Einfluss urbaner Strukturen auf Wahrnehmung und Orientierung – eine Studie in VR

Gebaute und natürliche Strukturen haben einen entscheidenden Einfluss darauf, wie Menschen ihre Umgebung wahrnehmen und sich in ihr zurechtfinden. Elemente wie die Struktur des Straßennetzes (z. B. grid-artige Stadtpläne versus organisch gewachsene europäische Städte), die Bebauungsdichte sowie das Vorhandensein von Frei- und Grünflächen bestimmen maßgeblich, ob und wie wir uns orientieren können. Dabei spielen auch markante Wiedererkennungspunkte und Landmarken eine wichtige Rolle, da sie als mentale Ankerpunkte entlang von Blickachsen genutzt werden. Zusätzlich beeinflussen Verkehrsdichte und Verkehrsarten die Wahrnehmung des städtischen Raumes.

Virtuelle Umgebungen bieten die Möglichkeit, diese Faktoren systematisch zu variieren und ihre Auswirkungen isoliert zu untersuchen. Ziel der Masterarbeit ist es, zentrale Stellschrauben des städtischen Designs – wie Straßennetz, Bebauungsdichte, Frei- und Grünflächen sowie Verkehr – experimentell zu analysieren und ihren Einfluss auf Wahrnehmung, Orientierung und Wegfindung messbar zu machen. Dazu sollen verschiedene virtuelle Umgebungen modelliert, Navigationsaufgaben entwickelt und systematische Experimente mit Proband:innen durchgeführt werden. Die Ergebnisse tragen nicht nur zu einem tieferen Verständnis menschlicher Raumwahrnehmung bei, sondern liefern auch wertvolle Erkenntnisse für die zukünftige städtebauliche Planung und Gestaltung.

Digital Twins zur sensorbasierten Datenerfassung und Prognose

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Ditial Twin des Geo1-Gebäudes auf Basis eines vorhandenen 3D-Modells entwickelt werden. Der digitale Zwilling wird mit realen Sensordaten (z. B. CO₂-Konzentration, Temperatur, Luftfeuchtigkeit) gekoppelt, die in ausgewählten Räumen wie Seminar- und Lehrräumen erhoben werden. Ziel ist es, die erhobenen Daten in den Digital Twin zu integrieren und Modelle zu entwickeln, mit denen Prognosen zur CO₂-Entwicklung und weiteren raumklimatischen Parametern unter unterschiedlichen Nutzungskonstellationen erstellt werden können.

Die Arbeit umfasst die technische Implementierung des Digital Twins, die Anbindung und Integration von Sensordaten, die Konzeption geeigneter Szenarien (z. B. unterschiedliche Belegungsstärken, Lüftungsstrategien), sowie die Entwicklung und Validierung von Prognosemodellen.

Ressourceneffiziente KI für IoT Anwendungen

Moderne IoT Anwendungen greifen häufig auf Sensoren zurück, die auf Mikrocontrollern laufen und über Netzwerkprotokolle wie LoRaWAN oder Bluetooth Low Energy kommunizieren. Damit die Sensoren über eine längere Zeit autark betrieben werden können, muss der Ressourcenbedarf der Anwendungen minimiert werden.

Die Bachelorarbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie weit Ressourcen wie Rechnenleistung, Kameraauflösung, Datenübertragung minimiert werden können, um dennoch bestimmte Aufgaben wahrnehmen zu können. Es werden ressourceneffiziente KI-Modelle mit Sensoren (Kameras, Abstandssensoren, Vibrationssensoren) implementiert und in verschiedenen Anwendungsszenarien getestet.

Förderung der Navigational Map-Reading Kompetenz – in der Realität oder in VR

Die Fähigkeit, sich zu orientieren und Karten zu lesen, ist grundlegend für eine erfolgreiche Navigation in unbekannten Umgebungen. Es ist bekannt, dass sich die Kartenlesekompetenz von Person zu Person stark unterscheidet. Während zahlreiche Navigationssysteme entwickelt wurden, um uns beim Finden des Weges zu unterstützen, gibt es bisher nur wenige Ansätze, Geoinformationstechnologien gezielt zur Förderung von Orientierungs- und Kartenlesefähigkeiten einzusetzen und individuelle Unterschiede zu überwinden.

GeoGami ist ein ortsbezogenes Spiel, das digitale Karten nutzt, um systematisch die Kompetenz im navigationalen Kartenlesen zu vermitteln. Ziel der Arbeit ist es, Trainingskonzepte zu entwickeln, die diese Kompetenzen mit Hilfe digitaler Karten fördern. Erfolgreiches Kartenlesen setzt insbesondere die Fähigkeit voraus, die eigene Position auf der Karte zu bestimmen, Objekte auf der Karte zu lokalisieren und die Karte mit der realen Umgebung in Deckung zu bringen. Im Rahmen dieser Bachelorarbeit werden Sie Aufgaben entwerfen, die diese Teilkompetenzen auf unterschiedlichen Schwierigkeitsstufen trainieren. Die Trainings können sowohl in der realen Welt als auch in eigens dafür gestalteten virtuellen Umgebungen durchgeführt werden. Im Rahmen der Arbeit soll eine Studie durchgeführt werden, um die Trainings zu evaluieren und die effizientesten Ansätze zur Förderung der navigationalen Kartenlesekompetenz zu identifizieren.

