Eldar Sultanow, CarStEn BroCkmann

Zusammenführung der beiden Ansätze AR und GIS

Das grundlegende Ziel von Augmented Reality besteht darin, die benutzerseitige Wahrnehmung und Interaktion mit der realen Welt zu steigern. Ein AR-System reichert hierzu die reale Welt um virtuelle Objekte an, welche koexistent im gleichen Raum der Realwelt erscheinen, und verfügt dabei über folgende drei Eigenschaften (Azuma, Baillot, Behringer, Feiner, Julier & MacIntyre, 2001):

• Verschmelzung der realen und virtuellen in eine reale Umgebung
• Echtzeit-Interaktivität
• Genaue Ausrichtung der realen und virtuellen Objekte (3D-Registrierierung)

AR-Systeme können sich auf zwei voneinander differenzierbare Bereiche beziehen, entweder auf den Indoor- oder Outdoor-Bereich oder auf beide Bereiche zugleich. Outdoor-AR-Systeme werden beispielsweise zur Erkundung der städtischen Umwelt eingesetzt (Feiner, MacIntyre, Höllerer, & Webster, 1997) und Indoor-ARSysteme dienen etwa der Erfassung und Markierung von Gegenständen in Gebäuden. Hybride AR-Systeme, das heißt solche Systeme, die sowohl den Indoor- als auch Outdoor-Bereich abdecken, können Informationen der sich in einem Gebäude befindenden Objekte den Benutzern im Outdoor-Bereich bereitstellen (Höllerer, Feiner, Terauchi, Rashid, Hallaway, 1999).

Geoinformationssysteme sind aus der rasanten Entwicklung neuer Technologien zur Erfassung und Di- Anwendungen für Augmented Reality in Geoinformations systemen Eldar Sultanow, CarStEn BroCkmann NEWSolutions Januar 2015 9 gitalisierung geografischer Daten und der steigenden Nachfrage nach deren interaktiver Manipulation sowie Analyse, hervorgegangen (Combi, Migliorini, Oliboni, & Belussi, 2007). Sie stellen eine große Geodatenmenge für mehrere Anwendungen bereit. Als Folge integrieren verschiedene Tools (zum Beispiel Entscheidungsunterstützungssysteme) diese Daten für eine neue Dimension der Analyse, die sich durch den gemeinsamen Bezugsraum, die Erdoberfläche, abzeichnet. Die von Geoinformationssystemen bereitgestellten Daten haben damit neue analytische Anwendungsfelder wie das Geomarketing oder die Früherkennung und Prävention epidemiologischer Krisen eröffnet.

Kombinieren lassen sich AR- und GIS-Systeme per Integration der von einem GIS gelieferten Geodaten in die vom AR-System visualisierte Realwelt. Da geographische Daten fast ausschließlich den Outdoor-Bereich betreffen, muss sich die Integration von AR und GIS primär auf diesen beziehen. Im Folgenden wird das Integrationskonzept näher vorgestellt.

Ein neues Integrationskonzept von Outdoor-AR und GIS

Geographische Daten, sowohl (dreidimensionale) Höhendaten, (zweidimensionale) Rasterdaten als auch Wetterdaten, ökonomische und ökologische Daten können im Internet über standardisierte wie auch proprietäre Service-Schnittstellen abgerufen und unmittelbar softwaretechnisch weiterverarbeitet werden (Sultanow, 2009). Auf diese Weise kann ein AR-System die 3DAußenumgebung für den, via GPS ermittelten, aktuellen Standort generieren und visualisieren. Einrichtungen, Gegenstände oder andere (vernetzte) Personen lassen sich in die Umgebung bedarfsweise mit einblenden.

