Revision 724019114 of "User:Dzenan Dzafic/sandbox" on enwiki

{{User sandbox}}
<!-- EDIT BELOW THIS LINE -->
{{SEITENTITEL:eNav-Navigationssystem}}
{{Infobox Website
 | Name = eNav
 | url = http://enav.embedded.rwth-aachen.de
 | Logo = [[Datei:ENav-Logo.svg|200px|zentriert]]
 | Beschreibung = [[Routenplaner]]
 | Sprachen = 8
 | Erschienen = 2016
 | Urheber = [[RWTH Aachen University]]
 | Status = aktiv
}}
[[Datei:ENav-Planner.png|mini]]
Das Projekt '''eNav – Navigationssystem für Elektrorollstühle''' integriert unterschiedliche Methoden und Ideen mit eingebetteten Systemen, um die Akkukapazität von [[Elektrorollstuhl|Elektrorollstühlen]] besser messen als auch effektiver nutzen zu können. Des Weiteren werden mögliche Barrieren entdeckt, die umfahren werden können. Das Besondere des Navigationssystems ist die Berechnung einer energieeffizienten [[Route]], die zusätzlich zur Berechnung der kürzesten Route erfolgt. Der Benutzer hat die Möglichkeit, zwischen beiden zu wählen. eNav ist zurzeit als [[Routenplaner]] über einen Browser zu erreichen. Zukünftig soll eine kostenfreie Navigations-App im [[Google Play|Google Play Store]] erhältlich sein.

eNav ist ein Projekt der [[RWTH Aachen]], das vom [[Informatik]]-[[Lehrstuhl]] I11 – Embedded Software ins Leben gerufen worden ist, um die Lebensqualität der Menschen mit einer Mobilitätseinschränkung zu steigern.

== Idee ==
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 die geplante [[Route]] mit dem aktuellen Akkustand überhaupt bewältigen kann. Angelehnt an das Projekt Rollstuhlrouting<ref>MÜLLER, Astrid, et al. Ein Routenplaner für Rollstuhlfahrer auf der Basis von OpenStreetMap-Daten-Konzeption, Realisierung und Perspektiven. Angewandte Geoinformatik, 2010. ([https://www.vde-verlag.de/proceedings-en/537495033.html Volltext])</ref> 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 Technologien dazu verwendet werden, durch die Betrachtung der topographischen Lage eine energieeffiziente Route zu berechnen. Der Benutzer hat bei der Nutzung des Navigationssystem die Wahlmöglichkeit zwischen einer kürzesten und einer energieeffizienten Route.

== Kartenmaterial ==
[[Datei:Kartenquellen.png|mini|Kartenschichten]]
Für die Berechnung der energieeffizienten Route wird vom eNav-System eine [[Kartesisches Koordinatensystem|3D]]-Karte mit Bodenbelaginformation benötigt. Des Weiteren werden Barriereninformationen benötigt um die Befahrbarkeit der berechnete Route für Rollstuhlfahrer sicher zu stellen. Zusätzlich ist die Barrierefreiheit der einzelnen Gebäuden ([[Point of Interest|POI]]) interessant. Um all diese Karteneigenschaften sicher zu stellen, besteht das Kartenmaterial von eNav aus vier Schichten.

=== 1. OpenStreetMap ===
Die erste Schicht bildet [[OpenStreetMap]] als Basis. Daraus wird das gesamte Straßennetz entnommen. Des Weiteren werden die Information über Barrierefreiheit direkt entnommen oder von andere Informationen abgeleitet, wie z.B. Treppen oder Rampen.

=== 2. Laserscan ===
Für die zweite Schicht hat die [[Bezirksregierung]] [[Köln]] [[Airborne Laserscanning|Laserscan-Daten]] zur Verfügung gestellt<ref>[http://www.bezreg-koeln.nrw.de/brk_internet/geobasis/hoehenmodelle/index.html Bezirksregierung Köln zu ALS]</ref>. Die Genauigkeit der Höhendaten betragt ±20&nbsp;cm. Mit diesen Daten ist das System möglich eine dreidimensionale Karte zu erstellen. Aus den [[Kartesisches Koordinatensystem|3D-Koordinaten]] kann die Steigung der Straße bestimmt werden. Diese hat einen erheblichen Einfluss auf den Energieverbrauch eines Elektrorollstuhls<ref>DŽAFIĆ, Dzenan, et al. Modifikation des A*-Algorithmus für energieeffizientes 3D-Routing. 2013. ([http://gispoint.de/fileadmin/user_upload/paper_gis_open/537533019.pdf Volltext])</ref>.

