Automatisierte Erkennung und Visualisierung von Barrierefreiheit und Sicherheit in Innenräumen mit RASSAR

Core Concepts

RASSAR ist eine mobile AR-Anwendung, die semi-automatisch Probleme bei der Barrierefreiheit und Sicherheit in Innenräumen erkennt, lokalisiert und visualisiert.

Abstract

Die Studie stellt RASSAR, eine mobile AR-Anwendung, vor, die Innenräume semi-automatisch auf Probleme bei der Barrierefreiheit und Sicherheit untersucht.
Durch eine Kombination aus LiDAR-Sensoren und Echtzeit-Computervision kann RASSAR in Echtzeit einen parametrischen 3D-Modell des gescannten Raums erstellen und potenzielle Probleme wie unzugängliche Objekthöhen oder gefährliche Gegenstände erkennen. Die erkannten Probleme werden dann sowohl in AR-Überlagerungen als auch in einer interaktiven 3D-Zusammenfassung visualisiert.
RASSAR wurde in einem dreistufigen Designprozess entwickelt. Zunächst wurde ein technischer Prototyp erstellt, um die Machbarkeit zu demonstrieren. Dann wurde der Prototyp in einer Vorstudie mit 18 Teilnehmern aus fünf Interessengruppen evaluiert, um Feedback zu Bedürfnissen und Verbesserungsvorschläge zu erhalten. Basierend darauf wurde das aktuelle RASSAR-System entwickelt und in zwei weiteren Studien evaluiert:

Eine technische Leistungsevaluierung, bei der der erste Autor 10 Wohnungen scannte und die Ergebnisse mit einer manuellen Prüfung verglich. RASSAR erreichte eine durchschnittliche Präzision von 0,86 und eine Trefferquote von 0,83. Die Scanzeit war dabei 3,5-mal schneller als die manuelle Prüfung.

Eine Nutzerstudie mit 6 Teilnehmern aus den Interessengruppen, die selbstständig RASSAR-Scans durchführten. Die Teilnehmer fanden RASSAR einfach zu bedienen und ziemlich genau bei der Erkennung von Barrieren.

RASSAR wurde so entwickelt, dass es an individuelle Bedürfnisse angepasst werden kann. Über ein JSON-Format können neue Probleme bei der Barrierefreiheit und Sicherheit definiert und in das Bewertungssystem integriert werden. Darüber hinaus unterstützt RASSAR blinde und sehbehinderte Nutzer durch Sprachausgabe.

Stats

Die Ergebnisse der technischen Leistungsevaluierung zeigen, dass RASSAR eine durchschnittliche Präzision von 0,86 und eine Trefferquote von 0,83 erreicht.
Die Scanzeit war dabei 3,5-mal schneller als die manuelle Prüfung.

Quotes

"RASSAR ist einfach zu bedienen und war ziemlich genau bei der Erkennung von Barrieren nach ADA-Standards."
"RASSAR könnte wirklich Menschen dabei helfen, mehr Vertrauen in einen Raum zu haben, den sie nicht kennen oder der neu für sie ist."
"Ich könnte mir vorstellen, dass das unglaublich hilfreich wäre, um an Auftragnehmer, Architekten und Designer weiterzuleiten."

Key Insights Distilled From

RASSAR

by Xia Su,Han Z... at arxiv.org 04-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.07479.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte RASSAR in Zukunft mit KI-Technologien erweitert werden, um die Erkennung und Bewertung von Barrierefreiheit weiter zu verbessern?

