Aplicação móvel para ajuda ao estacionamento de pessoas com mobilidade reduzida: projeto I & II

Abstract

A acessibilidade a lugares de estacionamento para pessoas com mobilidade reduzida é um fator crítico para a sua autonomia e qualidade de vida. No entanto, a escassez destes lugares, aliada à falta de informação em tempo real sobre a sua localização e disponibilidade, torna a tarefa de estacionar particularmente desafiadora e frustrante. Este trabalho apresenta o processo de desenvolvimento da aplicação móvel ParkFinder, que visa monitorizar em tempo real a ocupação de lugares de estacionamento reservados para pessoas com mobilidade reduzida, combinando tecnologias de visão computacional e uma interface intuitiva. O relatório inicia com uma contextualização do problema e a sua relevância social, seguida de uma análise comparativa de soluções existentes no mercado, destacando as suas limitações e como o ParkFinder as supera. São detalhadas as tecnologias adotadas incluindo Mapbox para mapas e navegação, Firestore para a base de dados em tempo real, Kotlin e Jetpack Compose para o desenvolvimento Android, e o modelo YOLO para deteção de veículos bem como a justificação para as suas escolhas. Foram desenvolvidos e evoluídos diagramas de casos de uso que refletem as interações entre o utilizador e o sistema, esboços de UI/UX que orientaram o design da interface, e um modelo entidade-relacionamento que estrutura a base de dados. A aplicação inclui funcionalidades como pesquisa de destinos, cálculo e acompanhamento de rotas com instruções por voz e visuais, reencaminhamento automático em caso de ocupação do lugar ao qual o utilizador se deslocava, e sincronização offline. Os testes realizados validaram o correto funcionamento da aplicação em diversos cenários, com exceção da integração com Android Auto, que se revelou inviável devido a limitações técnicas. A solução desenvolvida demonstra potencial para melhorar significativamente a eficiência e autonomia dos utilizadores, reduzindo o tempo dedicado à procura de estacionamento e oferecendo uma experiência de utilização fluida e acessível.

Abstract: Accessibility to parking spaces for people with reduced mobility is a critical factor for their autonomy and quality of life. However, the scarcity of such spaces, combined with the lack of real-time information regarding their location and availability, makes the task of parking particularly challenging and frustrating. This work presents the development process of the ParkFinder mobile application, which aims to monitor in real time the occupancy of parking spaces reserved for people with reduced mobility by combining computer vision technologies with an intuitive interface. The report begins with a contextualization of the problem and its social relevance, followed by a comparative analysis of existing market solutions, highlighting their limitations and how ParkFinder overcomes them. The adopted technologies are detailed, including Mapbox for maps and navigation, Firestore for real-time database management, Kotlin and Jetpack Compose for Android development, and the YOLO model for vehicle detection, along with the rationale for their selection. Use case diagrams reflecting user–system interactions, UI/UX sketches guiding interface design, and an entity-relationship model structuring the database were developed and refined. The application includes features such as destination search, route calculation and guidance with voice and visual instructions, automatic rerouting when a targeted parking space is occupied, and offline synchronization. Testing validated the correct operation of the application in various scenarios, with the exception of Android Auto integration, which proved unfeasible due to technical limitations. The developed solution demonstrates potential to significantly improve user efficiency and autonomy, reducing the time spent searching for parking and providing a smooth and accessible user experience