ForschungBig Data und Machine Learning
Automatische Anreicherung von Routenbeschreibungen zur Ausbildung einer kognitiven Karte

Automatische Anreicherung von Routenbeschreibungen zur Ausbildung einer kognitiven Karte

Leitung:  Sester, Feuerhake
Team:  Oskar Wage
Jahr:  2017
Laufzeit:  2017
Ist abgeschlossen:  ja
Weitere Informationen file:2955

Von aktuellen Navigationssystemen genutzte Anweisungen beschränken sich üblicherweise auf Entfernungs- und Richtungsangaben (beispielsweise "Biegen Sie in 100 m links auf die Nienburger Straße ein"). Auf diese Weise erreicht der Nutzer zwar das Ziel, hat anschließend jedoch Schwierigkeiten sich eigenständig zu orientieren.

Die natürliche Orientierung geschieht anhand von markanten Objekten (Landmarken). Im psychologischen Modell der kognitiven Karte werden diese mittels Aktionen zu einem Graphen verbunden.
Ziel dieser Arbeit ist es, Navigationsanweisungen um Hinweise auf Landmarken anzureichern, um so die selbständige Orientierung der Nutzer zu fördern. Dazu sollen entsprechende Beschreibungen automatisch generiert und in einen Online-Kartendienst integriert werden.

Dazu wird Grundbestand von Landmarken aus OpenStreetMap-Daten extrahiert und manuell in ihrer Relevanz gewichtet. Um für Routen die einflussreichsten Landmarken auswählen zu können, wird ihre Relevanz mit der Distanz abnehmend modelliert. Anschließend wird die Beziehung ausgewählter Landmarken zur Route anhand des 9-Intersection-Model und einer angepassten Direction-Relation-Matrix analysiert.
In einer Evaluation werden der aus Navigationsanweisungen resultierende Orientierungssinn zwischen angereicherten und klassischen Anweisungen verglichen. In einem weiteren Versuch werden außerdem die Interpretation und das Verständnis erzeugter Beschreibungen überprüft.