese existe para ser testada: se os dados mostrarem o contrário, isso é um resultado, não um erro.

Dados reais

14,4 mipessoas com deficiência no Brasil (2022)
IBGE, Censo 2022
7,9 micom dificuldade de enxergar mesmo com óculos
IBGE, Censo 2022
7,3%da população com 2 anos ou mais tem deficiência
IBGE, Censo 2022
2015Lei Brasileira de Inclusão garante acessibilidade
Lei nº 13.146/2015
2013desde quando prefeituras recebem demandas por app (Colab)
Comunitas
88%da população usou internet (2025)
TIC Domicílios 2025

Leitura dos dados

  • Público grande e invisível. 7,9 milhões de brasileiros têm dificuldade de enxergar — mais do que a população de muitos estados.
  • A lei existe; a calçada não. A LBI e as normas da ABNT definem o padrão, mas a execução é municipal e fragmentada; falta dado para priorizar obras.
  • O celular já está no bolso. Leitores de tela (TalkBack/VoiceOver) vêm de fábrica; o VozGuia não exige comprar aparelho novo.
  • Zeladoria digital já funciona. Apps como o Colab mostram que prefeituras aceitam receber demandas por app; falta o recorte de acessibilidade para cegos.
  • Dado agregado vira política pública. Um mapa colaborativo de obstáculos transforma reclamação individual em priorização de obra.

Referencial científico I

Artigos peer-reviewed (2021–2026) · metadados OpenAlex · 14 no total em Pesquisa-Dados.md

1. Abidi et al. (2024). A comprehensive review of navigation systems for visually impaired individuals. Heliyon. DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e31825 · 79 citações
Revisão abrangente da evolução das ferramentas de navegação para pessoas com deficiência visual — da bengala a sistemas eletrônicos com sensores, IA e feedback —, destacando a influência crescente das soluções baseadas em…
2. Kuriakose et al. (2022). DeepNAVI: A deep learning based smartphone navigation assistant for people with visual impairments. Expert Systems with Applications. DOI: 10.1016/j.eswa.2022.118720 · 110 citações
Apresenta o DeepNAVI, assistente de navegação em smartphone com deep learning; argumenta que portabilidade e conveniência (uso sem muito treino) são requisitos essenciais pouco atendidos, assim como informar o tipo de obstáculo.
3. See et al. (2022). A Smartphone-Based Mobility Assistant Using Depth Imaging for Visually Impaired and Blind. Applied Sciences. DOI: 10.3390/app12062802 · 44 citações
Assistente de mobilidade no celular com câmera de profundidade para desviar de obstáculos e reconhecer objetos, controlado por voz e gestos simples.
4. Martínez-Cruz et al. (2021). An Outdoor Navigation Assistance System for Visually Impaired People in Public Transportation. IEEE Access. DOI: 10.1109/access.2021.3111544 · 47 citações
Sistema de assistência ao uso de transporte público por pessoas cegas usando Bluetooth Low Energy para localizar pontos e veículos, contornando limitações do GPS.

Referencial científico II

Artigos peer-reviewed (2021–2026) · metadados OpenAlex · 14 no total em Pesquisa-Dados.md

5. Ramôa et al. (2024). SONOICE! a Sonar–Voice dynamic user interface for assisting individuals with blindness and visual impairment in pinpointing elements in 2D tactile readers. Frontiers in Rehabilitation Sciences. DOI: 10.3389/fresc.2024.1368983 · 5 citações
Desenvolve, com design centrado no usuário, interfaces sonar-voz para pessoas cegas localizarem elementos em leitores táteis 2D.
6. Theodorou et al. (2022). A Training Smartphone Application for the Simulation of Outdoor Blind Pedestrian Navigation: Usability, UX Evaluation, Sentiment Analysis. Sensors. DOI: 10.3390/s23010367 · 14 citações
App de treino que simula a navegação de pedestre cego ao ar livre; avalia usabilidade, experiência do usuário e sentimento; mostra que treino melhora a aceitação de tecnologias assistivas.
7. Plikynas et al. (2022). Indoor-Guided Navigation for People Who Are Blind: Crowdsourcing for Route Mapping and Assistance. Applied Sciences. DOI: 10.3390/app12010523 · 17 citações
Propõe navegação guiada em ambientes internos com rotas gravadas por voluntários videntes em uma rede online (crowdsourcing), porque o GPS falha em ambientes fechados.
8. Cohen et al. (2024). How accessible are cities for visually impaired pedestrians? A case of Greater London. Environment and Planning B Urban Analytics and City Science. DOI: 10.1177/23998083241256402 · 8 citações
Cria índices de acessibilidade urbana para pedestres com deficiência visual a partir de dados geoespaciais abertos e compara bairros de Londres.

