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Fakultät für Informatik und Mathematik Lehrstuhl für Informatik mit Schwerpunkt Eingebettete Systeme Prof. Dr. Matthias Kranz Augmented Reality Campus Guide Augmented Reality Campus Guide Christian Berger Bachelor-Arbeit Verfasser: Christian Berger Anschrift: Matrikelnummer: Prüfer: Prof. Dr. Matthias Kranz Betreuer: M.Sc. Marion Kölle Beginn: 25.06.2014 Abgabe: 24.09.2014

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Fakultät für Informatik undMathematikLehrstuhl für Informatik mit SchwerpunktEingebetteteSystemeProf. Dr. Matthias Kranz

Augmented Reality Campus Guide

Augmented Reality Campus Guide

Christian Berger

Bachelor-Arbeit

Verfasser: Christian BergerAnschrift:

Matrikelnummer:Prüfer: Prof. Dr. Matthias KranzBetreuer: M.Sc. Marion Kölle

Beginn: 25.06.2014Abgabe: 24.09.2014

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Fakultät für Informatik undMathematik

Lehrstuhl für Informatik mit Schwerpunkt

EingebetteteSysteme

Prof. Dr. Matthias Kranz

ErklärungHiermit erkläre ich an Eides statt, dass ich diese Bachelor-Arbeit zum Thema

Augmented Reality Campus GuideAugmented Reality Campus Guide

selbstständig verfasst und keine anderen als die angegebenen Quellen und Hilfsmittel verwendethabe.

Passau, den 24.09.2014Christian Berger

Christian Berger

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Kurzfassung

Augmented Reality (AR) bezeichnet die Erweiterung der vom Nutzer wahrgenommenen Realitätmit Hilfe von computergenerierten Informationen. Dadurch kann man dem Nutzer dabei helfen,sich mit einer ungewohnten Umgebung vertraut zu machen. Als Anwendungsbeispiel sollte imRahmen dieser Arbeit eine Anwendung entwickelt werden, die Studierende im ersten Semesterbei der Orientierung auf dem Campus unterstützt. Dabei wurde Forschung bezüglich der nutzer-gerechten Gestaltung und Platzierung von AR Labels betrieben: Zunächst wurden prototypischverschiedene Visualisierungen entwickelt, die dann in einer Umfrage, bei der 50 Personen teil-nahmen, hinsichtlich ihrer Interpretierbarkeit und des subjektiven Gefallens evaluiert wurden. DieUmfrage hat Indizien geliefert, dass Visualisierungen, die eine farbanaloge Markierung einsetzen,vom Nutzer bevorzugt werden. Anschließend wurde eine App entwickelt, die diese Ergebnisseberücksichtigt. Beim Entwicklungsprozess wurden verschiedene Probleme sowie deren Lösungsan-sätze dokumentiert.

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Abstract

Augmented Reality means the extension of the by the user perceived reality with the aid ofcomputer generated pieces of information. Using this technology, it is possible for the user toacquaint himself with an unfamiliar environment. As an example of use, a mobile application wasbuilt as part of this thesis, that supports beginning students with their orientation on the campus.Therefore research on how AR labels should be designed an placed to fit the user’s needs was done:At first various visualizations were prototypically developed and then tested in a survey, in which 50people participated. The survey evaluated the visualizations’ interpretability and the appreciationby the user. The survey indicated that users prefer visualizations with color-analogous markings.Subsequently an application was built, that considered these results. Problems that occurredduring the process of development were documented along with possible solution approaches.

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Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis v

1 Einleitung 11.1 Ziele . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21.2 Überblick über diese Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

2 Grundlagen 32.1 Augmented Reality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

2.1.1 Definition nach Azuma . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32.1.2 Realitäts-Virtualitätskontinuum nach Milgram . . . . . . . . . . . . . . . 4

2.2 Tracking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52.2.1 Visuelles Tracking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

2.2.1.1 Merkmalsbasierende Tracking-Systeme . . . . . . . . . . . . . . 52.2.1.2 Modellbasierende Tracking-Systeme . . . . . . . . . . . . . . . 6

2.2.2 Nichtvisuelles Tracking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62.3 Augmented Reality Anwendungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.3.1 Anwendungsbereiche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72.3.2 Klassifizierung von AR Anwendungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82.3.3 Die vier Schlüsselprobleme bzw. Kriterien beim Erstellen von mAR Anwen-

dungen nach Marco de Sa´ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.3.4 Beispiele für Augmented Reality Anwendungen . . . . . . . . . . . . . . 10

2.3.4.1 AR-Browser . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102.3.4.2 Die Touring Maschine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

3 Augmented Reality Visualisierungen 133.1 Kriterien für die Gestaltung und Platzierung von mAR Labels . . . . . . . . . . . 133.2 Entwicklung verschiedener Prototypen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143.3 Vorbereitung der Umfrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

4 Evaluierung der entwickelten Visualisierungen 174.1 Ziele der Umfrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

4.1.1 Forschungsfrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

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INHALTSVERZEICHNIS vi

4.1.2 Hypothesen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174.2 Aufbau der Umfrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

4.2.1 Allgemeine Informationen zur Studie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194.3 Auswertung der Ergebnisse der Umfrage und Erkenntnisse . . . . . . . . . . . . . 19

4.3.1 Erfahrungswerte der Teilnehmer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194.3.2 Interpretierbarkeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

4.3.2.1 Definition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204.3.2.2 Aufbau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204.3.2.3 Auswertung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

4.3.3 Subjektives Gefallen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244.3.3.1 Markierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244.3.3.2 Ausrichtung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

5 Entwicklung der Applikation 285.1 Ziele und Nutzen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285.2 Design der Applikation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285.3 Implementierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

5.3.1 Die Augmented Reality Ansicht . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305.3.2 Die Karte des Campus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

5.3.2.1 Indoorkarte und Discoverability . . . . . . . . . . . . . . . . . . 325.3.3 Die Suchfunktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335.3.4 Problemstellungen beim Entwickeln der AR Anwendung . . . . . . . . . . 34

5.3.4.1 Probleme des optischen Tracking . . . . . . . . . . . . . . . . 345.3.4.2 Repeated Patterns . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

6 Zusammenfassung 36

Abbildungsverzeichnis 37

Tabellenverzeichnis 38

Literaturverzeichnis 39

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Kapitel 1

Einleitung

Für Studienanfänger und Studienanfängerinnen ist die Orientierung auf dem Campus oft zunächstschwierig. So wissen viele Erstsemester während der Orientierungswoche – dies ist die ersteWoche vor Studienbeginn, in der Brückenkurse oder andere Einführungsveranstaltungen stattfin-den – nicht genau, wie sie zu einem bestimmten Gebäude oder Raum gelangen. Die UniversitätPassau reagiert darauf, indem sie jedes Semester während der Orientierungswoche Schilder an ver-schiedenen Stellen auf dem Campus anbringt mit Beschriftungen, die den Studierenden bei ihrerNavigation helfen sollen. Da also die Notwendigkeit besteht zusätzliche Informationen bereitzu-stellen, um Erstsemester bei ihrer Orientierung und Navigation auf dem Campus zu unterstützen,stellt sich die Frage ob diese Aufgabe nicht auch durch den Einsatz einer mobilen Anwendungund unter Verwendung geeigneter, moderner Technologie – nämlich Augmented Reality - erfülltwerden kann. Augmented Reality (AR) bezeichnet hierbei eine Anzeigetechnologie, bei der diedurch den Nutzer wahrgenommene Realität mit computergenerierten Informationen überlagertwird. Wenn das Anzeigemedium dabei konkret auf mobile Geräte wie Smartphones oder Tabletseingeschränkt wird, spricht man auch von mobiler Augmented Reality (mAR). Ein sog. „CampusGuide“, der Augmented Reality einsetzt, könnte diese Problematik aufgreifen und als mobile An-wendung Studierenden bei ihrer Orientierung auf dem Campus unterstützen, indem er ihnen beider Suche nach einem Hörsaal, Seminarraum oder der Bibliothek hilft. So können beispielsweiseNavigationshinweise an Gebäude ausgerichtet werden oder allgemein Informationen passend zumStandort des Nutzers eingeblendet werden. Dass diese Technologie das Potential hat Nutzer dabeizu helfen sich mit einer neuen, unbekannten Umgebung vertraut zu machen, ist auch schon durchähnliche Anwendungsbeispiele bekannt. So gibt es schon verschiedene mobile AR Anwendungen[1], die Touristen bei der Erkundung von fremden Städten unterstützen und ihnen Informationenüber verschiedene Sehenswürdigkeiten anzeigen oder diese auf andere Points of Interests (wie z.B.Cafés oder Bars) hinweisen. Weiterhin kann die Applikation auch noch durch weitere Features wieeiner Karte des Universitätsgeländes, auf der auch Karten des Innenbereichs einzelner Gebäude(sog. Indoor Maps) eingeblendet werden, dem Nutzer bei der Orientierung helfen.

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Kapitel 1 Einleitung 2

1.1 Ziele

Ziel dieser Bachelorarbeit ist das Erstellen einer mobilen Anwendung für Android, die AugmentedReality einsetzt, um den Nutzer durch das Einblenden standortbezogener Informationen auf denCampus zum richtigen Gebäude oder Hörsaal zu führen. Außerdem soll die Anwendung eine Kartedes Universitätsgeländes bereitstellen, um so dem Nutzer einen guten Überblick über den Campusund die einzelnen Gebäude zu verschaffen. Die Karte dient somit als Unterstützung für die ARAnsicht und zeigt auch den momentanen Standort des Nutzers an.

Die Anwendung ist für Erstsemester im Studiengang „Mobile und Eingebettete Systeme“ ausge-richtet. Bei der Entwicklung sollen wichtige Schlüsselprobleme bzw. Kriterien, die beim Erstellenvon mAR Anwendungen auftreten [2], nämlich Discoverability, Interpretability, Usability und Utilityberücksichtigt werden.

Verschiedene Fragestellungen etwa wie die optimale Gestaltung und Platzierung von mAR Labelswerden aufgegriffen, indem verschiedene prototypisch entwickelte Visualisierungen quantitativ ineiner Umfrage evaluiert werden.

1.2 Überblick über diese Arbeit

Zunächst werden in Kapitel 2 Grundbegriffe wie Augmented Reality, Tracking oder die verschie-denen Schlüsselprobleme näher erklärt.

Kapitel 3 soll unter Berücksichtigung themenverwandter Forschung verschiedene Visualisierungs-möglichkeiten von AR Anzeigen behandeln. Dazu wurden Kriterien für die Gestaltung und Plat-zierung von mAR Labels erarbeitet. Weiterhin soll dieses Kapitel die prototypische Entwicklungdieser Visualisierungen aufgreifen.