In Zukunft könnte RASSAR durch die Integration von KI-Technologien seine Fähigkeiten zur Erkennung und Bewertung von Barrierefreiheit weiter verbessern. Hier sind einige mögliche Erweiterungen:

Verbesserung der Objekterkennung: Durch den Einsatz von fortgeschrittenen Deep Learning-Algorithmen könnte RASSAR seine Fähigkeit zur Erkennung von Objekten und potenziellen Barrieren in Innenräumen weiter optimieren. Dies könnte dazu beitragen, eine genauere und umfassendere Analyse der Barrierefreiheit zu ermöglichen.
Kontextuelles Verständnis: KI-Technologien könnten dazu beitragen, ein besseres Verständnis des Kontextes zu entwickeln, in dem Barrierefreiheitsprobleme auftreten. Durch die Analyse von Raumlayouts, Möbelanordnungen und anderen Faktoren könnte RASSAR präzisere Empfehlungen zur Verbesserung der Barrierefreiheit geben.
Automatisierte Berichterstellung: Mit KI-gestützten Analysetools könnte RASSAR automatisierte Berichte generieren, die detaillierte Einblicke in erkannte Barrierefreiheitsprobleme bieten. Diese Berichte könnten personalisierte Empfehlungen enthalten, um die Barrierefreiheit in Innenräumen zu optimieren.

Welche Bedenken könnten Nutzer in Bezug auf Datenschutz und Sicherheit bei der Verwendung von RASSAR haben und wie könnte man diese adressieren?

Bei der Verwendung von RASSAR könnten Nutzer Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit haben, insbesondere im Zusammenhang mit der Erfassung und Verarbeitung sensibler Informationen über ihre Wohnräume. Hier sind einige mögliche Bedenken und Lösungsansätze:

Datenschutzrichtlinien: Nutzer könnten besorgt sein, dass ihre gescannten Daten missbraucht oder unangemessen verwendet werden. Um diese Bedenken anzugehen, sollte RASSAR klare Datenschutzrichtlinien implementieren, die den sicheren Umgang mit Nutzerdaten gewährleisten.
Anonymisierung von Daten: Um die Privatsphäre der Nutzer zu schützen, könnte RASSAR Mechanismen zur Anonymisierung von gescannten Daten implementieren. Durch die Entfernung persönlicher Identifikationsmerkmale aus den Daten könnte die Privatsphäre der Nutzer gewahrt bleiben.
Sicherheitsmaßnahmen: Um die Sicherheit der Plattform zu gewährleisten, sollte RASSAR robuste Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um Daten vor unbefugtem Zugriff oder Datenverlust zu schützen. Dies könnte die Verschlüsselung von Daten, Zugriffsbeschränkungen und regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen umfassen.

Wie könnte RASSAR über den Wohnungskontext hinaus auf öffentliche Räume und Gebäude ausgeweitet werden, um die Barrierefreiheit in der gesamten gebauten Umgebung zu verbessern?

Um die Barrierefreiheit in der gesamten gebauten Umgebung zu verbessern, könnte RASSAR über den Wohnungskontext hinaus auf öffentliche Räume und Gebäude ausgeweitet werden. Hier sind einige Möglichkeiten, wie dies erreicht werden könnte:

Integration von Außenraumscans: RASSAR könnte erweitert werden, um auch Außenräume wie Gehwege, Parkplätze und öffentliche Plätze zu scannen und Barrierefreiheitsprobleme zu identifizieren. Dies könnte dazu beitragen, die Zugänglichkeit im öffentlichen Raum zu verbessern.
Zusammenarbeit mit Stadtplanern: Durch die Zusammenarbeit mit Stadtplanern und Behörden könnte RASSAR dazu beitragen, barrierefreie Designstandards in städtischen Umgebungen zu fördern. Indem es bei der Planung neuer Bauprojekte unterstützt, könnte RASSAR dazu beitragen, eine inklusivere Umgebung zu schaffen.
Einbindung von Community-Feedback: RASSAR könnte Mechanismen zur Einbindung von Community-Feedback implementieren, um die Bedürfnisse und Anliegen von Menschen mit unterschiedlichen Fähigkeiten und Bedürfnissen zu berücksichtigen. Durch die Berücksichtigung von vielfältigen Perspektiven könnte RASSAR dazu beitragen, eine umfassende Barrierefreiheit in öffentlichen Räumen zu gewährleisten.