Resumen: Para un usuario de silla de ruedas, una línea azul estándar en un mapa suele ser una promesa incumplida. Si bien plataformas como OpenStreetMap (OSM) capturan con éxito dónde está un camino, con frecuencia no logran transmitir cómo se siente físicamente viajar por él. Esta barrera de información es problemática para los usuarios de sillas de ruedas. Para solucionar este problema, presentamos OmniPath, un sistema que pasa del mapeo pasivo a la auditoría ambiental proactiva. Nuestro marco fusiona la topología de red de OSM con la precisión submétrica del LiDAR aéreo de alta densidad (USGS 3DEP) para crear un modelo 3D de alta fidelidad del entorno peatonal. En lugar de simplemente enrutar a un usuario, nuestro agente atraviesa virtualmente la red, analizando la superficie en incrementos de 0,5 metros. Cuantifica rigurosamente los puntos de fricción física, específicamente en pendientes, pendientes transversales y discontinuidades verticales, según los estándares de cumplimiento de la ADA, calculando una puntuación de gravedad ponderada para clasificar los peligros de “Leve” a “Crítico”. Para garantizar la confiabilidad en el mundo real, validamos el sistema frente a 200 estudios de campo físicos reales en todo el National Mall utilizando un muestreo aleatorio estratificado. El marco demostró una gran fiabilidad diagnóstica para peligros de alta gravedad, logrando puntuaciones F1 de 0,60 para las categorías graves y 0,58 para las categorías críticas. Al automatizar esta inspección a microescala, OmniPath identifica las barreras “invisibles” que los mapas estándar pasan por alto, transformando efectivamente un conjunto de datos estáticos en una fuente de datos de accesibilidad que anticipa los desafíos de accesibilidad antes de que el usuario salga de casa.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 23 de junio de 2026.
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