Kapitel 4 behandelt die Evaluation der entwickelten Visualisierungen im Rahmen einer Onlineum-frage. Hierbei wurde untersucht, wie Nutzer die verschiedenen, zuvor prototypisch erstellten ARVisualisierungen interpretieren und bezüglich des subjektiven Gefallens bewerten.

Anschließend wird in Kapitel 5 die Implementierung der Applikation betrachtet. Es werden dieverschiedenen Funktionalitäten der App: die AR Ansicht, die Karte und die Suchfunktion genauervorgestellt.

Abschließend erfolgt in Kapitel 6 eine kurze Zusammenfassung der Arbeit.

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Kapitel 2

Grundlagen

Zunächst sollen in diesem Kapitel die wichtigsten Grundbegriffe und Konzepte knapp erklärt wer-den, um ein besseres Verständnis für die im Anschluss bearbeiteten Sachverhalte bzw. Problemezu generieren. Dabei wird auch auf verwandte Arbeiten eingegangen.

2.1 Augmented Reality

Augmented Reality (im Deutschen: „Erweiterte Realität“) ist das Kernthema dieser Arbeit, wes-halb dieser Begriff zunächst einer genaueren Betrachtung bedarf.

2.1.1 Definition nach Azuma

In der Einleitung wurde Augmented Reality als „Anzeigetechnologie, bei der die durch den Nut-zer wahrgenommene Realität mit computergenerierten Informationen überlagert wird“ bezeichnet.Obwohl dies im Kern bereits zutreffend ist, verschweigt diese Definition, dass Augmented Realitynicht notwendigerweise auf seine visuelle Komponente zu reduzieren ist, auch wenn die Visuali-sierung die häufigste Anwendung darstellt. Denkbar wäre es aber auch, dass die wahrgenommeneRealität auch durch andere Sinneseinflüsse erweitert wird. So kann beispielsweise eine Musikse-quenz (Jingle) gespielt werden, sobald man an einem bestimmen Geschäft vorbeigeht [3] odereine Vibration gespürt werden. Ersteres wäre also eine Erweiterung der auditiven Komponente,während letzteres eine Erweiterung der haptischen Komponente darstellt.Nach Ronald Azuma ist Augmented Reality eine Variation der Virtuellen Realität (VR), bei der dieReale Welt aber nicht gänzlich durch eine virtuelle Umgebung ersetzt, sondern lediglich erweitertwird [4]. Dabei müssen nach Azuma aber folgende drei Kriterien erfüllt sein:

1. AR kombiniert Reales mit Virtuellem

2. AR ist interaktiv und passiert in Echtzeit

3. AR ist in allen drei Dimensionen registriert

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Kapitel 2 Grundlagen 4

Diese Definition ist sehr allgemein und lässt zahlreiche Interaktionsmöglichkeiten zu. Die Interak-tion wird hierbei auch nicht nur auf eine visuelle Komponente reduziert. Allerdings fokussiert sichdiese Arbeit bewusst auf den visuellen Aspekt der Augmented Reality. Ein Beispiel zu Punkt 1der vorher genannten Definition wird in Abbildung 2.1 gezeigt.

Punkt 2 der Definition stellt sicher, dass AR nur mithilfe eines interaktiven Systems zu realisierenist. So wäre ein bearbeitetes Bild, bei dem zusätzlich zur abgebildeten Realität eine weitere,virtuelle Umgebung als Überlagerung ergänzt wird (so wie Abbildung 2.1(c)) keine AugmentedReality, da es nicht interaktiv ist.

(a) Die reale Umgebung (b) Die virtuelle Umgebung (c) Die Kombination der beiden Um-gebungen

Abbildung 2.1: Die zentrale Eigenschaft (Punkt 1 der Definition Azumas) von AR:Eine reale Umgebung wird durch eine virtuelle Umgebung überlagert.

Schließlich fordert Punkt 3 der Definition, dass die virtuelle Umgebung fest in der realen Umgebungverankert ist. Dies bedeutet, dass die Positionierung und Ausrichtung eines virtuellen Objekts inder realen Welt in allen drei Dimensionen festgesetzt ist, sodass es dem Nutzer vorkommt, alswären beide Umgebungen miteinander verschmolzen. Ronald Azuma schreibt hierzu in [4]:

„Ideally, it would appear to the user that the virtual and real objects coexisted in thesame space, similar to the effects achieved in the film "Who Framed Roger Rabbit?"“

2.1.2 Realitäts-Virtualitätskontinuum nach Milgram

Neben Ronald Azumas Definition der Augmented Reality als eine Variation der Virtual Reali-ty (VR) [4], stellt auch Milgram et al. in [5] eine Beziehung zwischen AR und VR her, wobeier auch die Proportionalität zwischen realer und virtueller Umgebung miteinbezieht. Milgramdefiniert hierzu den allgemeineren Begriff der „Mixed Reality“, die innerhalb eines Realitäts-Virtualitätskontinuums die beiden Extrema, reale Umgebung und virtuelle Umgebung verbindet(vgl. Abbildung 2.2). Innerhalb der Mixed Reality gibt es neben der Augmented Reality nochdie Augmented Virtuality (AV), die sich dadurch auszeichnet, dass eine virtuelle Umgebung durchObjekte aus der realen Umgebung erweitert wird. Es ist schwierig Augmented Reality und Aug-mented Virtuality klar voneinander abzugrenzen, da der Unterschied allein im Verhältnis der beiden

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Kapitel 2 Grundlagen 5

Umgebungen zueinander besteht (d.h. wie viel nimmt der Nutzer jeweils von der einen bzw. deranderen Umgebung wahr?) und hierbei ein fließender Übergang stattfindet.

REAL

ENVIRONMENT

VIRTUAL

ENVIRONMENT

AUGMENTED

REALITY (AR)

AUGMENTED

VIRTUALITY (AV)

MIXED REALITY (MR)

Abbildung 2.2: Realitäts-Virtualitätskontinuum1 nach Milgram [5].

2.2 Tracking

Wie bereits in Punkt 3 der Definition von Azuma [4] festgehalten wurde, muss bei Augmented Rea-lity das virtuelle Objekt fest in der realen Umgebung positioniert sein. Damit eine AR Anwendungaber überhaupt computergenerierte Informationen lagerichtig einblenden kann oder entscheidenkann, ob für eine bestimmte Umgebung solche Informationen verfügbar sind, müssen die Lagedes Betrachters sowie die Lage der virtuellen Objekte der AR Anwendung bekannt sein. DenProzess dieser Lagebestimmung bezeichnet man dabei als Tracking [6] und entsprechend werdenSysteme, die diesen Prozess implementieren als Tracker bezeichnet. Für die Realisierung diesesProzesses existieren verschiedene technologieabhängige Verfahren. Man kann dabei grob zwischenvisuellem (optischem) und nicht nicht visuellem Tracking unterscheiden [7], obwohl natürlich auchHybridvarianten [8] möglich sind, die verschiedene visuelle und nicht visuelle Tracking Verfahrenmiteinander kombinieren.

2.2.1 Visuelles Tracking

Beim visuellem Tracking wird eine Kamera verwendet, die Bilder aufzeichnet. Diese Bilder dienendann als Grundlage, um die Position und die Orientierung eines Nutzers zu bestimmen. Wie dieskonkret geschieht hängt vom jeweiligen Tracking-System ab. Dabei werden Tracking-Systemeunterschieden zwischen merkmalsbasierenden und modellbasierenden Systemen [7].

2.2.1.1 Merkmalsbasierende Tracking-Systeme

Markmalsbasierende Tracking-Systeme verwenden Marker zur Lagebestimmung. Dabei verstehtman unter einem Marker ein zwei- oder dreidimensionales Objekt, das durch seine Art und Form

1Grafik von http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/8/8f/Reality-Virtuality_Continuum.svg zuletzt geöffnet 16.08.2014

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Kapitel 2 Grundlagen 6

leicht von einer Kamera identifiziert (getrackt) werden kann [7]. Da der Tracker weiß wie derMarker aussieht und die zur Identifizierung benötigten Informationen im Marker codiert werden,kann er diesen mit dem Marker auf dem von der Kamera aufgezeichnetem Bild mithilfe vonBildverarbeitungsalgorithmen vergleichen. Daraus kann dann die relative Position und Ausrichtungzwischen Nutzer und Marker berechnet werden. Ein Beispiel hierfür ist der ARToolKit Marker2,der aus einem schwarzen Rahmen sowie ein schwarz-weißes, zur Identifizierung dienendes Musterinnerhalb des Rahmens besteht [9].

2.2.1.2 Modellbasierende Tracking-Systeme

Falls man keine Marker verwenden möchte oder kann, gibt es auch die Möglichkeit ein Modell desObjekts, das getrackt werden soll, anzufertigen und dieses dann für das Tracking zu benutzen.Dabei gibt es unterschiedliche Verfahren bzw. Modelle wie die Generierung einer dreidimensio-nalen Point Cloud (point-based system) oder die Verwendung eines CAD-Modells (edge-basedsystem) [10]. Bei einer Point Cloud werden anhand der Textur einer Umgebung eine Menge mar-kanter Punkte (sog. „Features“) generiert, die dann zur Beschreibung des Objekts dienen. EinAlgorithmus zur Generierung von Point Clouds ist SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)3, derObjekte in Bildern wiedererkennen kann, indem er sie anhand von bestimmten Punkten (Features)vergleicht. Diese Features liegen in Regionen mit hohem Kontrast: Bei Bildern mit Gebäuden sinddies beispielsweise Ecken, Fenster und Türen. Der Vergleich selbst geschieht durch das Betrachtender euklidischen Distanz zwischen einzelnen Features (bzw. deren Vektoren). Es ist erwähnens-wert, dass nicht alle automatisch generierten Features gleichermaßen für das spätere Trackinggeeignet sind. So kann ein Gebäude sehr gut durch Features, die anhand von Türen oder Eckenerzeugt wurden, getrackt werden. Dagegen stören Features, die anhand von Bäumen, parkendenAutos oder Wolken erzeugt wurden, da diese nur von temporärer Natur sind.Die in dieser Arbeit entwickelte Anwendung setzt markerloses, visuelles Tracking ein: Von Objek-ten (meist Gebäude auf dem Campus) werden Point Clouds generiert und zur Wiedererkennungverwendet. Aufgetretene Probleme werden in Abschnitt 5.3.4.1 behandelt.

2.2.2 Nichtvisuelles Tracking

Nichtvisuelle Tracking Verfahren basieren auf die Erhebung von Daten durch den Einsatz bestimm-ter Sensoren. Verschiedene Varianten hierfür sind [7], [11]:

• GPSMit GPS kann die Position einer Person durch die Trilateration eines Punktes mithilfe derSignallaufzeit von mindestens vier Satelliten bis auf wenige Meter genau bestimmt werden.

