Detecting modality behavior

Durch die breite Verfügbarkeit von Smartphones und deren verbesserter Leistungsfähigkeit in den letzten Jahren, haben sich neue Möglichkeiten zur Umsetzung mobiler Anwendungen ergeben. Verwendet man Smartphones, um das Bewegungsverhalten von Nutzern zu bestimmen und anonymisiert auszuwerten, wird dadurch der Prozess der Bedarfserfassung automatisiert, vereinfacht und beschleunigt. Gleichzeitig wird hierdurch eine Kapazitätsplanung in Echtzeit ermöglicht, da auf kurzfristige Bedarfsänderungen reagiert werden kann. Zudem erlauben standortbezogene Dienste („Location-based Services“) wie beispielsweise die Bereitstellung von Verkehrsinformationen, Wetterberichten oder Fahrplänen in Echtzeit einen effizienteren und angenehmeren Alltag für die Nutzer. Einige dieser Anwendungsfälle sind jedoch nicht rein standortabhängig, sondern unterscheiden sich auch je nach gewähltem Transportmittel des Users. Ist die aktuelle Transportart eines Nutzers bekannt, können die zur Verfügung gestellten Informationen direkt und in Echtzeit angepasst werden. Dieser Forschungsbereich wird dieser Bereich unter den Begriffen Transportation Mode Detection und Travel Mode Detection zusammengefasst.

Nach Coroama et al. [1] existierten im Jahr 2019 noch keine Arbeiten, die eine zufriedenstellende Unterscheidung von motorisierten Transportarten mithilfe von Smartphonesensoren in urbanen Gebieten erreichen konnten. Auch gibt es bisher wenige Arbeiten, die eine Live-Detektion in diesem Bereich auf dem Smartphone selbst untersucht und getestet haben. Das Ziel dieser Forschungsarbeit ist deshalb die Entwicklung eines Ansatzes, durch den die aktuelle Transportart eines Nutzers in Echtzeit mithilfe eines Smartphones auf dem Smartphone selbst bestimmt werden kann mit dem Fokus auf der Unterschiedung von Transportmitteln des öffentlichen Personennahverkehrs.

[1] V. C. Coroama, C. Türk und F. Mattern. „Poster: Exploring the Usefulness of Bluetooth and WiFi Proximity for Transportation Mode Recognition“. In: Adjunct Proceedings of the 2019 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing and the 2019 International Symposium on Wearable Computers (UbiComp/ISWC 19 Adjunct). ACM. 2019.

Fokusthema Augmented Mobility
Art des Projektes • Forschungsprojekt, Promotionsprojekt
Institution • Technische Universität (TU) Darmstadt, Multimedia Communications Lab, LOEWE-Schwerpunkt IDG
Disziplin • Multimedia-Kommunikation / Informatik
Verantwortliche / Betreuende • Prof. Dr.-Ing. Ralf Steinmetz, PD Dr.-Ing. Stefan Göbel
Promovend • M.Sc. Thomas Tregel
Kontakt • project-mo.de@hfg-offenbach.de
Status • laufend
Projektzeitraum • 01/2018 – 12/2020

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