Literaturhinweise:

  • Lobben, A. K. (2007). Navigational map reading: Predicting performance and identifying relative influence of map-related abilities. Annals of the Association of American Geographers, 97(1), 64–85. https://doi.org/10.1111/j.1467-8306.2007.00524.x

  • Bistron, J., & Schwering, A. (2023). Assessing navigational map reading competencies with the location-based GeoGame “GeoGami”. Journal of Geoscience Education, 72(1), 73–85. https://doi.org/10.1080/10899995.2023.2190830

Interpretation von räumlichem Bewegungsverhalten

Jeden Tag bewegen sich Menschen durch Raum und Zeit. Traditionell wurde die Leistung bei Navigationsaufgaben vor allem anhand der benötigten Zeit oder der zurückgelegten Distanz bis zum Ziel gemessen. Durch den Einsatz mobiler Sensoren wie GPS und digitale Kompasse ist es inzwischen möglich, raum-zeitliche Bewegungsdaten sehr detailliert zu erfassen und sogar kontextuelle Informationen über die Umgebung aufzunehmen. Solche raum-zeitlichen Trajektorien liefern jedoch allein keine direkten Einsichten in das tatsächliche Bewegungsverhalten. Beispielsweise: Weist eine langsamere Geschwindigkeit bei der Navigation auf Desorientierung hin, oder handelt es sich lediglich um eine Reaktion auf Umweltfaktoren (z.B. Verkehr)? Umgekehrt – spiegelt hohe Geschwindigkeit tatsächlich ein hohes Vertrauen in die eigene Wegfindung wider?

In dieser Arbeit untersuchen Sie räumliche Trajektorien von Teilnehmenden, die Wegfindungsaufgaben bearbeiten. Ziel ist es, geeignete Maße zur Analyse und Interpretation von Trajektorien zu identifizieren – z. B. wie sich Wegfindungssicherheit oder das “Getting-List” anhand von Geschwindigkeit, Blickrichtung und Trajektorienverlauf bestimmen lassen –, Algorithmen zu entwickeln, die relevante Informationen aus Trajektoriendaten extrahieren, sowie den Ansatz anhand bestehender Datensätze zu testen.

Sie erhalten Zugang zu Trajektorien, die in Wegfindungsstudien mit unserer Forschungssoftware GeoGami (www.geogami.org bzw. https://app.geogami.ifgi.de/) erhoben wurden.

Literatur zu Maßen für die Wegfindungsleistung (nicht technologiegestützt):

Hölscher et al (2006): Up the down staircase: Wayfinding strategies in multi-level buildings, https://doi.org/10.1016/j.jenvp.2006.09.002

Ruddle et al (2006): Three Levels of Metric for Evaluating Wayfinding, https://doi.org/10.1162/pres.15.6.637

Visualisierung von raum-zeitlichen SensorDaten auf der openSenseMap

Die openSenseMap ist eine Plattform für Umweltsensordaten von Messstationen jeglicher Art. Zur Zeit werden nur Rohdaten von senseBoxen gespeichert und die Daten können sich nur pro senseBox angezeigt werden lassen. Zudem gibt es die Möglichkeit sich die gesammelten Daten für einen Zeitpunkt interpoliert darstellen zu lassen.

Ziel einer Bachelorarbeit ist es, eine Datenvisualisierung für verschiedene Aspekte auf dem openSenseMap Portal zu entwickeln. Diese kann z.B. zum Ziel haben, Daten mehrer senseBoxen und Sensoren mit statistischen Methoden zu vergleichen oder externe Datenquellen, wie zB. vom DWD, zum Vergleich einzubinden. Auch die interaktive Darstellung, in der verschiedene Umweltphänomene aggregiert dargestellt werden, würde neue Möglichkeiten schaffen, die Daten zu erkunden. Eine Bacheloarbeit kann auch die Visualisierung mobiler Sensoren in den Fokus der Arbeit stellen. Es werden verschiedene Visualisierungen mit neusten Webtechnologien generiert und mit einer Nutzerstudie evaluiert. 

Kollaborative GeoGames in virtueller Realität

GeoGami ist ein ortsbasiertes Spiel zur Förderung des räumlichen Orientierungsfähigkeit: Der Spieler muss mehrere Navigationsaufgaben zu verschiedenen Orten lösen und an diesen Orten Fragen beantworten. Derzeit wird GeoGami primär einzeln gespielt. Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wird GeoGami als Multiplayer-Version erweitert, bei der die Spieler gegeneinander antreten oder zusammenarbeiten können, um die Aufgaben zu lösen.

Nach der konzeptionellen Entwicklung verschiedener kollaborativer oder kompetitiver Spielformate, werden Spiele in GeoGami implementiert und evaluiert. Hier steht die virtuelle Welt in Unity sowie kollaborative Spiel

Mehr Informationen zu GeoGami finden Sie auf unserer Projektwebsite https://geogami.ifgi.de/ und auf github. Erfahrung mit Android-Programmierung und Interesse an ortsbezogenen Spielen sind von Vorteil.