2Siehe http://www.hitl.washington.edu/artoolkit/ zuletzt besucht 12.09.20143Siehe http://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_ feature_ transform zuletzt besucht 18.09.2014

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Kapitel 2 Grundlagen 7

Die Technologie kann angewandt werden, um Nutzer im Freien (beispielsweise in einer Stadt)auf verschiedene Points of Interests (POIs) hinzuweisen. Dabei können auch Richtung undEntfernung zu einem Ziel bestimmt werden.

• TrägheitssensorenMithilfe von Trägheitssensoren kann sowohl die Neigung (Gyroskop) als auch die Bewe-gung entlang einer geraden Achse (Beschleunigungssensor) gemessen werden. Mittlerweileverfügen sämtliche Smartphones üblicherweise über solche Sensoren.

• KompassDie Himmelsrichtung kann mithilfe des Erdmagnetfeldes und einem Magneten, der sichdanach ausrichtet, bestimmt werden.

• UltraschallsensorenDurch die Messung der Laufzeit zwischen abgesendeten und empfangenen Ultraschallwellen,kann der Abstand zwischen Sender und Empfängern ermittelt werden.

Nichtvisuelle Tracking-Systeme eignen sich auch als Ergänzung visueller Tracking-Systeme. Bereits1998 hat Azuma in [12] vorgeschlagen im Outdoor Bereich hybride Tracking Verfahren anzuwen-den, um eine höhere Genauigkeit zu erreichen. Bei solchen Verfahren können GPS, Kompass undNeigungssensoren eingesetzt werden.

2.3 Augmented Reality Anwendungen

Augmented Reality Anwendungen sind sehr vielfältig. In diesem Abschnitt soll ein kurzer Überblicküber Anwendungsbereiche, Klassifizierungmöglichkeiten von AR Anwendungen, sowie Beispielevorgestellt werden.

2.3.1 Anwendungsbereiche

Für Augmented Reality gibt es zahlreiche Anwendungsbereiche. Während in vielen Fällen Aug-mented Reality eher zur Unterhaltung (Wow-Effekt) eingesetzt wird, kann diese Technologie auchsehr ernste Aufgaben erfüllen (beispielsweise kann sie zur Tumorerkennung in der Chirurgie [13]eingesetzt werden). Mögliche Anwendungsgebiete für Augmented Reality sind:

• Standortbezogene Dienste [14]

• Soziale Netzwerke4

• Spiele [15]

4Siehe http://www.junaio.com/ zuletzt besucht 15.09.2014

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Kapitel 2 Grundlagen 8

• Medizin [13]

• Multimedia und Entertainment [16]

• Militär [17]

• Ingenieurswesen5

• Werbung und Produktinformationen6

2.3.2 Klassifizierung von AR Anwendungen

(Visuelle) Augmented Reality Anwendungen können hinsichtlich verschiedener Kriterien klassifi-ziert werden. So unterscheidet man zunächst zwischen stationären Augmented Reality (sAR)Anwendungen, bei denen das Anzeigemedium (beispielsweise ein Display) eine feste Position hatund nicht bewegt werden kann und mobilen Augmented Reality (mAR) Anwendungen, bei denendas Anzeigemedium (z.B. ein Smartphone), eine variable Position hat und vom Nutzer überallmitgenommen werden kann [18]. Weitere Klassifizierungsmöglichkeiten bieten sich auch in derUnterscheidung nach verwendeter Technik an: Systeme, die über ein transparentes Display verfü-gen, das zusätzliche Informationen einblenden kann, heißen Optical-See-Through Systeme [18].Falls ein Kamerabild mit einem virtuellen Bild überlagert wird, so ist dies eine Video-See-ThroughSystem [18]. Dem Nutzer erscheint es so, als würde er durch das Gerät "hindurchsehen"(engl.see-through), so dass dieser Begriff als Metapher verwendet wird. Schließlich gibt es noch dieMöglichkeit die virtuellen Informationen direkt auf die reale Welt mithilfe eines Projektors zu pro-jizieren, was dann als Projektionssystem [18] bezeichnet wird. Eine Veranschaulichung dieserKlassifizierung sieht man in Abbildung 2.3.Die in dieser Arbeit entwickelte AR Anwendung lässt sich als mobiles Video-See-Through Systemklassifizieren, da es für mobile Geräte (Smartphones und Tablets) entwickelt wurde und der Nutzeres wie eine Kamera bedient: Hält er es gegen ein Objekt so zeigt das Display das Kamerabild (diesentspricht der aufgenommen Realität). Sind virtuelle Informationen zu diesem Objekt verfügbarund wird dies auch durch die Anwendung erkannt, so wird auf dem Display das Kamerabild mitden computergenerierten Informationen überlagert.

5Siehe http://www.imagination.com/en/our-work/engineering-vision-becomes-augmented-reality-shell zuletztbesucht 17.09.2014

6Siehe https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ikea.catalogue.android&hl=de zuletzt besucht15.09.2014

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Kapitel 2 Grundlagen 9

Abbildung 2.3: Klassifizierungsmöglichkeiten für AR Systeme. Diese Arbeit bezieht sich auf mobile(mAR) Video-See-Through Systeme (links oben). Bild leicht modifiziert übernom-men von [18].

2.3.3 Die vier Schlüsselprobleme bzw. Kriterien beim Erstellen von mARAnwendungen nach Marco de Sa´

Beim Entwurf von mobilen Augmented Reality Anwendungen müssen sich Entwickler zahlreichenHerausforderungen stellen. Vier zentrale Schlüsselprobleme bzw. Kriterien wurden dabei vonMarco de Sà und Elizabeth Churchill in [2] charakterisiert:

• Discoverability (Auffindbarkeit)Viele Nutzer – auch sehr Erfahrene - sind sich nicht darüber im Klaren, welche Dienste undAnwendungsmöglichkeiten verfügbar sind [2].

Bei diesem Problem geht es also darum, wie man den Nutzer auf verfügbare Dienste hinwei-sen kann. In dieser Arbeit wurde dazu ein Icon zur Identifizierung eines Indoor AR Standortseingeführt, das dem Nutzer auf einer Karte anzeigt, wo sich geeignete AR Standorte inner-halb von Gebäuden befinden und in welche Richtung man sein mobiles Gerät halten muss,um die AR zu entdecken. Dies wird in Kapitel 5.3.2.1 genauer behandelt.

• Interpretability (Interpretierbarkeit)Viele Nutzer wissen nicht, welchen Wert diese Dienste und Anwendungen haben und diemeisten Dienste und Anwendungen zeigen nur unklar ihren Wert ausgenommen von direkterUnterhaltung und dem „Wow“-Effekt [2].

Im Kontext der in dieser Arbeit entwickelten Anwendung, die Studierende bei ihrer Orientie-rung auf dem Campus hilft, ist es wichtig, dass die eingeblendeten Informationen nicht falschverstanden werden und möglichst eindeutig durch den Nutzer interpretiert werden. Hierzu

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Kapitel 2 Grundlagen 10

wurde im Rahmen einer Studie (Vergleiche Kapitel 4) die Interpretierbarkeit verschiedenermAR Anzeigen evaluiert.

• Usability (Benutzerfreundlichkeit)Viele Nutzer finden es schwierig den Umgang mit der Anwendung zu lernen und finden dieArt und Weise der Interaktion mit dem System umständlich. Oft wird dabei der Kontextnicht ausreichend berücksichtigt [2].

• Utility (Nutzen)Nachdem die Anwendungen benutzt wurden, meinen viele Nutzer, dass diese keinen langle-bigen Nutzen haben [2].

2.3.4 Beispiele für Augmented Reality Anwendungen

Im diesem Abschnitt werden als Beispiele zwei verschiedene mobile Augmented Reality Anwen-dungen vorgestellt.

2.3.4.1 AR-Browser

(a) Ein 3D-Modell wird auf einer Zeitschrift stehend ab-gebildet.

(b) Es werden verschiedene POIs eingeblendet.

Abbildung 2.4: Der Junaio Browser 7

Ein AR-Browser ist eine Anwendung für mobile Geräte wie Smartphones oder Tablets, der die vomNutzer wahrgenommene Realität erweitert, indem das Kamerabild des mobilen Geräts mit virtuel-len Informationen überlagert wird. Dabei erfüllt ein AR-Browser verschiedene Aufgaben: Zunächst

7Siehe (a) http://www.dpc-consulting.org/wp-content/uploads/2013/05/ar3-1024x768.pngund (b) http://www.app-kostenlos.de/wp-content/uploads/2010/08/junaio_Screen.png zuletzt besucht10.09.2014

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Kapitel 2 Grundlagen 11

muss er die Fähigkeit besitzen die Umgebung des Nutzers interpretieren zu können, um somit zuentscheiden ob für bestimmte Objekte virtuelle Informationen (mit denen unter Umständen auchinteragiert werden kann) verfügbar sind. Eine weitere Aufgabe besteht in der Organisation undVerwaltung dieser Informationen, die lokal (in der Anwendung) oder serverseitig in einer Daten-bank gespeichert und abgerufen werden. Die korrekte Präsentation dieser Informationen sowiedie funktionierende Interaktion mit ihnen ist ebenfalls von zentraler Bedeutung. Oft stellen AR-Browser Entwicklern eine API bereit, um das Erstellen von sogenannten AR Experiences möglichsteinfach zu gestalten. Bekannte AR-Browser sind dabei Layar8, Wikitude9 oder Junaio10. Im Fol-genden soll der Junaio Browser als Beispiel für einen AR-Browser genauer erklärt werden. Junaioist ein von Metaio11 entwickelter AR-Browser, der 2009 veröffentlicht wurde. Junaio blendet zuObjekten aus der realen Welt virtuelle Informationen ein und bietet dem Nutzer meist auch nocheine Möglichkeit mit diesen virtuellen Inhalten zu interagieren. Die Einsatzmöglichkeiten sind da-bei sehr weitreichend: Zu Gebäuden, Museen, Magazinen, Werbezeitschriften und vielen anderenProdukten können entsprechende Inhalte angeboten werden. Dabei ist Junaio in sogenannten„Channels“ organisiert: Um Informationen in Junaio zu finden, können Nutzer entweder nacheinem bestimmten Channel suchen oder einfach ein Objekt in ihrer Umgebung mit der Kamera inder sogenannten „Scan-Ansicht“ scannen und schauen ob Informationen verfügbar sind. Die Scan-Ansicht erlaubt es dem Nutzer QR-Codes, Printmedien oder Objekte (sogenannte Trackables) zuscannen und (falls verfügbar) einen entsprechenden Channel zu öffnen, wobei die Trackables nurdann erkannt werden können, wenn sie bereits zur Junaio Datenbank hinzugefügt worden sind.Eine wichtige Funktion von Junaio ist die sogenannte „Live View“. Nachdem man einen JunaioChannel geöffnet hat, werden die Inhalte in der Live View angezeigt. Diese sind beispielsweiseLabels, die Informationen zu bestimmten POIs anzeigen oder aber auch 3D-Modelle, die auf einerZeitschrift stehend abgebildet werden (Vergleiche Abbildung ??). Die virtuellen Informationenüberlagern dabei immer eine reale Umgebung in der Kameraansicht. Junaio stellt die Inhalte nichtselbst zur Verfügung. Diese werden von Drittanbietern in verschiedenen Channels zur Verfügunggestellt. Dafür bietet Junaio eine Programmierschnittstelle (API) an, die die Erstellung solcherChannels erlaubt.

