Diploma Thesis DIP-2016-12

BibliographyWeißer, Tobias: Anpassung der Routenberechnung zur Stressreduktion beim Autofahren.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Diploma Thesis No. 12 (2016).
73 pages, german.
CR-SchemaH.5.2 (Information Interfaces and Presentation User Interfaces)
Abstract

Navigation hat in den vergangenen Jahren an Bedeutung zugenommen und ist durch die Verbreitung von Smartphones zu einer alltäglichen Sache geworden. Meistens werden die berechneten Routen dabei auf einen bestimmten Parameter hin optimiert, z. B. die Fahrzeit, die Distanz oder den Verbrauch von Treibstoff. Ein noch sehr wenig beachteter Faktor ist Stress, welchen eine Route beim Fahrer auslösen kann. Stress kann durch unterschiedliche Faktoren beeinflusst werden, beispielsweise das Verkehrsaufkommen, die Fahrbahneigenschaften oder Zeitdruck. In dieser Arbeit wurde eine neue Routenoption untersucht, welche das Ziel hat, den Fahrer möglichst stressfrei und entspannt an sein Ziel zu bringen. Hierfür wurden verwandte Arbeiten zu Routenberechnung, Stress und Erlebniserfassung untersucht. Basierend auf digitalen Vektorkarten von OpenStreetMap (OSM) wurden, mithilfe der Navigation-Application (App) OsmAnd für Android Smartphones, Bewertungen der Benutzer und Sensordaten der Geräte zu einzelnen Streckensegmenten gesammelt und ausgewertet. Die Navigation-App wurde für diese Arbeit um ein Plugin erweitert, über welches der Benutzer die Bewertung der Streckensegmente vornehmen kann. Es wurde eine eigene Version von OsmAnd namens Happy Navi (OsmAnd) erstellt und über den Google Play Store sowie die eigene Homepage zur Verfügung gestellt. Die ausgewerteten Bewertungen werden von der App in zukünftige Routenberechnungen miteinbezogen und zeigen dem Fahrer eine alternative, stressreduzierte Route als zweite Option neben der normalen Route an. Mit den sensorisch erfassten Daten wurde versucht Aussagen darüber zu treffen, in welchen Situationen der Fahrer gestresst ist und welche Faktoren dabei eine Rolle spielen. Hierbei konnte gezeigt werden, dass es Korrelationen zwischen den Beschleunigungs- und Geschwindigkeitswerten im Bezug auf die Bewertung der Streckensegmente geben könnte. Die gewonnenen Erkenntnisse können in Zukunft dafür genutzt werden, den Stress einer Route möglicherweise automatisch anhand der sensorischen Daten zu bestimmen.

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Department(s)University of Stuttgart, Institute of Visualisation and Interactive Systems, Visualisation and Interactive Systems
Superviser(s)Schmidt, Prof. Albrecht; Pfleging, Bastian; Knierim, Pascal
Entry dateJuly 30, 2018
   Publ. Computer Science