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eNav-Navigationssystem

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eNav
ENav-Logo.svg
http://enav.embedded.rwth-aachen.de
Beschreibung Routenplaner
Sprachen 9
Datei:ENav-Planner.png

Das Projekt eNav – Navigationssystem für Elektrorollstühle integriert unterschiedliche Methoden und Ideen mit eingebetteten Systemen, um die Akkukapazität von Elektrorollstühlen besser messen als auch effektiver nutzen zu können. Außerdem werden mögliche Barrieren entdeckt, die umfahren werden können. Als Besonderheit kann der Nutzer zwischen einer möglichst kurzen oder möglichst energieeffizienten Route wählen. eNav ist zurzeit als Routenplaner über einen Browser zu erreichen. Zukünftig soll eine kostenfreie Navigations-App im Google Play Store erhältlich sein.

eNav ist ein Projekt der RWTH Aachen, das vom "Informatik-Lehrstuhl I11 – Embedded Software" gegründet wurde, um die Lebensqualität von Menschen mit einer Mobilitätseinschränkung zu steigern.

Idee[Bearbeiten]

Die ursprüngliche Idee für eNav ist dadurch entstanden, dass bisherige Navigationssysteme Personen in Elektrorollstühlen wenig unterstützen. Weder kann ein übliches Navigationssystem Auskunft darüber geben, wie steil die zu befahrende Strecke ist, noch, ob es die geplante Route mit dem aktuellen Akkustand überhaupt bewältigen kann. Angelehnt an das Projekt Rollstuhlrouting[1] entstand die Idee, ein entsprechendes Navigationssystem zu spezifizieren. Aus der Tatsache heraus, dass die eingebaute Akkustandserfassung von Elektrorollstühlen ungenau und unzuverlässig ist, entstand die Motivation, ein entsprechendes System zur Verbesserung der Akkustandserfassung zu entwickeln. Zusätzlich sollen neue Verfahren dazu verwendet werden, durch die Betrachtung der topographischen Lage eine energieeffiziente Route zu berechnen.

Kartenmaterial[Bearbeiten]

Datei:Kartenquellen.png
Kartenschichten

Neben Barriereninformationen, die notwendig sind, um die Befahrbarkeit einer Route zu bewerten, wird für die Berechnung der energieeffizienten Route eine 3D-Karte mit Bodenbelaginformation benötigt. Zusätzlich ist die Barrierefreiheit der einzelnen Gebäuden (POI) interessant. Um all diese Karteneigenschaften sicherzustellen, besteht das Kartenmaterial von eNav aus vier Schichten.

1. OpenStreetMap[Bearbeiten]

Die erste Schicht verwendet OpenStreetMap als Basis. Daraus werden das gesamte Straßennetz und Informationen über Barrierefreiheit entnommen. Letzteres ist entweder explizit vorhanden oder wird von anderen Informationen abgeleitet, wie z. B. Treppen oder Rampen.

2. Laserscan[Bearbeiten]

Für die zweite Schicht hat die Bezirksregierung Köln Laserscan-Daten mit einer Genauigkeit von ±20 cm zur Verfügung gestellt[2]. Damit kann eine dreidimensionale Karte erstellt werden, und aus diesen 3D-Koordinaten wird die Steigung der Straße berechnet. Diese hat einen erheblichen Einfluss auf den Energieverbrauch eines Elektrorollstuhls[3].

3. Bodenbelag[Bearbeiten]

Bodenbelaginformationen bilden die dritte Schicht. Diese werden durch die Informationen der Städteregion Aachen erweitert, denen entnommen werden kann, ob eine Straße aus Kopfsteinpflaster hat oder asphaltiert ist. Mit Hilfe freiwilliger Mitarbeiter (engl.: Crowdsourcing bzw. Volunteered geographic information (VGI) bzw. Contributed Geographical Information (CGI)) werden permanent Information über Bodenbelag gesammelt und in die Datenbank eingepflegt. Als Technik wird dabei die vertikale Beschleunigung des Beschleunigungssensors eines Smartphones verwendet. Anhand der Messwerte kann gefolgert werden, ob über Kopfsteinpflaster oder Asphalt gefahren wurde. Wird die Strecke mittels GPS lokalisiert, kann dieser dann ein Belag zugewiesen werden.

4. POI[Bearbeiten]

In der letzten Schicht wird eine Verknüpfung zu Wheelmap.org hergestellt, damit der Benutzer beim Navigieren Information über die Barrierefreiheit von Gebäuden erhalten kann. Visuell werden die Ziele (engl. "point of interest" oder POI) grün (barrierefrei), orange (beschränkt barrierefrei), rot (nicht barrierefrei) oder grau (unbekannt) angezeigt.

Energieeffizienteste Route[Bearbeiten]

Datei:Verbrauchfunktion.png
Exponentielle Verbrauchsfunktion

Zum Routen ist ein gewichteter Graph notwendig. Für das berechnen der kürzesten Route wird die Länge der Straße als Kantengewicht verwendet. Bei energieeffizientes Routing bildet der Stromverbrauch eines Elektrorollstuhls das Kantengewicht[4]. Zurzeit wird der Stromverbrauch eines Elektrorollstuhl auf einer Kante durch folgende Einflussfaktoren bestimmt:

Daraus folgt folgende Verbrauchfunktion:

Aufgrund der exponentiellen Gewichtungsfunktion wurde eine spezielle A*-Algorithmus-Heuristik entwickelt, welche die Routenberechnung beschleunigt.

Rentabilität[Bearbeiten]

Datei:Effizienteste vs kürzeste Route.png

Im Rahmen des Projektes hat eine Evaluation ergeben, dass in 41 % aller getesteten Fälle eine Route existiert, die effizienter ist als die kürzeste Route[5].

Einzelnachweise[Bearbeiten]

  1. MÜLLER, Astrid, et al. Ein Routenplaner für Rollstuhlfahrer auf der Basis von OpenStreetMap-Daten-Konzeption, Realisierung und Perspektiven. Angewandte Geoinformatik, 2010. (Volltext)
  2. Bezirksregierung Köln zu ALS
  3. DŽAFIĆ, Dzenan, et al. Modifikation des A*-Algorithmus für energieeffizientes 3D-Routing. 2013. (Volltext)
  4. FRANKE, Dominik, et al. Konzept eines mobilen OSM-Navigationssystems für Elektrofahrzeuge. Angewandte Geoinformatik, 2011, S. 148–157. (Volltext)
  5. 5,0 5,1 DŽAFIĆ, Dženan, et al. Integration von Bodenbelaginformationen zum energieeffizienten Routen von Elektrorollstühlen. 2014. (Volltext)


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