2.3.4.2 Die Touring Maschine

1997 wurde von Steven Feiner et al. ein prototypisches, tragbares System entwickelt, das zeigensollte, dass die Technologie Augmented Reality unter Einsatz mobiler Geräte das Potenzial hat,Nutzern bei ihrem täglichen Leben zu unterstützen [19]. Die Anwendung zeigte dem NutzerInformationen zum Campus der Universität Cambridge und verfolgte damit das gleiche Ziel wie

8Siehe https://www.layar.com/ zuletzt besucht 17.09.20149Siehe http://www.wikitude.com/ zuletzt besucht 17.09.201410Siehe http://www.junaio.com/ zuletzt besucht 8.09.201411Siehe http://www.metaio.com/ zuletzt besucht 8.09.2014

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Kapitel 2 Grundlagen 12

(a) Ein Nutzer, der mit der Touring Maschine ausgerüs-tet ist.

(b) Zu Campusgebäuden werden Informationen einge-blendet.

Abbildung 2.5: Die Touring Maschine, Grafik übernommen aus [19].

die in dieser Arbeit entwickelte Anwendung, wobei die Umsetzung des Konzepts sich aufgrund desdamaligen technologischen Stands stark unterscheidet. Das System bestand im Wesentlichen ausdrei Komponenten: Einen auf dem Kopf getragenen Monitor (als See-Through-System), einemComputer, den der Nutzer wie einen Rucksack auf dem Rücken trug sowie einem in der Handgehaltenen PC, mit dem der Nutzer mithilfe eines Stifts und Displays die Anwendung bedienenkonnte.

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Kapitel 3

Augmented Reality Visualisierungen

In diesem Kapitel werden zunächst verschiedene Gestaltungsmerkmale von Augmented RealityVisualisierungen thematisiert. Anschließend erfolgt ein Überblick über die prototypische Ent-wicklung verschiedener Visualisierungsvarianten sowie die Vorbereitung der Evaluierung dieserVisualisierungen.

3.1 Kriterien für die Gestaltung und Platzierung von mAR Labels

Für die Gestaltung und Platzierung von mAR Labels wurden verschiedene relevante Kriterienbetrachtet. Die Kriterien selbst wurden bereits in themenverwandter Forschung identifiziert (Siehe[18] und [20]). Im Folgenden wird auf die wesentlichen Kriterien kurz eingegangen werden:

• Ausrichtung [18]: Die Ausrichtung beschreibt die Art und Weise wie das Label relativ zumreferenzierten Objekt positioniert und geneigt ist. Natürlich bezieht sich die Ausrichtung aufalle drei Dimensionen - von besonderem Interesse ist aber vor allem die Höhe: So kann dasLabel beispielsweise das referenzierte Objekt verdecken oder oberhalb von diesem angezeigtwerden.

• Markierung [20]: Die Markierung stellt den Bezug zwischen einem Label und dem refe-renzierten Objekt her. Hierbei sind verschiedene Möglichkeiten denkbar, z.B. durch eineVerbindungslinie von dem Label zu dem Objekt, durch eine Form mit Pfeil, der auf das Ob-jekt zeigt oder durch eine farbige Markierung des Labels, wobei das Objekt mit der gleichenFarbe hervorgehoben ist (Farbanalogie). Die Problemstellung ist hierbei, dass die Markie-rung in jedem Fall einer Interpretation durch den Nutzer bedarf und der Entwickler sichsomit über ihre Eindeutigkeit Gedanken machen muss.

• Hintergrund bzw. Textur [18]: Dies ist die Textur der virtuellen Überlagerung und kann eineinfarbiger Hintergrund sein (z.B. weiß oder schwarz). Es ist aber auch eine Farbanalogiezum referenzierten Objekt denkbar. Eine wesentliche Eigenschaft ist die Transparenz: Mitdieser kann verhindert werden, dass Labels Objekte völlig verdecken, andererseits muss die

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Kapitel 3 Augmented Reality Visualisierungen 14

gute Lesbarkeit der Schrift in allen Situationen gewährleistet bleiben, was gegen eine starkeTransparenz spricht.

• Form [18]: Dies ist der Umriss des Labels, beispielsweise ein Rechteck mit abgerundetenEcken. Hier ist die Herstellung eines inhaltlichen oder räumlichen Bezugs durch eine demObjekt ähnliche Formgebung denkbar.

• Größe [18]: Die Größe des Labels hängt von verschiedenen Faktoren ab, so z.B. von derSchrift(-größe) und des Inhalts (der Informationen) der angezeigt werden soll. Hier stößtman auf verschiedene Problemstellungen: Ist das Label zu groß, so verdeckt es zu viel von derrealen Umgebung (insbesondere verdeckt es vielleicht für den Nutzer interessante Objekte).Falls das Label aber zu klein ist, ist die Menge der darstellbaren Informationen stark begrenzt.Ebenso kann hierbei eine Anpassung der Größe für verschiedene mobile Geräte diskutiertwerden: Beispielsweise lassen sich auf größeren Tablets auch größere Labels (damit mehrInhalt) rechtfertigen als auf den kleineren Smartphones, um ein gleichbleibendes Verhältniszwischen eingeblendeten Inhalt und der realen Umgebung zu erzielen.

• Icon [20]: Dies ist ein kleines Symbol, das (in einer zu diskutierenden Art und Weise) zudem Objekt passen sollte, auf das es sich bezieht. Denkbar sind hier z.B. ein Minitaturbild,Skizze, Umriss oder Logo des Objekts, zu dem ein Bezug aufgebaut werden soll. Dabei gibtes die Möglichkeit der Herstellung eines inhaltlichen Bezugs (beispielsweise ein Kamerasym-bol, das einen inhaltlichen Bezug zu Medien herstellt) oder eines räumlichen Bezugs (z.B.Vogelperspektive oder Kartenbild des Gebäudes). Zusätzlich kann Homogenität durch dasVerwenden einheitlicher Symbole erreicht werden.

• Schrift: Ein weiteres Kriterium für Labels ist die Schrift. Wesentliche Attribute sind hierbeidie Schriftart, die Schriftgröße sowie die Schriftfarbe. Die Schriftgröße beeinflusst die Größedes Labels (bzw. bei fester Größe: die Menge der anzeigbaren Informationen) und dieSchriftfarbe hängt vom Hintergrund ab (hierbei gilt es einen hohen Kontrast zu erzielen fürbessere Lesbarkeit).

3.2 Entwicklung verschiedener Prototypen

Durch die Variation dieser Gestaltungsmerkmale können prototypisch viele verschiedene Visuali-sierungen entwickelt werden. Als die beiden wesentlichen Kriterien wurden die Markierung unddie Ausrichtung ausgewählt, um verschiedene Prototypen zu gestalten. Dabei wurden folgendeMarkierungsmöglichkeiten betrachtet:

• PfeilBei einer Markierung mithilfe eines Pfeils wird die Form des Labels leicht modifiziert, so dassdiese einen Pfeil enthält, der auf das gemeinte Objekt zeigt. Die Beziehung zwischen Label

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Kapitel 3 Augmented Reality Visualisierungen 15

und Objekt wird somit durch eine Richtungsangabe hergestellt. Obwohl dies möglicherweisein vielen Fällen eine ausreichende Bezugsherstellung zwischen dem Label und dem Objekterlaubt, lässt sich vermuten, dass die Eindeutigkeit nicht zwingend gegeben ist - insbesonderedann nicht, wenn mehre, verschiedene Objekte nah nebeneinander sind und sich somit inder gleichen Richtung befinden.

• VerbindungslinieUm einen Bezug zwischen Label und dem gemeinten Objekt herzustellen, wird das Objektdurch eine vom Label ausgehende Linie mit dem Label verbunden. Damit ist das Label festin der realen Umgebung verankert.

• farbanaloge MarkierungHierbei wird das Objekt, zu dem ein Bezug hergestellt werden soll, ganz oder teilweisefarbig hervorgehoben. Das zugehörige Label enthält als Gestaltungsmerkmal die gleicheFarbe, sodass der Betrachter durch die Farbanalogie eine Beziehung herstellen kann.

Visualisierungen mit verschiedenen Markierungen werden in Abbildung 3.1 gezeigt. Außerdemwerden folgende verschiedene Ausrichtungen berücksichtigt, die durch die Variation der Höhe desLabels entstehen:

• Eine Ausrichtung des Labels über dem gemeinten Objekt

• Eine Ausrichtung des Labels unter dem gemeinten Objekt

• Eine Ausrichtung, bei der sich das Label auf gleicher Höhe wie das gemeinte Objekt befindetund es somit verdeckt

(a) Eine Visualisierung mit einerfarbanalogen Markierung

(b) Eine Visualisierung mit einemPfeil als Markierung

(c) Eine Visualisierung mit einer Ver-bindungslinie als Markierung

Abbildung 3.1: Verschiedene Visualisierungen

Mithilfe dieser verschiedenen Gestaltungsmerkmalen wurden verschiedene Visualisierungen entwi-ckelt, um sie anschließend in einer Umfrage quantitativ zu testen und somit Erkenntnisse überihre Interpretierbarkeit (Eindeutigkeit der Zuordnung zwischen Label und referenziertem Objekt,siehe Kapitel 4.3.2.1) und des subjektiven Gefallens zu erhalten.

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Kapitel 3 Augmented Reality Visualisierungen 16

3.3 Vorbereitung der Umfrage

In Vorbereitung der Umfrage mussten viele verschiedene Visualisierungen als Mock-ups entwickeltwerden. Es sollten sowohl für den Indoor als auch für den Outdoor Bereich verschiedene Mock-ups getestet werden. Jedes Mock-up zeigt dabei ein Smartphone, sowie auf dem Display die ARVisualisierung, um somit möglichst realistisch zu sein.

