視覚障害を有する人々がナビゲーションにホワイトキャンパスを使用する際、スマートフォンなどのデバイスと同時に操作することは困難である。これまでの専用デバイスの使用放棄に関する先行研究を踏まえ、本研究では、視覚障害者が既に保有するホワイトキャンパスを用いてジェスチャーを実行することで、スマートフォン上でタスクをトリガーする、新しいタッチフリー型のインタラクション方式を提案する。本研究では、任意のホワイトキャンパスに簡単に取り付けられる「GesturePod」というデバイスを提示する。GesturePodは、キャンパスを用いたジェスチャーを検出する機能を備えており、ユーザーはスマートフォンを手に取らなくても、ポケットやバッグのまま、タッチなしで日常的な操作を実行できる。本研究では、このデバイスの開発における課題と設計上の選択について議論する。さらに、ジェスチャー認識モデルの学習とデプロイに適した新しい効率的な機械学習パイプラインを提案する。ラボ内での実験では、GesturePodが92％のジェスチャー認識精度を達成し、スマートフォンの一般的な操作をより迅速に行えることが示された。また、実際の屋外環境での実証実験（イン・ワイルドスタディ）から、GesturePodは特に制約のある屋外環境において、視覚障害者によるスマートフォンアクセスを改善する有望なツールであることが示唆された。