In Abb. 1 ist das Prinzip der Generierung eines 3D-Modells der Standort-umgebenden Realwelt dargestellt. Drei für diesen Zweck interessante Geodatenformate sind DTED, DEM und HGT (Sultanow, 2009):

• Digital Terrain Elevation Data (DTED) beschreibt ein digitales Geländemodell in einem Raster mit gleichmäßigen Abständen, die den Geländedaten des USamerikanischen geologischen Dienstes USGS (United States Geological Survey) entsprechen. Ursprünglich hatte die National Geospatial-Intelligence Agency (NGA) sie für militärische Zwecke entworfen. DTED-Dateien basieren auf Angaben der geografischen Länge und Breite und sind in 1°-Bestandteile gegliedert, die sich wiederum in Zellen mit festen Dimensionen unterteilen. Jeder Zelle ist ein Höhenwert zugeordnet. Die DTED-Stufe gibt die Zellengröße an: In DTED-0 beträgt die Ausdehnung 30, in DTED-1 drei und in DTED-2 eine Bogensekunde.
• Digital Elevation Model (DEM) speichert ein reguläres Gitter von Höhenpunkten in Dateien. Es handelt sich demnach um Reliefkarten, die neben den x / y- Koordinaten (Lage eines Punktes auf der Erdoberfläche) zusätzlich eine Höhenangabe (z-Koordinate) besitzen.
• Das Height-Format (HGT) legt die Höhenwerte in einem 16-Bit- Integer-Format ab und schreibt sie hintereinander ohne Headerund Trailer-Bytes. Sie sind zeilenweise von links nach rechts auszulesen. Die einzelnen Integer- Werte geben die Höhe in Metern an und können Höhen von -32767 bis 32767 Metern ausdrücken. Da solche Extreme auf der Erde nicht vorkommen, deckt dieses System alle Zwecke vollkommen ab. Der Wert -32768 steht für Fehler jeglicher Art, die in der Regel schon beim Messen entstehen und später von der Applikation interpoliert werden.

Geobilder, insbesondere Reliefkarten, haben die farbliche Abstufung in Abhängigkeit von der Höhenposition (grün = flach, gelb = hoch, braun= sehr hoch) gemeinsam. Diese Eigenschaft wird dem Verfahren zur Generierung des 3D-Geländemodell zugrunde gelegt (Sultanow, 2009): Zunächst wird ein Gitter erzeugt, das aus vielen gleich großen Rechtecken besteht. Danach werden die Rasterdaten geladen und aus diesen die Farbwerte der Gitterpunkte ermittelt. Im nächsten Schritt wird für jeden Gitterpunkt ein zusätzlicher Höhenwert generiert, der von seinem Farbwert abhängt. Zum Berechnen der Höhenwerte dienen die Rot-, Blau- und Grünanteile als Stellschrauben. Abschließend lassen sich mithilfe von NURBS (Non Unified Rational B-Splines) die Flächen glätten. Diese Glättung erfolgt durch Bedingungslockerung (smooth by relax constraints). Ausgangspunkt ist eine zweidimensionale Fläche. Seien in einer Dimension sieben miteinander verbundene Punkte (P1 bis P7), dann werden jeder zweite Punkt, also alle gerade nummerierten Punkte (P2, P4, P6) gelöscht und eine NURBS-Kurve durch die verbleibenden (alle ungeraden P1, P3, P5, P7) gelegt. Anstelle der gelöschten Punkte liegen auf der Fläche neue (durch die Kurve berechnete) Punkte P‘2, P‘4, P‘6. Dieses in einer Dimension betrachtete Prinzip wendet der Algorithmus unter Verwendung von NURBS-Flächen in zwei Dimensionen an. Bleibt statt jedes zweiten nur jeder dritte Punkt stehen, wird die Bedingung für die NURBS-Fläche noch lockerer und die Fläche noch glatter.

Da jedem Gitterpunkt eine GPSKoordinate zuordenbar ist, lassen sich in dem (der realen Umgebung entsprechenden) dreidimensionalen Geländemodell die vom AR-System erfassten Gebäude, Gegenstände und Personen einblenden. Sich bewegende Objekte oder Personen in dieser AR-Umgebung sind in Echtzeit und interaktiv dargestellt.