Bei der Realisierung mithilfe von limesurvey1 musste dabei noch die Problemstellung aufgegriffenwerden, wie man die Interpretation des Teilnehmers korrekt und effizient erfassen kann. Zu-nächst wurden in jeder Frage zur Interpretierbarkeit dem Teilnehmer ein einleitender Text, der denTeilnehmer mit der Situation vertraut macht, sowie ein Mock-up gezeigt. Unter dem Mock-upwurde ein Panoramabild der Umgebung gezeigt, um die Situation möglichst realistisch (ähnlich dermenschlichen Sicht) abzubilden. Anschließend wurde unter dem Panoramabild die Frage gestellt,wie der Teilnehmer die Visualisierung interpretieren würde (konkret: zu welchem Gebäudeeinganger beispielsweise gehen würde). Bei der Angabe möglicher Antwortoptionen wären Textantwortenalleine sehr unpräzise und umständlich gewesen, da es oft schwierig ist, Objekte oder Bereiche ineinem Bild genau textuell zu beschreiben. Hierfür wurde ein Javascript Plugin benutzt, mithilfedessen Bereiche im Panoramabild identifiziert (durch Mouse-Over-Event) und ausgewählt (durchMouse-Klick-Event) werden konnten, wobei dann automatisch die entsprechende Antwortoptionin limesurvey ausgewählt wurde. Ein Beispiel hierfür wird in Abbildung 3.2 gezeigt.

(a) Dem Umfrageteilnehmer wurde ein Mock-upgezeigt.

(b) Der Teilnehmer musste die ihm gezeigte Visualisierung in-terpretieren, indem der einen entsprechenden Bereich im Pan-oramabild anklickt.

Abbildung 3.2: In der Umfrage gezeigte Bilder

Das Javascript Plugin benutzte dabei die Bibliotheken jQuery2 und ImageMapster3 mit denenman Bereiche in Bildern markieren und hervorheben kann, sofern man für das entsprechendePanoramabild eine ImageMap angefertigt hat, die die Koordinaten der Punkte von den als Polygondefinierten Bereichen enthält.

1Siehe http://www.limesurvey.org/de/start zuletzt besucht 21.09.20142Siehe http://jquery.com/ zuletzt besucht 21.09.20143Siehe http://www.outsharked.com/imagemapster/ zuletzt besucht 21.09.2014

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Kapitel 4

Evaluierung der entwickelten Visualisierungen

Eine Onlineumfrage diente der Evaluierung der zu entwickelnden Applikation „Campus Guide UniPassau“. Es wurde evaluiert, welche Visualisierungen sich aus Nutzersicht eignen, um die Orientie-rung auf dem Campus zu erleichtern. Dabei spielt die Interpretierbarkeit der Visualisierungen eineentscheidende Rolle. Können verschiedene entwickelte Visualisierungsvarianten unterschiedlicheErgebnisse hinsichtlich ihrer Interpretierbarkeit erzielen? Weiterhin wurde das subjektive Gefal-len des Nutzers bei verschiedenen Visualisierungen gemessen, um eine möglichst nutzergerechteVisualisierung für die Applikation auszuwählen.

4.1 Ziele der Umfrage

Die Umfrage verfolgte vor allem zwei Ziele: Zum einen die Interpretierbarkeit verschiedener Visua-lisierungen zu bewerten und zum anderen das subjektive Gefallen des Nutzers bei verschiedenenVisualisierungen festzustellen. Dies führt zu den im folgendem Abschnitt aufgeführten Forschungs-fragen und Hypothesen.

4.1.1 Forschungsfrage

Die Umfrage basiert auf folgender Forschungsfrage:

Welche Faktoren erleichtern dem Nutzer die Zuordnung des realen Objektes zu dervirtuellen Markierung (des Labels)?

Die Faktoren sind hierbei verschiedene Gestaltungsoptionen. Ziel ist es, Erkenntnisse über dienutzergerechte Gestaltung von mAR Anzeigen zu gewinnen.

4.1.2 Hypothesen

Basierend auf der Forschungsfrage wurden folgende Hypothesen aufgestellt:

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Kapitel 4 Evaluierung der entwickelten Visualisierungen 18

H1 Visualisierungen mit farbanalogen Markierungen werden vom Nutzer eindeutiger interpretiertals andere Markierungen.

H2 Visualisierungen mit unterschiedlichen Ausrichtungen weisen Unterschiede hinsichtlich ihrerInterpretierbarkeit durch den Nutzer auf.

H3 Visualisierungen mit farbanaloger Markierung gefallen dem Nutzer besser als andere Mar-kierungen.

H4 Visualisierungen, bei denen das Label oberhalb des referenzierten Objekts positioniert ist,gefallen dem Nutzer besser als andere Ausrichtungen.

4.2 Aufbau der Umfrage

Für die Onlineumfrage wurde das within-subjects Design gewählt. Die Umfrage bestand aus 62Fragen, die in sieben verschiedene Fragegruppen organisiert waren:

• Einleitung: In der Einleitung wurde den Umfrageteilnehmern kurz erklärt, was man unterAR versteht.

• Erfahrungen: Dann wurden in vier Fragen verschiedene Erfahrungswerte der Teilnehmermithilfe von Likert-Skalen gemessen.

• Erklärung: In dieser Fragegruppe wurde die Teilnehmer durch eine Erklärung und einerBeispielfrage auf die Fragegruppen zur Interpretierbarkeit vorbereitet.

• Interpretierbarkeit (Outdoor): In dieser Fragegruppe mussten die Teilnehmer in 20 Fragenjeweils für eine gegebene Visualisierung angeben, wie sie diese interpretieren würden.

• Interpretierbarkeit (Indoor): Diese Fragegruppe ähnelt der zuletzt genannten, mit demUnterschied dass Visualisierungen innerhalb (statt außerhalb) von Gebäuden gezeigt wurden.Sie umfasste ebenfalls 20 Fragen.

• Subjektives Gefallen: In sechs Fragen wurde geprüft, wie verschiedene Visualisierungenden Teilnehmern gefallen.

• Demographische Daten: Abschließend wurden noch in fünf Fragen demographische Datenerhoben.

Dabei waren die Fragegruppen zur Interpretierbarkeit randomisiert, d.h. die Reihenfolge der Frageninnerhalb der Gruppe war zufällig und es war ebenfalls zufällig, welche der beiden Gruppen (Indooroder Outdoor) zuerst abgefragt wurde, um somit Lerneffekte zu reduzieren.

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Kapitel 4 Evaluierung der entwickelten Visualisierungen 19

4.2.1 Allgemeine Informationen zur Studie

Die Umfrage lief über einen Zeitraum von vier Wochen vom Montag, 28.07.2014 bis Montag,25.08.2014. Wegen einer kurzzeitigen Stromabschaltung der gesamten Universität war die Um-frage am 15.08.2014 nicht erreichbar. Die Bearbeitungszeit der Umfrage wurde auf 20 Minutengeschätzt. An der Umfrage nahmen 50 Teilnehmer teil, wovon 41 männlich und 9 weiblich waren.38 der 50 Teilnehmer waren Studenten. Von den Studenten studierten 28 Informatik, oder eineninformatikverwandten Studiengang (wie z.B. Medieninformatik oder MES). Das durchschnittlicheAlter betrug 23 Jahre (Standardabweichung σ = 4). Weiterhin hatten 32 Teilnehmer Abitur,Fachabitur oder abgeschlossene Berufsausbildung als höchsten Bildungsabschluss, 17 Teilnehmerhatten einen Hochschul- oder Fachhochschulabschluss und ein Teilnehmer hat promoviert oderhabilitiert. Zudem gaben 30 Teilnehmer an, den Campus der Universität Passau zu kennen. Unterallen Teilnehmern wurden drei Amazon Gutscheine im Wert von je 10€ verlost.

4.3 Auswertung der Ergebnisse der Umfrage und Erkenntnisse

In diesem Abschnitt werden die ausgewerteten Ergebnisse der Umfrage und die daraus gezogenenErkenntnisse präsentiert.

4.3.1 Erfahrungswerte der Teilnehmer

Um einen Überblick darüber zu erhalten, wie erfahren die Teilnehmer im Umgang mit verschiedenenTechnologien sind, wurden 5-Punkt Likert-Skalen eingesetzt (mit 1 = unerfahren bis 5 = erfahren).Da Likert-Skalen ordinalskaliert sind, geschieht eine Zusammenfassung des Ergebnisses durch denMedian als Lageparameter. In Klammern wird noch das arithmetische Mittel angegeben, obwohldies nur für intervallskalierte Antwortoptionen einen gültigen Lageparameter darstellt.

• Erfahrungen mit Augmented Reality hatten nur wenige Teilnehmer. Es bewerteten 70% derTeilnehmer ihre Erfahrung mit dem Wert 1 oder 2. Der Median betrug hierbei 2 (Arithme-tisches Mittel µ = 2,14; Standardabweichung σ = 1,11).

• Dagegen waren die Erfahrungswerte im Umgang mit Smartphones sehr stark ausgeprägt.Die Mehrheit (54%) bewertete diese Frage sogar mit 5. Der Median betrug hierbei 5(Arithmetisches Mittel µ = 4,24; Standardabweichung σ = 1,08).

• Ebenfalls zeigten sich die Teilnehmer im Umgang mit standortbezogenen Diensten erfahren,da hierbei immerhin 66% die Frage mit 4-5 beantworteten. Der Median betrug 4 (Arithme-tisches Mittel µ = 3,64; Standardabweichung σ = 1,17).

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Kapitel 4 Evaluierung der entwickelten Visualisierungen 20

• Mit See-Through-Systemen waren die Teilnehmer allerdings weniger vertraut. Sogar fast dieHälfte der Teilnehmer (48%) bewerteten ihre Erfahrungswerte mit See-Through-Systemenmit 1. Der Median betrug 2 (Arithmetisches Mittel µ = 1,9; Standardabweichung σ =1,09).

4.3.2 Interpretierbarkeit

In diesem Abschnitt werden die Ergebnisse der Umfrage hinsichtlich der Interpretierbarkeit derVisualisierungen präsentiert.

