Forschungsprojekte am IUMS

SmartMMI

Modell- und kontextbasierte Mobilitätsinformationen auf Smart Public Displays und Mobilgeräten im öffentlichen Verkehr (Verbundprojekt)

Im Öffentlichen Personenverkehr gelangen jeden Tag viele Fahrgäste an unterschiedlichste Ziele – sowohl im urba-nen als auch im ländlichen Raum. Um den Öffentlichen Verkehr (ÖV) hin zu mehr Mobility Experience zu entwickeln, steht im Projekt SmartMMI die Verbesserung der Informationsversorgung der Fahrgäste entlang ihrer Mobilitätskette im Vordergrund. Sowohl im Störungsfall, bei Planänderungen, zu touristischen Zielen oder entlang der Strecke er-hältlichen Services möchten Fahrgäste situationsgerecht informiert werden. Im Rahmen des Projekts SmartMMI, ge-fördert in der Forschungsinitiative mFund des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur, erarbeiten fünf Projektpartner aus Industrie und Forschung neue Technologien von der Datenerfassung und Datenintegration hin zur Visualisierung der Daten. Dabei setzt das Projekt auf die Erforschung und Erprobung der kontextsensitiven Datenbereitstellung von Mobilitätsdaten auf speziell entwickelten intelligenten transparenten Display-Scheiben, die in Fahrzeugen des Öffentlichen Verkehrs und an Haltestellen eingebaut werden können, in Verbindung mit Anwen-dungen auf mobilen Endgeräten der Fahrgäste.

Die Projektpartner entwickeln hierfür neue Technologien für die Erfassung und Integration verschiedener Daten aus unterschiedlichsten Datenquellen. Dabei setzt das Konsortium auf den Einsatz von Big Data und Smart Data Techno-logien und die Integration von spezifischen ÖV-Daten auf Basis der neuesten Standards mit Open Data und Daten von Drittanbietern. Die Daten werden semantisch aufgewertet, um eine intelligente Integration und vor allem Selek-tion der relevanten Daten zu ermöglichen. Hierzu dienen auch Kontextinformationen, die die aktuelle Situation der Fahrgäste beschreiben und dadurch das System befähigen, auf die Situation zugeschnittene Daten auszuwählen und diese nutzer- und situationsgerecht aufzubereiten. So werden sensitive Daten zum Beispiel in geeigneter Aufbe-reitung auf dem Smartphone des Nutzers angezeigt, während allgemeine, ergänzende Informationen auf dem trans-parenten Smart Window des Fahrzeugs dargestellt werden und die größere Fläche für mehr Details nutzen. Diskret genutzte Farbkonzepte können dann beispielsweise dazu genutzt werden, für einen Fahrgast die Verbindung zwi-schen seiner oder ihrer persönlichen Route und den allgemeineren Informationen zur Strecke herstellen.

Im Projekt werden semantische Konnektoren entwickelt, die ÖV-Daten mit weiteren, entlang der Reisekette relevan-ten Daten optimal verknüpfen. Es werden Prototypen eines ambienten intelligenten Reiseinformationssystems er-forscht und entwickelt, das Fahrgäste während ihrer Reise im ÖV in jeder Situation bestmöglich unterstützt und so die Attraktivität des ÖV als ökologische, zeitsparende und sinnvolle Alternative zum Automobilverkehr deutlich stei-gern kann.

Reallabor "Go Karlsruhe"

Das Reallabor „GO Karlsruhe!“ stellt den Fußgänger innerhalb einer inter- und multimodalen Mobilität in den Fokus und hat zum Ziel, das Wissen um die Anforderungen des Fußgängerverkehrs, die Bewertung von Infra-struktur und die Entwicklung von Verbesserungsmöglichkeiten deutlich zu erweitern. Bislang existieren zum Fußgänger nur wenige spezifische Forschungsergebnisse, zumal mit relevanter Beteiligung im realen Umfeld. Dabei werden neue Partizipationsinstrumente entwickelt und eingesetzt, welche über die Einsatzbereiche klassischer Bürgerbeteiligung weit hinausgehen und eine Entwicklung von bürger- zur nutzerzentrierten Verfahren der realen Nutzung vorantreiben. Digitale Partizipationsinstrumente erlauben die Einbeziehung der Fußgänger direkt vor Ort und ermöglichen die kontinuierliche Einbeziehung der Nutzerinnen und Nutzer in die Analyse, Konzeption und in Umsetzung des Reallabors bis hin zu interaktiven, sozialen und Gamification-Elementen.

