Revision 724034002 of "User:Dzenan Dzafic/sandbox" on enwiki

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{{Infobox Website
 | name = eNav
 | url = http://enav.embedded.rwth-aachen.de
 | logo = [[File:ENav-Logo.svg|200px|zentriert]]
 | type = [[Route planning software]]
 | language = 8 Languages
 | launch_date = 2016
 | owner = [[RWTH Aachen University]]
 | current_status = Active
}}
[[file:ENav-Planner.png|thumbnail]]
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 ==
[[file:Kartenquellen.png|thumb|Map layers]]
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. Route surface ===
Route surface information forms the third layer. These are partly enriched by the information provided by the [[Städteregion Aachen]]. This information contains accurate details about the surface of a road, for example, the surface is [[concrete]] or [[cobblestone]]. Moreover, by using [[crowd-sourcing]] or more specifically  [[Volunteered geographic information]] (VGI) and Contributed Geographical Information (CGI), road surface information is permanently accumulated and incorporated. This is done by measuring the vertical acceleration of an [[accelerometer]] of a [[smartphone]]. 
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 the last layer a connection with [[Wheelmap.org]] is made, to enable the user to obtain information about [[accessibility]] of buildings during navigation. That means, the POI are indicated to the user as Green (Accessible), Orange (Limited accessible), Red (Not accessible) or grey (unknown). An [[Point of Interest|Point Of Interest]] can be directly selected as a route target.

== Energy-efficient Route ==
[[file:Verbrauchfunktion.png|thumb|upright=1.1|right|Exponential consumption function]]
For routing a [[weighted graph]] is necessary. For calculating the shortest route, the length of the road is used as edge weight. During energy-efficient routing, the [[Electric energy consumption | energy consumption]] of an [[Motorized wheelchair | electric wheelchair]] forms the edge weight <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 Full text])</ref>. Currently, the energy consumption of an electric wheelchair is determined by following influencing faktors:
* Length of the edge
* [[Incline]] of the edge
* [[Friction]] on the edge (Road surface) <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 Full text])</ref>
From this the following consumption function can be derived:
:<math>Normal consumption \times Length \times 1{,}16^{Incline} \times friction coefficient</math>
Because of the exponential weighting function an special [[A*]]-[[heuristic]] has been developed, which accelerates route calculation.

== Viability ==
[[file:Efficient vs. shortest.png|thumb|200px|right]]
An [[evaluation]] as part of the eNav-Project found, that in 41 % of all tested cases a route exists, which is more [[Efficient energy use | energy-efficient]] than the shortest<ref name="Agit2014" />.

== References ==
<references />

[[category:Automotive electronics]]
[[category:Navigation device]]
[[Category:Travel- and routeplanning]]
[[Category:Barrier freedom]]