Erschließung eines neuen Anwendungsfelds durch Integration von AR und GIS

Der im Zusammenhang mit GIS verwendete AR-Begriff bezieht sich auf Outdoor-AR. Nachfolgend seinen verschiedene Anwendungen vorgestellt.

Industrie 4.0

Im Bereich der Industrie 4.0 ergeben sich verschiedene Anwendungsfelder, sowohl im Indoor- als auch Outdoor-Bereich. Innerhalb der Fertigungsgebäude lassen sich Datenbrillen verwenden, die Informationen zu Anlagen und Robotern anzeigen wie zum Beispiel deren Fertigungsaufgabe, Zustand, Bedienungshinweise und Kalibriertermine. Ein entsprechendes Beispiel für die Assemblierung einer Bremslöse ist in Abb. 2 dargestellt. Dies bringt den Vorteil der Qualitätssicherung, da Mitarbeiter über QSMaßnahmen und gegebenenfalls kritische Zustände benachrichtigt werden. Zudem liefert AR eine Bedienhilfe und trägt zur Fehlervermeidung bei. Zugleich nimmt die Notwendigkeit aufwendiger Schulungen des Bedienpersonals ab. IT MANAGEMENT Industrie 4.0

Das Prinzip, in einer industriellen AR-Umgebung Informationen zu Geräten und Anlagen anzuzeigen, ist auch auf den Outdoor-Bereich übertragbar. So lassen sich Informationen über Prozess- und Auslastungszustände, insbesondere Engpässe einzelner Verarbeitungsstationen und Abteilungen anzeigen. Diese Sicht ist mehr nach der Managementebene orientiert, während sich die zu Anlagen visualisierten Betriebszustände im Indoor-Bereich mehr auf die operative Ebene beziehen. In Abb. 3 ist eine konzeptionelle AR-Ansicht für den Outdoor-Bereich der Industrie 4.0 dargestellt.

Disaster Prevention & Recovery

Geographische Informationssysteme beinhalten epidemiologische Daten, die sie für räumliche Analysen verwenden. Ergebnisse solcher epidemiologischen Raumanalysen sind direkt in den Raum der innerhalb des AR-Systems mit der Realwelt koexistenten virtuellen Welt integrierbar. In Katastrophen-betroffenen beziehungsweise -gefährdeten Gebieten kann eine Outdoor- AR-Anwendung als Warn- und Leitsystem von Krisenreaktionsund Rettungskräften eingesetzt werden. Dies gilt auch für Real-Time Emergency Information-Systeme, welche gemäß Abb. 4 die Echtzeitinformationen über Notfallsituationen und über verfügbare sowie sich im Einsatz befindende Ressourcen visualisieren.

Weitere Anwendungen

Im Bereich der Unterhaltungsindustrie ist das Outdoor-Gaming eine mögliche Anwendung, in der teilnehmende Spieler innerhalb der AR-Umgebung interagieren, indem sie Spiel-Informationen in Echtzeit generieren und verarbeiten.

Eine weitere Anwendung, die wiederum im Zusammenhang mit Industrie 4.0 steht, ist die Prozessinteraktion von Transport- und Produktionsplanung (Sandhaus & Klumpp, 2013; Klumpp & Marner, 2014), in jener die Transport- und Produktionsprozesse eng miteinander verbunden werden durch die dynamische Reaktion und tiefere technische Integration der Produktionsgüter, die mit künstlicher Intelligenz und damit Entscheidungsfunktionen ausgestattet sind.

