Master Thesis MSTR-2016-54

BibliographyLukenich, Denis: OSM-Navigationssystem für Android Watch.
University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Electrical Engineering, and Information Technology, Master Thesis No. 54 (2016).
92 pages, german.
Abstract

Diese Arbeit entwickelt eine Navigationsapp für Smartwatches, welche ohne Verbindung zum Mobiltelefon verwendet werden kann. Da die digitalen Uhren spätestens seit Veröffentlichung der Apple Watch boomen und mit immer mehr Funktionen ausgestattet werden, bestehen für diese Anwendung sowohl die technischen Vorraussetzungen, als auch der Markt. Es gibt verschiedene Schwierigkeiten, welche die Eigenschaften der Smartwatches mit sich bringen. So sind Arbeitsspeicher, CPU-Leistung und Batterielebensdauer begrenzt und es muss darauf beachtet werden, dass diese optimal genutzt werden. Die zentralen Komponenten der App, welche auf diese Schwierigkeiten ausgerichtet sind, sind der Navigationsalgorithmus und die Kompression der Kartendaten. Für den Navigationsalgorithmus wird eine ausführliche Analyse durchgeführt, welcher Algorithmus am besten für eine Anwendung geeignet ist. Es werden Dijkstra und A*-Varianten analysiert in verschiedenen Ausführungen analysiert. Beispielsweise werden verschiedene Heuristiken betrachtet. Als optimaler Algorithmus wird der A* mit der Berechnung der Hypotenuse als Heuristik heraus. Mittels eines speziellen Aufbaus der Kartendaten die Übertragungsgeschwindigkeit und Einlesegeschwindigkeit der Daten optimiert werden. Durch eine komplexe Codierungsvorschrift können die Kartendaten auf knapp über 100 Megabyte reduziert werden. Zusätzlich unterscheidet sich das Benutzerinterface der Smartwatches von den bisher bekannten Gerätetypen. Entsprechend ist die Optik und Handhabung auf die Anzeige in dem kleinen Bildschirm angepasst, sodass sowohl die eckigen, als auch die runden Gehäuse unterstützt sind.

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Volltext
Department(s)University of Stuttgart, Institute of Formal Methods in Computer Science, Algorithmic
Superviser(s)Funke, Prof. Stefan
Entry dateJune 4, 2019
   Publ. Institute   Publ. Computer Science