Personal wayfinding assistance [Elektronische Ressource] / von Falko Schmid

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• Publié par: universitat_bremen
• Publié le: 01 janvier 2010
• Nombre de lectures: 17
• Langue: Deutsch
• Poids de l'ouvrage: 8 Mo

Extrait

Personal Wayfinding Assistance
von Falko Schmid
Dissertation
zur Erlangung des Grades eines Doktors der
Ingenieurwissenschaften
— Dr.-Ing. —
Vorgelegt im Fachbereich 3 (Mathematik & Informatik)
der Universit¨at Bremen
im November 2010Datum des Promotionskolloquiums: 14.12.2010
Gutachter: Prof. Christian Freksa, Ph.D. (Universit¨ at Bremen)
Prof. Dr.-Ing. Stephan Winter (University of Melbourne)Zusammenfassung
Jeden Tag legen wir viele verschiedene Wege zuruck. Dabei ist es fur¨ ¨
uns kein Problem, uns in bekannten Umgebungen zurechtzufinden. Wir
kennen den Weg vom Schlafzimmer zur Kuche, von unserer Wohnung zur¨
Arbeit, vom Parkplatz ins Buro,¨ und am Ende des Arbeitstages von dort
aus wieder nach Hause. All diese Wege haben wir in der Vergangenheit
gelernt und finden deshalb ohne viel nachzudenken unser Ziel.
Sobald wir jedoch an die Grenzen unserer mentalen Karten stoßen und
einen uns unbekannten Ort auffinden wollen, benotigen¨ wir Hilfe. Manch-
mal fragen wir Freunde, ob sie uns den Weg beschreiben konnen, in ande-¨
ren Fallen¨ schauen wir auf einer Karte, wo sich dieser Ort genau befindet.
Immer h¨aufiger sind mittlerweile Mobiltelefone mit Wegfindungsassis-
tenz ausgestattet. Sie sind klein und handlich, dadurch stets dabei und
verfugbar,¨ wenn sie gebraucht werden. Auf diese Weise k¨onnen wir also
fast uberall fur jeden Ort Wegfindungsassistenz bekommen. Wahrend die¨ ¨ ¨
geringe Gr¨oße Mobiltelefone also einerseits praktikabel macht, ist sie fur¨
die Darstellung von Karten jedoch von großem Nachteil. Denn um die
vielen geographischen Informationen verst¨andlich darstellen zu k¨onnen,
wird viel Platz benotigt. Doch meistens sind nicht alle in einer Karte¨
abgebildeten Informationen notwendig, um eine bestimmte Route zu er-
klaren. So ist zum Beispiel die Abbildung kleiner Parkwege fur einen Au-¨ ¨
tofahrer in der Regel nicht relevant. Verzichtet man auf einen großen Teil
der nicht benotigten¨ Information, kann man den Karteninhalt semantisch
verdichten und die Karte so in vielen Fallen deutlich verkleinern, ohne¨
auf notwendige Information verzichten zu mussen.¨
Eine gezielte Informationsreduktion erfordert eine genaue Kenntnis
ub¨ er den Benutzer, ub¨ er die zu losende¨ Aufgabe, und ub¨ er die Umgebung,
in die diese eingebettet ist. In dieser kumulativen Dissertation entwicke-
le ich ein Verfahren, welches das Vorwissen des Nutzers verwendet, um
Karten an die Anforderungen mobiler Gerate mit kleinen Displays an-¨
zupassen. Dazu kristallisiere ich grundsatzlic¨ he Fragen, die wahrend¨ des
Wegfindens auftreten k¨onnen, heraus und setze sie mit dem Vorwissen
des Benutzers in Beziehung. Dieses Verfahren ermoglicht die Erzeugung¨
von personlic¨ her, kontext-spezifischer Wegfindungsassistenz in Form von
Karten, die fur kleine Displays optimiert sind.¨
Um dies zu erreichen stelle ich algorithmische Verfahren vor, die aus
Trajektorien raumliche Benutzerprofile ableiten. Die individuellen Pro-¨
file enthalten Informationen ub¨ er die Orte, die ein Benutzer regelm¨aßig
iaufsucht, und ub¨ er die Wege, die dafur¨ genutzt werden. Mit Hilfe die-
ser Daten konnen personalisierte Karten erzeugt werden, die fur teilwei-¨ ¨
se bekannte Umgebungen geeignet sind. In diesen Karten werden nur
die unbekannten Anteile detailliert gezeigt. Die bereits bekannte Infor-
mation wird vereinfacht. Dadurch konnen¨ die Karten stark verkleinert
werden, wahrend der Informationsgehalt durch Einbindung personlich¨ ¨
bedeutsamer Orte erhalten bleibt. Die Verstandlic¨ hkeit der individuellen
Wegfindungsassistenz wird dadurch gewahrleistet, dass auch die Namen¨
der Orte dem Benutzer angepasst werden. In der Arbeit wird deshalb
auch die Benennungspraxis von Orten untersucht und das Potential der
automatischen Selektion und Generierung von Ortsnamen ausgelotet.
Personalisierte Karten funktionieren jedoch nur in Umgebungen, fur¨
die der Nutzer ein gewisses Maß an Vorwissen besitzt. Befindet er sich in
vollig¨ unbekannten Umgebungen, werden vollstandige¨ Information ben¨o-
tigt. In dieser Arbeit werden Verfahren vorgestellt, die den Benutzer in
typischen Situationen unterstutzen,¨ die w¨ahrend der Wegfindung auftre-
ten konnen. Ich stelle Losungen vor, die den Erwerb von Kontext- und¨ ¨
ub¨ erblickswissen entlang der Route vermitteln sowie die Selbstlokalisie-
rung im Falle einer Desorientierung unterstutzen.¨
iiAbstract