4.3.2.1 Definition

Das Wort „interpretierbar“ bedeutet zunächst nur „sich auf eine bestimmte Weise deuten lassen“(lt. Duden). In diesem Sinne gibt es zunächst auch keine „richtigen“ oder „falschen“ Interpreta-tionen, da diese lediglich die individuelle Deutung von Personen widerspiegeln. Für den Kontextdieser Studie soll also festgelegt werden, was unter einer richtigen Interpretation verstanden wirdund wie diese gemessen wird.Eine Frage wird von einem Teilnehmer richtig beantwortet (interpretiert), wenn dessen Interpreta-tion der Interpretation der Mehrheit entspricht. Es wird also explizit nicht gefordert eine richtigeInterpretation mit der Absicht des Entwicklers gleichzusetzen, da auch der Entwickler sich ir-ren kann. Gemessen wird also die Eindeutigkeit der Interpretationen von Visualisierungen. AlsMessgröße wird hierbei für jede Frage das Maximum der Anzahl gegebener Antworten der vierverschiedenen Antwortoptionen ausgewählt. Dies entspricht der Anzahl an Antworten der meistgewählten Antwortoption. Ein Sonderfall entsteht, wenn die meist gewählte Antwortoption dievierte Option „Keine der Genannten“ ist, da diese keine zulässige Messgröße für die Eindeutigkeitvon Interpretationen darstellt (unter dieser Antwortoption werden immerhin auch verschiedeneInterpretationen zusammengefasst). In diesem Fall wird für die Frage das zweite Maximum (diezweit beliebteste Antwortoption) ausgewählt.

4.3.2.2 Aufbau

Die Teilnehmer der Umfrage mussten in insgesamt 40 Fragen (davon 20 Indoor und 20 Outdoor)anhand einer ihnen gezeigten Visualisierung entscheiden, welches Objekt von dem Label referen-ziert wird. Dabei mussten sie in einem Panoramabild, dass ein reales Blickfeld simulieren sollte,an der entsprechenden Stelle klicken, um somit automatisch eine Antwortoption auszuwählen. Esgab insgesamt bei jeder Frage vier Antwortoptionen, davon war eine Option die Antwort „Keineder Genannten“.

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Kapitel 4 Evaluierung der entwickelten Visualisierungen 21

4.3.2.3 Auswertung

Zunächst werden die die Ergebnisse der Interpretierbarkeit von Visualisierungen mit verschiedenenMarkierungen für das Outdoor Setting präsentiert:

• Visualisierungen mit farbanaloger Markierung wurden am öftesten (in 94,33% der Fälle)durch die Teilnehmer richtig interpretiert.

• Visualisierungen mit einer Verbindungslinie vom Label zum gemeinten Objekt als Markierungwurden immerhin in 90% der Fälle richtig interpretiert.

• Visualisierungen mit einem Pfeil, der auf das referenzierte Objekt zeigt, wurden nur in65,75% der Fälle richtig durch die Teilnehmer interpretiert und schnitten somit am schlech-testen ab.

Die Ergebnisse liefern ein Indiz dafür, dass farbanaloge Markierungen eindeutiger interpretiertwerden als andere und somit Hypothese H1 korrekt sein könnte. Ebenfalls ist es auffallend, dassVisualisierungen mit Pfeilen als Markierung deutlich schlechter abschnitten. Ein Grund hierfürkönnte sein, dass Pfeile lediglich eine Richtung angeben und diese sehr schnell falsch verstandenwird, wenn beispielsweise zwei Objekte nah beieinander (und damit in derselben Richtung) liegenoder die Labels leicht verrutschen.

Ein Exakter Test nach Fisher zeigt, dass der Unterschied hinsichtlich der Interpretierbarkeit zwi-schen Visualisierungen mit farbanaloger Markierung und Visualisierungen mit Verbindungslinie alsMarkierung bei einem Signifikanzniveau von α = 0, 05 nicht signifikant ist (p = 0,71). Aus die-sem Grund muss Hypothese H1 zugunsten der Nullhypothese abgelehnt werden. Allerdings istfestzustellen, dass es einen signifikanten Unterschied zwischen Visualisierungen mit farbanalogerMarkierung und Visualisierungen mit Pfeilen als Markierung hinsichtlich der Interpretierbarkeit gibt(Exakter Test nach Fisher: p = 0,0008). Ebenso existiert ein signifikanter Unterschied zwischenVisualisierungen mit Verbindungslinie und Visualisierungen mit Pfeil als Markierung (Exakter Testnach Fisher: p = 0,007). Damit lässt sich zumindest festhalten, dass Visualisierungen mit Pfeilals Markierung hinsichtlich ihrer Interpretierbarkeit signifikant schlechter abgeschnitten haben alsVisualisierungen, die die anderen beiden Markierungmöglichkeiten verwendeten.

Outdoor IndoorFarbanalog Verbindungslinie Pfeil Farbanalog Pfeil

Anzahl richtiger Interpretationen 47 45 33 42 37Anzahl falscher Interpretationen 3 5 17 9 13

Tabelle 4.1: Tabelle der Anzahl der durchschnittlichen (arithmetisches Mittel über mehrere Fra-gen), gerundeten richtigen und falschen Interpretation pro Markierungsart

Weiterhin werden die Ergebnisse der Interpretierbarkeit von Visualisierungen mit verschiedenenMarkierungen für das Indoor Setting präsentiert:

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Kapitel 4 Evaluierung der entwickelten Visualisierungen 22

• Visualisierungen mit farbanaloger Markierung wurden in 83% der Fälle durch die Teilnehmerrichtig interpretiert.

• Visualisierungen mit einem Pfeil, der auf das referenzierte Objekt zeigt, wurden in 74,14%der Fälle richtig durch die Teilnehmer interpretiert und schnitten somit etwas schlechter ab.

• Visualisierungen, bei denen gänzlich auf eine Markierung verzichtet wurde, wurden nur inlediglich 38% der Fälle richtig interpretiert.

Es zeigt sich somit, dass farbanaloge Visualisierungen auch Indoor höhere Messwerte für ihreEindeutigkeit erzielen. Ein Exakter Test nach Fisher zeigt aber, dass dieser Unterschied bei einemSignifikanzniveau von α = 0, 05 nicht signifikant ist (p = 0.3435).

Anschließend wurde noch untersucht, ob verschiedene Visualisierungen mit verschiedenen Ausrich-tungen Unterschiede hinsichtlich ihrer Interpretierbarkeit aufweisen. Dabei wurden zunächst nurVisualisierungen bei denen das Label über dem gemeinten Objekt und Visualisierungen bei denendas Label unter dem gemeinten Objekt platziert ist, im Outdoor Bereich untersucht mit folgendenErgebnissen:

• Visualisierungen, bei denen das Label über dem gemeinten Objekt platziert ist, wurden in78,77% der Fälle von den Teilnehmern richtig interpretiert.

• Visualisierungen, bei denen das Label unter dem gemeinten Objekt platziert ist, wurden in75,14% der Fälle von den Teilnehmern richtig interpretiert.

Es zeichnet sich hierbei kein deutlicher Unterschied ab (Vergleiche dazu auch Tabelle 4.2). Nacheinem Exakten Test nach Fisher ist der sehr geringe Unterschied auch nicht signifikant (der p-Wertbeträgt fast 1). Damit wird Hypothese H2 abgelehnt und die Nullhypothese angenommen.

Interpretationen / Ausrichtung über dem Objekt unter dem ObjektAnzahl richtiger Interpretationen 39 38Anzahl falscher Interpretationen 11 12

Tabelle 4.2: Tabelle der Anzahl der durchschnittlichen (arithmetisches Mittel über mehrere Fra-gen), gerundeten richtigen und falschen Interpretation pro Ausrichtung

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Kapitel 4 Evaluierung der entwickelten Visualisierungen 23

Abbildung 4.1: Interpretierbarkeit verschiedener Visualisierungen (Outdoor)

Abbildung 4.2: Interpretierbarkeit verschiedener Visualisierungen (Indoor)

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Kapitel 4 Evaluierung der entwickelten Visualisierungen 24

4.3.3 Subjektives Gefallen

In diesem Abschnitt werden die Ergebnisse der Umfrage hinsichtlich des Subjektiven Gefallens derVisualisierungen präsentiert.

4.3.3.1 Markierung

Die Teilnehmer der Umfrage mussten in drei aufeinander folgenden Fragen eine Rangfolge zu denje drei verschiedenen Markierungsmöglichkeiten angeben und diese somit nach ihrem subjektivenGefallen anordnen:

• farbanaloge Markierung

• Markierung durch einen Pfeil

• Markierung durch eine Verbindungslinie

Die Markierungsmöglichkeiten wurden ihnen dabei in jeder Frage anhand verschiedener Visuali-sierungen veranschaulicht. Bei der Bewertung war Platz 1 die vom Teilnehmer bevorzugte Mar-kierungsmöglichkeit und Platz 3 die Markierung, die dem Teilnehmer am wenigsten gefallen hat.Dabei wurden folgende, durchschnittliche Ergebnisse ausgewertet:

• Platz 1 Auf diesen Platz wurde in 69,33% der Fälle die farbanaloge Markierung gesetzt,während in nur 20% der Fälle die Markierung durch einen Pfeil favorisiert wurde. In nur10,67% der Fällen bevorzugten die Nutzer eine Markierung durch eine Verbindungsliniegegenüber den anderen Alternativen.

• Platz 2 Weiterhin setzten in 18% der Fälle die Teilnehmer die farbanaloge Markierung aufden zweiten Platz, während in 38% der Fälle die Markierung durch einen Pfeil und in 44%der Fälle die Markierung durch eine Verbindungslinie auf Platz 2 gesetzt wurden.

• Platz 3 Die farbanaloge Markierung wurde in nur 12,67% der Fälle auf Platz 3 platziert,hingegen die Markierung durch einen Pfeil in 42% und die Markierung durch eine Verbin-dungslinie in 45,33% der Fälle.

Es zeigt sich somit eine starke Tendenz, dass Nutzer farbanaloge Markierungen bevorzugen, dadiese mehrheitlich (in 69,33% der Fälle auf Platz 1) gegenüber den beiden anderen Markierungs-möglichkeiten bevorzugt wurde. Dies ist somit ein erster Hinweis auf die Korrektheit von HypotheseH3.

Ein Exakter Test nach Fisher zeigt, dass dieser Unterschied bei einem Signifikanzniveau von α =0,05 signifikant ist (p < 0,0001) und damit wird Hypothese H3 angenommen.

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Kapitel 4 Evaluierung der entwickelten Visualisierungen 25

Platz/Markierungsart farbanaloge Markierung Pfeil Verbindungslinie1 35 (104) 10 (30) 5 (16)2 9 (27) 19 (57) 22 (66)3 6 (19) 21 (66) 23 (68)

Tabelle 4.3: Tabelle der durchschnittlichen, gerundeten Anzahl an Platzierungen pro Markierungs-art. In Klammern steht die exakte, absolute Summe der gemessenen Bewertungenüber alle drei Fragen.

4.3.3.2 Ausrichtung

Ebenfalls mussten die Umfrageteilnehmer in drei aufeinander folgenden Fragen eine Rangfolge zuden je drei verschiedenen Ausrichtungen angeben und diese somit nach ihrem subjektiven Gefallenanordnen:

• Das Label wird über dem gemeinten Objekt positioniert.

• Das Label wird unter dem gemeinten Objekt positioniert.

• Das Label verdeckt das gemeinte Objekt.