Referencial científico III

Artigos peer-reviewed (2021–2026) · metadados OpenAlex · 14 no total em Pesquisa-Dados.md

9. Nuzzi et al. (2024). Blindness and visual impairment: quality of life and accessibility in the city of Turin. Frontiers in Medicine. DOI: 10.3389/fmed.2024.1361631 · 10 citações
Questionário com 100 pacientes com deficiência visual em Turim sobre qualidade de vida e problemas do cotidiano em áreas urbanas e extraurbanas.
10. Zhang et al. (2022). Evaluation of the Visually Impaired Experience of the Sound Environment in Urban Spaces. Frontiers in Psychology. DOI: 10.3389/fpsyg.2021.731693 · 3 citações
26 voluntários com deficiência visual avaliaram 24 ambientes sonoros urbanos quanto a clareza, conforto, segurança e vitalidade.
11. Labbé et al. (2023). Multiple-Stakeholder Perspectives on Accessibility Data and the Use of Socio-Technical Tools to Improve Sidewalk Accessibility. Disabilities. DOI: 10.3390/disabilities3040040 · 10 citações
Workshops com múltiplos atores mostram que a falta de dados confiáveis sobre acessibilidade das calçadas é um grande desafio para as cidades, e analisam como cada ator usa esses dados.
12. Morra et al. (2024). Mapping sidewalk accessibility with smartphone imagery and Visual AI: a participatory approach. Philosophical Transactions of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences. DOI: 10.1098/rsta.2024.0106 · 7 citações
Apresenta o Sidewalk AI Scanner, app web para mapeamento participativo e barato de calçadas com fotos de celular e IA que identifica largura, obstáculos e pavimento.

Como a pesquisa embasa a ideia

  • 7,9 milhões de brasileiros têm dificuldade de enxergar mesmo com óculos (IBGE, Censo 2022).
  • A lei garante acessibilidade (LBI, 2015), mas as calçadas ainda impedem a circulação (Caetano et al., 2021).
  • Navegação assistiva está migrando para o smartphone (Abidi et al., 2024) — portátil e sem custo extra.
  • O app precisa dizer qual é o obstáculo e ser simples de usar (Kuriakose et al., 2022).
  • Sem treino, tecnologia assistiva é abandonada (Theodorou et al., 2022): o VozGuia terá modo de aprendizagem.
  • As prefeituras não têm dados confiáveis de acessibilidade das calçadas (Labbé et al., 2023) — os alertas do VozGuia produzem esse dado.
  • Mapeamento por foto do celular já foi validado (Morra et al., 2024).

Lacunas e cuidados

Lacunas da pesquisa
  • O MVP roda no navegador: não faz visão computacional real (não detecta obstáculo pela câmera). Ele usa um mapa de obstáculos cadastrados e voz do navegador — deixar isso claro na defesa.
  • O número de 7,9 milhões inclui baixa visão ("alguma dificuldade"), não só cegueira total — citar com precisão.
  • Não achamos estudo brasileiro sobre canal de alertas de acessibilidade integrado à prefeitura — lacuna.
  • Pesquisar com pessoas cegas exige cuidado ético: consentimento lido em voz alta, sem pressa, e nunca conduzir a pessoa sem perguntar.
Cuidados de campo e LGPD
  • Amostra de 15–20 respostas: exploratória, não representativa.
  • Perfil marcado por observação; na dúvida, "Não sei estimar".
  • Nunca perguntar renda, raça ou dados que identifiquem a pessoa.
  • Falas vão para o áudio com o código G3-<nnn>, não para o formulário.
  • No MVP, os dados ficam só no celular do usuário (localStorage).

Pitch de 30 segundos

"Imagine atravessar a cidade sem enxergar a calçada. O VozGuia transforma o celular em um assistente sonoro: avisa por voz onde está o ponto de ônibus, a faixa e o buraco que alguém já registrou. E, quando encontra um obstáculo novo, com um toque o alerta vai para a prefeitura com local, foto e protocolo. Mais autonomia para quem não enxerga, mais informação para quem precisa consertar a cidade."
Grupo 3 Karla Moema Victor Hugo Nicolas Fabio Yasmin

Obrigado!

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