@misc{Schmidt.2020,
  abstract = {Die Komplexität des öffentlichen Personenverkehrs nimmt durch die stetige Verdichtung und Verknüpfung unterschiedlicher Verkehrsmittel zu. Die daraus erwachsenden Anforderungen an die kognitive und physische Leistungsfähigkeit des Menschen beim Wechsel minutengenau getakteter Verkehrsmittel lassen besonders an hochbelasteten Knotenpunkten vermehrt kritische Situationen bei der Durchführung von Reiseketten entstehen, die alle Altersgruppen betreffen. Dies kann z. B. bei mangelnden Ortskenntnissen zur Informationsüberflutung und zur Orientierungslosigkeit von Reisenden führen.
Im Projekt RadAR+ wurde ein persönliches Reiseassistenzsystem entwickelt, das Nutzerinnen und Nutzer bei Verkehrsmittelwechseln an komplexen Mobilitätsknoten unterstützt. Das Teilvorhaben zur Mensch-Technik-Interaktion beschäftigte sich dabei schwerpunktmäßig damit, dass die benötigten Informationen in ergonomisch angemessener Form zum richtigen Zeitpunkt und in der notwendigen Tiefe bereitgestellt werden. Das lernende Assistenzsystem verwaltet das erforderliche Umgebungswissen an Verkehrsknoten und stellt die navigationsrelevanten Daten in Echtzeit zur Verfügung. Ein adaptives Nutzermodell lernt die Mobilitätsanforderungen und Bedürfnisse des Nutzers. Auf dieser Basis werden bspw. Empfehlungen zur Gestaltung längerer Aufenthalte beim Umstieg entlang intermodaler Reiseketten berechnet. Für die individualisierte Mobilitätsplanung werden je nach persönlichen Bedürfnissen mobile Geräte, insbesondere Datenbrillen, verwendet. Auf diese Weise können auch komplexe Routeninformationen situationsgerecht vermittelt werden. Durch Visualisierung von Augmented-Reality-(AR)-Elementen in der Datenbrille wird der Nutzer bei der Navigation zum gewünschten Verkehrsmittel sowie bei der Abschätzung der dazu noch verfügbaren Zeit unterstützt. Hierbei werden auch ggf. vorliegende Abweichungen vom Normalfall mit Echtzeitdaten automatisch berücksichtigt.
Die Entwicklung folgte einem iterativen benutzerorientierten Gestaltungsprozess, um die bedarfsgerechte Umsetzung und letztlich die Akzeptanz der Nutzer sicherzustellen. Konzepte und Teillösungen wurden unter Nutzerbeteiligung formativ evaluiert und die Ergebnisse in folgenden Entwicklungsiterationen aufgegriffen. Ein barrierearmer Technologie-Zugang wurde mit intuitiver Mensch-Maschine-Kommunikation (AR-, Sprach-User-Interfaces) erreicht. Abschließend wurde ein Demonstrator realisiert, der im Feld entlang einer intermodalen Reisekette in Frankfurt am Main summativ evaluiert wurde. Die Ergebnisse ermöglichen eine Reiseassistenz, die eine breite Bevölkerungsschicht bei der Orientierung im öffentlichen Personenverkehr unterstützt},
  added-at = {2024-09-17T10:38:21.000+0200},
  address = {Kassel},
  author = {Schmidt, L. and Hegenberg, J. and Mack, N.},
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  keywords = {itegpub mmspub},
  series = {Schlussbericht des BMBF-Projektes},
  timestamp = {2024-09-17T10:38:21.000+0200},
  title = {RadAR+},
  url = {https://doi.org/10.2314/KXP:1694326004},
  year = 2020
}