Aus der These von Adam (2014), dass die Digitalisierung industrieller Prozesse und der damit verbundenen Anlagen in der Energiewirtschaft notwendig sind, um die steigende Zahl hoch volatiler, dezentraler Stromerzeugungsanlagen koordinieren zu können, ergibt sich eine weiteres Anwendungsfeld für Augmented Reality in der Industrie 4.0. Komponenten wie zum Beispiel jene der Stromverteilernetze haben gemäß diesem Ansatz einen Wandel von passiven zu aktiven Systeme zu erfahren und müssen hierfür Geodaten wie Windstärke und Sonnenstunden einbeziehen. In einer AR-Ansicht lassen sich analog zu Abb. 3 die aktuellen (und aus Wetter und Verbrauch vorausberechneten) Netzzustände visualisieren.

Fazit

Der Artikel hat gezeigt, dass sich mit der Kombination von Augmented Reality und GIS viele neue Anwendungsfelder, vornehmlich im Bereich der Industrie beziehungsweise Industrie 4.0, ergeben. Im Hinblick auf die zu integrierenden Daten ist eine Umsetzungsgrundlage für die vorgestellten Konzepte bereits gegeben. Im Outdoor-Bereich stellen Geoinformationssysteme und im Indoor-Bereich die Manufacturing Execution Systeme (MES) die erforderlichen Daten über vorhandene Schnittstellen bereit. Eine Plattform, welche diese Daten integriert, verarbeitet und im Sinne von Augmented Reality visualisiert, existiert jedoch bis dato noch nicht.

Literatur:

Adam, R. (2014). Die Energiewirtschaft wird digital. In C. Aichele &O. D. Doleski: Smart Market: Vom Smart Grid zum intelligenten
Energiemarkt. Wiesbaden, Deutschland: Springer. DOI:
10.1007/978-3-658-02778-0_28
Azuma, R., Baillot, Y., Behringer, R., Feiner, S., Julier, S., und
MacIntyre, B., (2001). Recent Advances in Augmented Reality.
IEEE CG&A, November 2001.
Combi, C., Migliorini, S., Oliboni, B., & Belussi, A. (2007).
GeoMTGM: A Graphical Data Model for Semistructured,
Geographical, and Temporal Data. In A. Belussi, B. Catania,
E. Clementini, & E. Ferrari: Spatial Data on the Web: Modeling
and Management. Berlin, Deutschland: Springer.
Feiner, S., MacIntyre, B., Höllerer, T., & Webster, A. (1997).
A Touring Machine: Prototyping 3D Mobile Augmented Reality
Systems for Exploring the Urban Environment. Personal
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Höllerer, T., Feiner, S., Terauchi, T., Rashid, G., & Hallaway, D.
(1999). Exploring MARS: developing indoor and outdoor user
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Klumpp, M., & Marner, T. (2014). Comprehensive Urban Road Toll
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Engineering, 4(1), 14-34, DOI: 10.7708/ijtte.2014.4(1).02
Sandhaus, G., & Klumpp, M. (2013). Dynamic Last-Mile-Routing as
Business-Value-Application for Galileo. The European Navigation
Conference, 03.-25. April 2013, Wien, Österreich.
Sultanow, E. (2009). Freie Daten und Tools für geografische
Anwendungen mit Eclipse. iX 6/2009, 144-147.

Über die Autoren

Dipl.-Inf. Eldar Sultanow

Eldar Sultanow promoviert am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik der Universität Potsdam und ist CIO der XQS Service GmbH. Er studierte Softwaresystemtechnik am Hasso-Plattner-Institut, Informatik an der Universität Potsdam und ist seit Anfang 2010 in der Softwareindustrie tätig. Er ist Autor in Fachbüchern, Tagungsbänden, internationalen Journalen und leitet den Arbeitskreis „Software-Engineering“ der Forschungsvereinigung Software e.V.

Dr. rer. pol. Carsten Brockmann

Carsten Brockmann wirkt als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik der Universität Potsdam sowie als Geschäftsführer der Forschungsvereinigung Software e.V. Er promovierte über Geschäftsmodelle von Softwarefirmen. Er befasst sich wissenschaftlich und praktisch u. a. mit Industrie 4.0, ERP und Prozessmanagement.