CyProAssist

Fertigungsassistenzsystem unter Verwendung sozio-cyber-physischer Produktionssysteme (Verbundprojekt)

Die Industrie 4.0 ist geprägt von hoher Dynamik und Flexibilität mit individualisierter Fertigung. Das stellt gerade an das soziotechnische System „Produktion“ und die beteiligten Nutzer hohe Anforderungen und bringt viele Unsicherheiten und situationsabhängige Informationsbedarfe hervor. Gesamtziel des Projektes CyProAssist ist daher die Schaffung eines Fertigungsassistenzsystems FRIENDLYIMPROVER und dessen Anwendung unter realen Produktionsbedingungen. Dieses System stellt den Menschen als kreativen Problemlöser in den Mittelpunkt der Fertigung und unterstützt ihn so, dass er seine kognitiven Fähigkeiten optimal in den Produktionsprozess einbringen kann. Das Ziel dieses Teilprojektes ist die Übertragung und die Weiterentwicklung bereits existieren-der Modelle hinsichtlich einer Mensch-Maschine-Interaktion und (Kontext-)Adaption aus verschiedenen Anwendungsbereichen in das Produktionsumfeld und die Entwicklung spezifischer semantischer Modelle. Industrie- und Technologieunternehmen entwickeln hier mit Fraunhofer und dem Institut für ubiquitäre Mobilitätssysteme neue Lösungen für die semantische Industrie 4.0.

Abgeschlossene Forschungsprojekte

AlgStrOeff

Algorithmischer Strukturwandel der Öffentlichkeit: Chancen und Risiken der IKT für die Entwicklung der politischen Informationskompetenz

Die Funktionsweise der Medien wird durch Informations- und Kommunikationstechnologien stark verändert. Die Logik der Massenmedien, die die Auswahl und Verbreitung von politischer Information im 20. Jahrhundert durch Unidirektionalität und professionelle journalistische Selektion (Nachrichtenfaktoren) geprägt hat, wird ergänzt oder gar abgelöst durch die Logik der Algorithmen, die vor allem auf individuellen Präferenzen und Gewohnheiten einzelner Nutzer oder Gruppen fußt. Algorithmische Medien selektieren dabei Information für den Nutzer, teilweise auch gezielt auf bestimmte Interessen von Nutzer oder Betreiber ausgerichtet. Die Informationskompetenz soll durch digitale Medien positiv beeinflusst werden, wobei gleichzeitig negative Folgen ausbleiben sollen. Um diese Ziele zu erreichen, liefert das Teilvorhaben eine technische und fundamental in die digitalen Medien und mobile Systeme eingebettete Erhebungsumgebung, um Medienforschung integriert und automatisiert in Feld- und Laborumgebungen zu betreiben, um Meinungsbildungsprozesse zukünftig für die Forschung digital nachvollziehbar zu machen. So wird die Mediennutzung und gezielte, kontext- und nutzerspezifische Selektion unterstützt und die Medienkompetenz bei optimierter Unterstützung basierend auf Studienergebnissen erhalten bzw. ausgebaut.  

DynApSys

Dynamisches Agendaplanungssystem

Das innovative Forschungsprojekt Dynapsys wird fachübergreifend von Verkehrsunternehmen, Wissenschaft und Industrie bearbeitet. Es fokussiert die Unterstützung von Fahr-gästen bei der sicheren und bequemen Zielerreichung unter Nutzung des ÖPV. Dazu wird die bisher manuell durchgeführte individuelle Ab-lauf- und Fahrtenplanung weitestgehend au-tomatisiert. Neue Grundlage für die Planungen bilden nicht mehr Strecken, sondern die Agenda des Nutzers. So wird auf Basis der Tages-planung mit Terminen und Aufgaben eine Mobilitätsplanung errechnet, die den Nutzer durch den Tag begleitet. Zusätzlich soll das Hintergrundsystem DynCloud dem Anwender stets aktuelle, relevante Informationen mit Hilfe der mobilen Applikation DynApp bereitstellen (z.B. Verspätungen, Störungen, ÖPV-Angebote, Park & Ride, Drittanbieter wie Restaurants uvm.). Gleichzeitig soll das Wissen über die Bedürfnisse und die Situation von Fahrgästen zu bedarfsgerechter ÖPV-Angebotsplanung und somit zur effizienten Ausnutzung der Verkehrsträger beitragen.

Kontakt IUMS

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Hochschule Karlsruhe – Technik und Wirtschaft
Fakultät Informationsmanagement und Medien
Institut für Ubiquitäre Mobilitätssysteme
Prof. Dr.-Ing. Thomas Schlegel
Moltkestr. 30
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76133 Karlsruhe

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