AGIT Journal

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Das Barrierenerkennungssystem von eNav

Bei der Mobilität von Rollstuhlfahrer spielen Barrieren eine große Rolle, da z. B. Stufen schon ein unüberwindbares Hindernis sind und zu großen Umwegen führen können. Um Umwege zu reduzieren, müssen Barrieren dem Navigationssystem, wie eNav, bekannt sein. Geodatenbanken, wie OpenStreetMap, erfassen bereits viele Barrieren aber nicht alle. In diesem Paper wird ein Konzept vorgestellt, in dem die fehlenden Barrieren durch Crowdsourcing gesammelt werden. Dabei haben Rollstuhlfahrer die Möglichkeit, Barrieren zu melden. Zudem kommt, dass ein Hintergrundservice der Navigationsapp versucht Barrieren anhand des Fahrverhaltens des Rollstuhlfahrers zu erkennen. Abschließend wird anhand einer Evaluation die gewünschte Funktionsweise des Barrierenerkenners untersucht.

Considering mobility of wheelchair users, barriers are of utmost importance. Steps are already an unpassable obstacle and can lead to long detours. To reduce the number of detours occurring, barriers should be known to navigation systems, like eNav. In this paper a concept is introduced, which deals with the missing barriers, by locating these using a crowdsourcing strategy. A background service of the navigation app additionally tries to detect barriers by analyzing the driving behavior of the wheelchair user. Finally, the desired behavior of the barrier detection system is verified with an evaluation.

Autor / Author: Džafić, Dženan; Lahr, Florian; Schoonbrood, Pierre; Franke, Dominik; Kowawelewski, Stefan
Institution / Institution: RWTH Aachen University, Deutschland; RWTH Aachen University, Deutschland; RWTH Aachen University, Deutschland; RWTH Aachen University, Deutschland; RWTH Aachen University, Deutschland
Seitenzahl / Pages: 10
Sprache / Language: Deutsch
Veröffentlichung / Publication: AGIT ‒ Journal für Angewandte Geoinformatik, 2-2016
Tagung / Conference: AGIT 2016 – Symposium und Fachmesse Angewandte Geoinformatik
Veranstaltungsort, -datum / Venue, Date: Salzburg, Österreich 06-07-16 - 08-07-16
Schlüsselwörter (de): Barrierefreiheit, Crowdsourcing, Navigationssystem, eNav, Rollstühle
Keywords (en): Accessibility, crowdsourcing, VGI, eNav, wheelchairs
Paper review type: Full Paper Review
DOI: doi:10.14627/537622044
3896 - Das Barrierenerkennungssystem von eNav