Die verschiedenen Ausrichtungen wurden ihnen dabei in jeder Frage anhand verschiedener Vi-sualisierungen veranschaulicht. Bei der Bewertung war Platz 1 die vom Teilnehmer bevorzugteAusrichtung und Platz 3 die Ausrichtung, die dem Teilnehmer am wenigsten gefallen hat. Dabeiwurden folgende, durchschnittliche Ergebnisse ausgewertet:

• Platz 1 Auf diesen Platz setzten in 59,33% der Fälle die Teilnehmer die Ausrichtung desLabels oberhalb des Objekts und immerhin in 37.33% der Fälle die Ausrichtung unterhalb desObjekts. Nur bei 3,33% der Bewertungen gefiel eine verdeckende Ausrichtung am Besten.

• Platz 2 Außerdem setzten in 38,67% der Fälle die Teilnehmer die Ausrichtung oberhalbdes Objekts auf den zweiten Platz, während in 57,33% der Fälle die Ausrichtung des Labelsunterhalb des Objekts und nur in 4% der Fälle die verdeckende Ausrichtung auf Platz 2gesetzt wurden.

• Platz 3 Die Ausrichtung des Labels über dem Objekt wurde in nur 3,33% der Fälle sowiedie Ausrichtung des Labels unterhalb des Objekt in 4% der Fälle auf Platz 3 platziert.Auffallend ist, dass die verdeckende Ausrichtung in 92,67% der abgegebenen Bewertungenam schlechtesten gefiel.

Zunächst zeigt sich anhand dieser Bewertung die (relativ zu den anderen Ausrichtungen betrach-tete) Abneigung der Teilnehmer gegenüber einer verdeckenden Ausrichtung des Labels, da diesein 92,66% der Bewertungen am schlechtesten gefiel.

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Kapitel 4 Evaluierung der entwickelten Visualisierungen 26

Platz/Ausrichtung Oberhalb des Objekts Unterhalb des Objekts Das Objekt verdeckend1 30 (89) 19 (56) 2 (5)2 19 (58) 29 (86) 2 (6)3 2 (5) 2 (6) 46 (139)

Tabelle 4.4: Tabelle der durchschnittlichen, gerundeten Anzahl an Platzierungen pro Ausrichtung.In Klammern steht die exakte, absolute Summe der gemessenen Bewertungen überalle drei Fragen.

Weiterhin zeigt sich die Tendenz, dass die Teilnehmer eine Ausrichtung des Labels oberhalb desgemeinten Objekts (59,33% der Bewertungen Platz 1) gegenüber der Ausrichtung des Labelsunterhalb des gemeinten Objekts (38,67% der Bewertungen Platz 1) etwas bevorzugen, was einerster Anhaltspunkt für die mögliche Korrektheit der Hypothese H4 ist.

Ein Exakter Test nach Fisher zeigt aber, dass der Unterschied zwischen einer Ausrichtung desLabels oberhalb des gemeinten Objekts gegenüber einer Ausrichtung des Labels unterhalb desgemeinten Objekts bei einem Signifikanzniveau von α = 0,05 nicht signifikant ist (p = 0,100) unddamit wird Hypothese H4 zugunsten der Nullhypothese abgelehnt.

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Kapitel 4 Evaluierung der entwickelten Visualisierungen 27

(a) Markierungen

(b) Ausrichtungen

Abbildung 4.3: Das Subjektive Gefallen bezüglich verschiedener Visualisierungen

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Kapitel 5

Entwicklung der Applikation

Um Studienanfänger im Studiengang „Mobile und Eingebettete Systeme“ die Orientierung aufdem Campus zu erleichtern, wurde eine mobile Anwendung für Android Smartphones und Tabletsentwickelt, die Augmented Reality einsetzt und dabei die in Kapitel 4 gewonnenen Erkenntnis-se umsetzt. Die Entwicklung dieser Applikation, sowie die dabei aufgetretenen Probleme undFragestellungen sollen in diesem Kapitel festgehalten werden.

5.1 Ziele und Nutzen

Die wesentlichen Ziele der Anwendung sind die Folgenden:

• Der Nutzer kann eine Augmented Reality Ansicht nutzen, die Informationen zu Gebäudeneinblendet und ihn auf Points of Interests hinweist.

• Der Nutzer kann eine Karte nutzen, um einen groben Überblick über den Campus zu erhaltenund seinen eigenen Standort auf dem Campus zu erfassen.

• Der Nutzer kann, sofern er ein ganz bestimmtes Ziel hat, dieses mit einer Suchfunktionsuchen und es sich auf der Karte anzeigen lassen.

Die genauere Umsetzung dieser Ziele wird in Abschnitt 5.3 behandelt.

5.2 Design der Applikation

Das Design der Anwendung wurde schlicht gehalten und berücksichtigt die Android Design Guide-lines1. Das Hauptmenü (MainActivity) gibt einen Überblick über die möglichen Funktionalitätender App. Dabei werden die Funktionalitäten in einer Liste aufgezählt. Zu jeder Funktionalität

1Siehe dazu https://developer.android.com/design/index.html zuletzt besucht 14.09.2014

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Kapitel 5 Entwicklung der Applikation 29

Abbildung 5.1: Ein Screenshot des Hauptmenüs der Anwendung.

(bzw. Aktion) wird ein inhaltlich passendes Icon sowie eine kurze Beschreibung der Funktionalitätangegeben. Die verfügbaren Aktionen sind:

• AR-AnsichtEs wird eine AR-Ansicht gestartet, die es dem Nutzer erlaubt seine Umgebung visuell durchzusätzlich eingeblendete Informationen zu erweitern.

• KarteEs wird eine zoombare Karte des Campus gezeigt, auf der Indoorkarten und der eigeneStandort zu sehen sind.

• SucheEs kann nach Gebäuden, Hörsälen oder anderen interessanten Orten gesucht werden. Diesewerden dann auf der Karte markiert.

Für die vertikale (um 90 Grad gedrehte) Ansicht wird ein eigenes Layout (layout-landscape) be-nutzt. Auf weitere Optionen wie Einstellungen, Hilfe und Informationen über die App kann derNutzer durch den Overflow Button in der Action Bar zugreifen.

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Kapitel 5 Entwicklung der Applikation 30

Abbildung 5.2: Ein Screenshot der AR Ansicht: Zu Gebäuden des Campus werden Labels mitInformationen angezeigt.

5.3 Implementierung

Im folgenden Abschnitt soll die Umsetzung der einzelnen Funktionalitäten der Anwendung behan-delt werden.

5.3.1 Die Augmented Reality Ansicht

Die Augmented Reality Ansicht ist die wesentliche Funktionalität der App.

Bei dieser Funktion wird das Kamerabild des Smartphones durch eine virtuelle Überlagerung er-gänzt. Somit wird das Smartphone als See-Through-System benutzt. Der Nutzer richtet dabeidie Kamera seines Smartphones so aus, als würde er ein Foto aufnehmen. Wird ein Objekt vonder AR Anwendung erkannt, so werden zusätzliche Informationen lagerichtig eingeblendet. Umeine möglichst gute Zuordnung zwischen Label und referenziertem Objekt zu erreichen (d.h. In-terpretierbarkeit vgl. Kapitel 4), wird eine farbanaloge Markierung gewählt: Das Objekt (z.B.der Eingang eines Gebäudes) wird farbig hervorgehoben mit der selben Farbe wie das Label. DasLabel wird oberhalb des referenzierten Objekts positioniert, da diese Ausrichtung in der Evaluationhinsichtlich des subjektiven Gefallens am Besten bewertet wurde.

Ein Label enthält in der Überschrift den Namen des Objekts, auf das es sich bezieht. Im Körperdes Labels ist Platz für weitere Informationen zu dem Objekt. Hier wurde auch für jedes Label einIcon ausgesucht, das eine inhaltliche Beziehung zu dem Objekt herstellen soll (beispielsweise wirdein Kamera Icon für das Zentrum für Medien und Kommunikation verwendet). Die Icons wurden

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Kapitel 5 Entwicklung der Applikation 31

(a) Das Label der FIM zeigt als POIs die Hörsäle, Seminar-räume sowie das Rechenzentrum und das InteleC-Zentruman.

(b) Beim Label des ZMK wird mithilfe des Kamera Iconsein inhaltlicher Bezug zum Objekt hergestellt.

Abbildung 5.3: Labels zu den Gebäuden mit Informationen

aus einem einheitlichen Iconset ausgewählt, nämlich Font Awesome2, um somit Homogenität zuerzielen. Neben den Icons ist Platz für weitere Informationen zu dem Objekt. Bei Gebäudenwerden hier die Points of Interests (POIs), die sich innerhalb des Gebäudes befinden, aufgelistetsowie die dazugehörigen Raumnummern. Bei der Auswahl der POIs wurde darauf geachtet, dassmöglichst jene POIs aufgelistet werden, die auch relevant für Studienanfänger des Fachs MESsind.

Die Implementierung dieser Funktionalität wurde mithilfe der Metaio Toolbox3 und dem MetaioCreator4 umgesetzt. Die Metaio Toolbox ist eine App, die es dem Nutzer erlaubt sogenannte„3D Maps“ aufzuzeichnen, welche Point Clouds einer bestimmten Umgebung darstellen, die spä-ter für das Tracking verwendet werden. Diese 3D Maps können mit dem Metaio Creator geladenund nachbearbeitet werden. So ist beispielsweise eine Anpassung der Point Cloud durch das Ent-fernen einiger störender Punkte möglich (mehr dazu in Kapitel 5.3.4). Anschließend können mitdem Creator verschiedene Objekte (z.B. Labels oder Markierungen) platziert und an Gebäudenausgerichtet werden.

5.3.2 Die Karte des Campus

Als Unterstützung für die Augmented Reality Ansicht wurde außerdem eine Karte in die Anwen-dung eingebunden, die den Campus der Universität Passau zeigt. Die Umsetzung dieser Funktio-nalität erfolgte mithilfe der Google Maps API v25. Die Karte erlaubt wesentliche Manipulationen(Zoomen, Rotieren) durch den Nutzer und hat dabei die gleiche Bedienweise wie der Nutzer esvon Google Maps gewöhnt ist. Dies wirkt sich positiv auf die Usability der App aus, da der Nutzer

2Siehe http://fortawesome.github.io/Font-Awesome/ zuletzt besucht 30.08.143Siehe https://play.google.com/store/apps/details?id=com.metaio.creatorMobile&hl=de zuletzt besucht

21.09.20144Siehe http://www.metaio.com/creator/ zuletzt besucht 21.09.20145Siehe http://developer.android.com/google/play-services/maps.html zuletzt besucht 28.08.2014

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Kapitel 5 Entwicklung der Applikation 32

(a) Ein Hinweis weist den Nutzerdarauf hin, dass er die Indoorkartebeim Hineinzoomen sieht.