We are traveling many different routes every day. In familiar environ-
ments it is easy for us to find our ways. We know our way from bedroom
to kitchen, from home to work, from parking place to office, and back
home at the end of the working day. We have learned these routes in the
past and are now able to find our destination without having to think
about it.
As soon as we want to find a place beyond the demarcations of our
mental map, we need help. In some cases we ask our friends to explain
us the way, in other cases we use a map to find out about the place. Mo-
bile phones are increasingly equipped with wayfinding assistance. These
devices are usually at hand because they are handy and small, which en-
ables us to get wayfinding assistance everywhere where we need it. While
the small size of mobile phones makes them handy, it is a disadvantage
for displaying maps. Geographic information requires space to be vi-
sualized in order to be understandable. Typically, not all information
displayed in maps is necessary. An example are walking ways in parks
for car drivers, they are they are usually no relevant route options. By
not displaying irrelevant information, it is possible to compress the map
without losing important information.
To reduce information purposefully, we need information about the
user, the task at hand, and the environment it is embedded in. In this
cumulative dissertation, I describe an approach that utilizes the prior
knowledge of the user to adapt maps to the to the limited display options
of mobile devices with small displays. I focus on central questions that
occur during wayfinding and relate them to the knowledge of the user.
This enables the generation of personal and context-specific wayfinding
assistance in the form of maps which are optimized for small displays. To
achieve personalized assistance, I present algorithmic methods to derive
spatial user profiles from trajectory data. The individual profiles contain
information about the places users regularly visit, as well as the traveled
routes between them. By means of these profiles it is possible to generate
personalized maps for partially familiar environments. Only the unfamil-
iar parts of the environment are presented in detail, the familiar parts are
highly simplified. This bears great potential to minimize the maps, while
at the same time preserving the understandability by including person-
ally meaningful places as references. To ensure the understandability of
personalized maps, we have to make sure that the names of the places
iiiare adapted to users. In this thesis, we study the naming of places and
analyze the potential to automatically select and generate place names.
However, personalized maps only work for environments the users are
partially familiar with. If users need assistance for unfamiliar environ-
ments, they require complete information. In this thesis, I further present
approaches to support uses in typical situations which can occur during
wayfinding. I present solutions to communicate context information and
survey knowledge along the route, as well as methods to support self-
localization in case orientation is lost.
ivAcknowledgments
I would like to express my sincere gratitude to my advisor Christian
Freksa. I am grateful for his support at every stage of my thesis and for
giving me the necessary freedom to develop my ideas. I am very thankful
for being part of his inspiring research group. I want to thank Stephan
Winter for the fruitful discussions in Melbourne and for being my second
supervisor.
I would like to thank my co-authors Aisan Kazerani, Colin Kuntzsch,
Patrick Laube, Denise Peters, Benjamin Preisig, Kai-Florian Richter, and
Stephan Winter. It would not have been possible to write this cumulative
dissertation without their contributions.
This work has been done in the project I2-[MapSpace] of the Tran-
sregional Collaborative Research Center SFB/TR 8 Spatial Cognition.
I want to thank the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) for the
financial support.
I want to thank all my colleagues at the Cognitive Systems group for
the great and unique atmosphere. I have found friends and not just co-
workers. In particular, I want to thank Kai-Florian Richter for being the
greatest colleague and PI one can think of.
My sincere thanks go to my proofreaders Sandra Budde, Lutz Fromm-
berger, Julia Gantenberg, and Jan Frederik Sima for their last-minute
commitment. In particular, I want to thank Lutz for his dedicated and
pragmatic help during the last hours before printing.
Above all, I want to express my sincere gratefulness to Eva, Justus,
and Luis for the