=== 3. Bodenbelag ===
Bodenbelaginformation bildet die dritte Schicht. Diese wird zu einem Teil durch die Informationen der [[Städteregion Aachen]] angereichert. Dem genau entnommen werden kann ob eine Straße aus z.B [[Kopfsteinpflaster]] oder [[Asphalt]] besteht. Des Weiteren wird mithilfe von [[Crowdsourcing]] bzw [[Volunteered geographic information]] (VGI) und Contributed Geographical Information (CGI) permanent Information über Bodenbelag gesammelt und eingepflegt. Dabei wird während Routing die vertikale Beschleunigung des [[Beschleunigungssensor]]s eines [[Smartphone]]s gemessen. Aufgrund der Messwerte kann rückwirkend gefolgert werden ob über Kopfsteinpflaster oder Asphalt gefahren wurde. Mithilfe von [[GPS]] kann eine befahrene Strecke dann ein Belag zugewiesen werden.

=== 4. POI ===
In der letzten Schicht wird eine Verknüpfung zu [[Wheelmap.org]] hergestellt, um den Benutzer werden dem Navigieren die Möglichkeit zu geben, Information über die [[Barrierefreiheit]] von Gebäuden zu beziehen. Das bedeutet, den Benutzer werden die POI als Grün (barrierefrei), Orange (beschränkt barrierefrei), Rot (nicht barrierefrei) oder Grau (unbekannt) angezeigt. Ein [[Point of Interest|Point Of Interest]] kann direkt als Routenziel ausgewählt werden.

== Energieeffizienteste Route ==
[[Datei:Verbrauchfunktion.png|mini|hochkant=1.1|rechts|Exponentielle Verbrauchsfunktion]]
Zum Routen ist ein gewichteter Graph notwendig. Für das berechnen der kürzesten Route wird die Länge der Straße als [[Kantengewichteter Graph|Kantengewicht]] verwendet. Bei energieeffizientes Routing bildet der [[Bedarf an elektrischer Energie|Stromverbrauch]] eines Elektrorollstuhls das Kantengewicht <ref>FRANKE, Dominik, et al. Konzept eines mobilen OSM-Navigationssystems für Elektrofahrzeuge. Angewandte Geoinformatik, 2011, S. 148–157. ([http://gispoint.de/fileadmin/user_upload/paper_gis_open/537508024.pdf Volltext])</ref>. Zurzeit wird der Stromverbrauch eines Elektrorollstuhl auf einer Kante durch folgende Einflussfaktoren bestimmt:
* Länge der Kante
* [[Steigung]] der Kante
* [[Reibung]] auf der Kante (Straßenbelag) <ref name="Agit2014">DŽAFIĆ, Dženan, et al. Integration von Bodenbelagsinformationen zum energieeffizienten Routen von Elektrorollstühlen. 2014. ([http://gispoint.de/fileadmin/user_upload/paper_gis_open/537543014.pdf Volltext])</ref>
Daraus folgt folgende Verbrauchfunktion:
:<math>Normalverbrauch \times L\ddot{a}nge \times 1{,}16^{Steigung} \times Reibungskonstante</math>
Aufgrund der exponentiellen Gewichtungsfunktion wurde eine spezielle [[A*-Algorithmus]]-[[Heuristik]] entwickelt, welche die Routenberechnung beschleunigt.

== Rentabilität ==
[[Datei:Effizienteste vs kürzeste Route.png|mini|200px|rechts]]
Im Rahmen des Projektes hat eine [[Evaluation]] ergeben, dass in 41 % aller getesteten Fälle eine Route existiert, die effizienter ist als die kürzeste Route<ref name="Agit2014" />.

== Einzelnachweise ==
<references />

[[Kategorie:Automobilelektronik]]
[[Kategorie:Navigationsgerät| ]]
[[Kategorie:Reise- und Routenplanung]]
[[Kategorie:Barrierefreiheit| ]]