Ein Framework zur Entwicklung elektronischer Mobilitätshilfen

Blinde oder sehbehinderte Menschen haben oft Schwierigkeiten, sich in ihrer Umgebung zurechtzufinden. Electronic Travel Aids (ETAs) sollen hier Abhilfe schaffen. Diese Hilfsmittel nutzen meist Ultraschallsensoren oder Kamerabilder zur Umgebungswahrnehmung und setzen auf akustische Signale oder Vibrationen zur Kommunikation mit den Nutzenden. Allerdings sind ETAs oft nicht individuell anpassbar und werden selten unter Einbeziehung der Zielgruppe entwickelt, was ihre praktische Nützlichkeit einschränkt. Zudem erfolgt die Bewertung dieser Geräte nach unterschiedlichen Kriterien, was Vergleiche erschwert. Die Probleme, bei denen ETAs unterstützen, ähneln solchen, wie sie auch in der mobilen Robotik bewältigt werden müssen, insbesondere bei Aufgaben der Orientierung, Hinderniswahrnehmung und Navigation. Bei ETAs kommt jedoch ein Vermittlungskanal hinzu, der die Informationen an blinde Nutzer überträgt. Daher liegt es nahe, Entwicklungen aus der Robotik für ETAs zu adaptieren und zu erweitern. Diese Arbeit untersucht, wie Erkenntnisse aus der Robotik und verteilten Systemen zur Entwicklung und Evaluation von ETAs beitragen können. Dazu wird das Framework für Electronic Travel Aids (FETA) vorgestellt. FETA bietet wiederverwendbare Komponenten, die individuell kombiniert werden können, und nutzt etablierte Technologien. Es ermöglicht einfache Simulationen und Evaluationen in einer simulierten Umgebung. Für die Vernetzung der Komponenten wird die Modellierungssprache FETA-ML eingeführt. Ein Komponentenmodell für ETAs wird entwickelt, das Schnittstellen zu Darstellung, Sensoren, Eingaben und zusätzlichen Informationsquellen umfasst. Anders als in der mobilen Robotik, wo ein Umgebungsmodell nur für den Roboter selbst relevant ist, muss ein ETA dieses Modell an den Nutzer übertragen. Deshalb wird eine generische Schnittstelle für Darstellungskomponenten hergeleitet. Zur Umsetzung von FETA werden das Robot Operating System 2 (ROS 2) und das Simulationswerkzeug CARLA genutzt. ROS 2 ist ein Framework für die verteilte Entwicklung von Robotern, während CARLA als Simulationswerkzeug aus dem autonomen Fahren stammt und ETA-Tests in Verkehrs-Szenarien ermöglicht. FETA-ML wird eingeführt, um den Entwicklungsaufwand zu reduzieren. Das Framework wird in drei Projekten evaluiert, die Wiederverwendbarkeit von Komponenten, Austausch einzelner Bestandteile, Evaluation in simulierten Umgebungen und Übertragung in die Realität abdecken. Dabei werden Wissen und Produkte aus Robotik und virtuellen Realitäten genutzt. Die Ergebnisse zeigen, dass FETA den Entwicklungs- und Evaluationsaufwand reduziert. Es werden auch Kritikpunkte aufgedeck und anhand eines Projekts eingehend diskutiert.