(b) Beim Hineinzoomen wird die In-doorkarte angezeigt.

(c) Bei einer sehr nahen Zoomstufekann man die einzelnen Hörsäle oderSeminarräume gut erkennen.

Abbildung 5.4: Die Karte des Campus

die Bedienweise der Karte nicht neu erlernen muss, sofern er mit Google Maps vertraut ist. ImGegensatz zu Google Maps zeigt diese Karte aber auch Indoorkarten (mehr dazu in Abschnitt5.3.2.1) für bestimme Universitätsgebäude, sobald der Nutzer nah genug an das entsprechendeGebäude heran zoomt. Um den Nutzer auf diese Funktionalität hinzuweisen, erscheint ein Hinweis,sobald sich ein Gebäude im Blickpunkt des Nutzers befindet. Falls man wieder weit genug herauszoomt wird die Indoorkarte wieder ausgeblendet.Weiterhin wird auch der momentane Standort des Nutzers auf dem Campus durch ein blaues Iconangezeigt, sofern dieser die Ermittlung seines Standorts erlaubt. Durch Berühren des StandortSymbols in der rechten oberen Ecke kann der Nutzer jederzeit zu seinem eigenen Standort sprin-gen. Die Karte ermöglicht es dem Nutzer somit einen Überblick über den Campus sowie seinereigenen Position und ggf. eine detaillierte Ansicht des Innenbereichs eines Gebäudes zu erhalten.

5.3.2.1 Indoorkarte und Discoverability

Die Discoverability („Auffindbarkeit“) ist eines der von Marco de Sà und Elizabeth Churchill in[2] identifizierten Problemen, die sich beim Entwickeln von mobilen AR Anwendungen ergeben.Es beschreibt das Problem, wie ein Nutzer wissen kann, was er mithilfe der AR Anwendungentdecken kann (d.h. zu welchem Objekt werden überhaupt computergenerierte Informationenangezeigt und wohin bzw. wie muss der Nutzer sein Smartphone halten, um diese aufzufinden?)

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Kapitel 5 Entwicklung der Applikation 33

Da in der entwickelten Anwendung eine Karte zur Verfügung steht, besteht ein Lösungsansatzdarin, mithilfe eines geeigneten Icons einen AR Standort sowie die Richtung, in die der Nutzersein Smartphone halten muss, zu kennzeichnen. Dies kann in Abbildung 5.3.2.1 gesehen werden.

(a) Indoormap mit AR Standort Icon (b) Icon zur Kennzeichnung einesAR Standorts. Der rote Bereich solldie Richtung anzeigen, in der aug-mentierte Inhalte angezeigt werden.

Abbildung 5.5: Die Problemstellung der Auffindbarkeit wird mithilfe eines Icons zur Kennzeichnungeines AR Standorts aufgegriffen.

5.3.3 Die Suchfunktion

Die Suchfunktion stellt eine Erweiterung der Kartenfunktionalität dar. Falls ein Nutzer ein be-stimmtes Gebäude, einen bestimmten Hörsaal, Seminarraum oder einen anderen Point of Interest(POI) finden möchte, so kann er diesen POI mithilfe der Suchfunktion suchen. Dabei muss er nurdie Suchfunktion starten und in das Suchfeld den Namen bzw. einen Teil des Namens eingebenund schon werden ihm basierend auf seiner Eingabe entsprechende POIs heraus gefiltert und inListendarstellung präsentiert. Wählt der Nutzer nun ein Element aus, so wird er auf die Karte wei-tergeleitet, wobei nun der entsprechende POI durch einen Marker markiert ist, sodass der Nutzerweiß wo er hingehen muss.

Die POIs werden dabei mithilfe eines Parsers aus einer Datei geladen (pois.txt), sodass essehr einfach ist neue POIs hinzuzufügen. POIs bestehen dabei aus einen Namen (z.B. "Hörsaal13") und den Koordinaten (Breitengrad und Längengrad). Optional kann zusätzlich noch eineBeschreibung und ein eigenes Icon angegeben werden. Der Filter filtert bei einer Eingabelängevon 2 nur nach POIs deren Namen mit der Eingabe beginnen. Ab einer Eingabelänge von 3 werdenalle POIs gefiltert, deren Namen die Eingabe als Teilwort enthalten.

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Kapitel 5 Entwicklung der Applikation 34

(a) Zunächst werden alle POIs auf-gelistet.

(b) Gibt der Nutzer einen Suchbe-griff ein, werden die POIs nach demSuchbegriff gefiltert.

(c) Wählt der Nutzer ein POI aus,wird er auf die Karte weitergeleitet,wobei der POI markiert und im Fokusist.

Abbildung 5.6: Die Suchfunktion

5.3.4 Problemstellungen beim Entwickeln der AR Anwendung

Bei der Entwicklung der AR Anwendung sind verschiedene Probleme aufgetreten, die zusammenmit Lösungsansätzen dokumentiert wurden.

5.3.4.1 Probleme des optischen Tracking

Es gibt zahlreiche Faktoren, die optisches Tracking stark erschweren, da dieses sehr von Texturenabhängig ist. Zu diesen Störfaktoren zählen beispielsweise:

• Verschiedene Lichtverhältnisse und Schatteneffekte

• Vegetation und Jahreszeitabhängige Effekte

Während man das Problem der verschiedenen Lichtverhältnisse oftmals damit umgehen kann,indem man mehrere Tracking Konfigurationen (bei verschiedenen Lichtverhältnissen) erstellt, soist bei Sonnenschein das Problem des wandernden Schatten noch nicht berücksichtigt. Gerade anden Randstellen des Schattens werden beim Tracking sehr viele Features generiert, da an diesenStellen ein hoher Kontrast in der Textur besteht. Es ist möglich und ratsam diese Features spätermanuell aus der Point Cloud zu entfernen, da sie für das Tracking nicht benutzt werden können

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Kapitel 5 Entwicklung der Applikation 35

und somit für die Qualität der erzeugten Point Cloud keinen Wert haben.Ein weiteres Problem ist die Vegetation. Diese ist stark abhängig von der Jahreszeit und kannsomit ebenfalls nicht zur Erzeugung von Point Clouds verwendet werden. Auch hier müssenPunkte, die an Büschen oder Bäumen festgemacht wurden später manuell entfernt werden. Fallsdie Vegetation zu ausgeprägt ist und einen großen Anteil am gesamten Bild ausmacht, wird diesspäter zu einer geringen Wahrscheinlichkeit der Initialisierung des Trackings führen.

5.3.4.2 Repeated Patterns

Eine weiteres, aber auch selteneres Problem beim Tracking stellen sich in der Umgebung wieder-holende Muster dar. In diesem Fall wird eine Point Cloud generiert, bei der die Features sichstark ähnelnde, oft wiederholende Strukturen bilden. Da das Tracking ausgelöst wird, sobald einebestimmte Anzahl an Features erkannt wird, ist eine eindeutige Lagebestimmung in diesem Fallnicht möglich. Falls also für die Initialisierung des Trackings 15 Features erkannt werden müssenund diese sich aber innerhalb der Point Cloud, die beispielsweise 500 Features enthält, öfters wie-derholen, so arbeitet das Tracking System fehlerhaft, da es nicht genau bestimmen kann, welchedieser Features innerhalb der Point Cloud erkannt wurden. Als Konsequenz wird das Label mögli-cherweise falsch platziert. Ein Beispiel hierfür stellen Gebäude dar, die sehr symmetrisch sind undbei denen die Fenster in Form eines Gitters angeordnet sind. Der Grund dafür ist, dass wesentlicheUnterschiede in der Textur von Gebäuden besonders bei Fenstern auftreten. Ein Beispiel für diesesProblem kann in Abbildung 5.7 gesehen werden.

(a) Das Label wird links von der eigentlichen Platzierungeingeblendet.

(b) Beim zweiten Versuch wird das Label rechts von dereigentlichen Platzierung eingeblendet.

Abbildung 5.7: Das Gebäude weist sich wiederholende Strukturen auf: Obwohl das Label ursprüng-lich über dem Torbogen positioniert ist, ist eine eindeutige Lagebestimmung nichtmöglich. So wird das Label in zwei verschiedenen Fällen an unterschiedlichenStellen eingeblendet.

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Kapitel 6

Zusammenfassung

Nachdem in dieser Arbeit ein Grundwissen über Augmented Reality und deren Anwendungen erar-beitet wurde, wurden Kriterien für die Gestaltung und Platzierung von mAR Anzeigen erarbeitet.Darauf aufbauend wurden prototypisch und unter Variation zweier dieser Kriterien (Markierung,Ausrichtung) verschiedene Visualisierungen als Mock-Ups erstellt. Diese wurden anschließend ineiner Nutzerstudie hinsichtlich ihrer Interpretierbarkeit und des subjektiven Gefallens evaluiert, umsomit Erkenntnisse über nutzergerechte mAR Visualisierungen zu erlangen. Anschließend wurdeals Anwendungsbeispiel, dass Augmented Reality Nutzern helfen kann sich in einer unbekanntenUmgebung zu orientieren, eine mobile Anwendung für Android Smartphones und Tablets entwi-ckelt, die diese Erkenntnisse aufgreift und entsprechende Visualisierungen implementiert. Wei-terhin wurden auch die auftretenden Problemstellungen beim Entwicklungsprozess berücksichtigt,sowie Lösungsansätze dokumentiert.

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Abbildungsverzeichnis

2.1 AR Überlagerung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42.2 Realitäts-Virtualitätskontinuum nach Milgram . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52.3 Klassifizierungsmöglichkeiten für AR Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92.4 Junaio. Bildquellen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102.5 Die Touring Maschine . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

3.1 Verschiedene Visualisierungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153.2 In der Umfrage gezeigte Visualisierungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

4.1 Interpretierbarkeit verschiedener Visualisierungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234.2 Interpretierbarkeit verschiedener Visualisierungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234.3 Subjektives Gefallen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

5.1 Die UI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295.2 Die AR Ansicht . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305.3 Die Labels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315.4 Campus Karte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 325.5 Icon zur Kennzeichnung eines AR Standorts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 335.6 Die Suchfunktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 345.7 Repeated Patterns . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

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Tabellenverzeichnis

4.1 Tabelle der durchschnittlichen Interpretationswerte je Markierungsart . . . . . . . 214.2 Tabelle der durchschnittlichen Interpretationswerte je Ausrichtung . . . . . . . . 224.3 Subjektives Gefallen bei verschiedenen Markierungen . . . . . . . . . . . . . . . 254.4 Subjektives Gefallen bei verschiedenen Ausrichtungen . . . . . . . . . . . . . . . 26

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