"Hello, zoom in!" - Navigation durch den virtuellen Raum

Adrian Stock, Student der Dualen Hochschule Baden-Württemberg, verfasste seine Bachelorarbeit in der Abteilung für Intelligente und Verteilte Systeme. In seiner Arbeit ging es um die sprachgesteuerte Navigation in Augmented Reality. Dafür entwickelte und evaluierte Adrian einen Sprachassistenten für die IslandViz.

Entwicklung eines Sprachassistenten

Adrian Stock

Virtual und Augmented Reality (AR) ermöglichen es, komplexe Softwarearchitekturen im dreidimensionalen Raum zu visualisieren. So können Benutzer zwischen den unterschiedlichen Elementen einer Software navigieren, um die verschiedenen Komponenten und deren Abhängigkeiten zu erforschen. Die übliche Navigation in AR ist gestengesteuert. Das heißt, bestimmte Handbewegungen führen spezifische Aktionen aus. Die Anzahl der möglichen Aktionen ist allerdings durch die geringe Anzahl von verfügbaren Gesten begrenzt. Um bei der Erkundung der IslandViz mehr Interaktionsmöglichkeiten bereitzustellen, entwickelte Adrian eigenständig einen Sprachassistenten, der die gestenbasierte Navigation erweitern oder ggf. ersetzen kann. Sprachbefehle werden durch einen Natural Language Understanding (NLU) Service interpretiert und anschließend ausgeführt. Mit dem Sprachassistenten können zukünftig komplexe Suchanfragen ausgeführt werden, um die Navigation zu erweitern und zu vereinfachen.

Gesten- versus Sprachsteuerung

Um die Usability, also die Benutzerfreundlichkeit von Gesten- und Sprachsteuerung innerhalb der IslandViz in AR zu vergleichen, führte Adrian eine Nutzerstudie durch. 16 Probanden bewerteten sowohl die Gestensteuerung als auch den neu entwickelten Sprachassistenten. Die Studie gliederte sich in zwei Hauptteile. Der erste Teil überprüfte die Effektivität der Navigationsysteme, indem die Zeit bei der Ausführung von drei Navigationsaufgaben gemessen wurde. Der zweite Teil der Studie überprüfte die subjektive Zufriedenheit der Nutzer anhand von Fragebögen.

Adrian stellte mit seiner Studie fest, dass die Usability von Gestensteuerung und Sprachsteuerung nicht unterschiedlich bewertet wurde. Beide Navigationssysteme werden als nutzerfreundlich bewertet. Auch die Zufriedenheit war mit beiden Steuerungen sehr ähnlich, wodurch sich keine Methode klar durchsetzen konnte. Allerdings benötigten die Testpersonen mit dem Sprachassistenten mehr Zeit für das Lösen der Aufgaben. Grund dafür ist möglicherweise die Verarbeitungszeit der Sprachbefehle. Da der zeitliche Aspekt der Durchführung einer Aufgabe maßgeblich die Zufriedenheit der Nutzer beeinflusst, erwartet Adrian, dass bei optimaler Verarbeitung der Sprachbefehle und damit einhergehender unmittelbarer Rückmeldung für den Nutzer, die Zufriedenheit der Nutzer gesteigert werden kann. Im Bereich der Sprachsteuerung steckt also noch viel Potential, wie Adrian feststellte.

„Die Zeit beim DLR werde ich vermissen“

In seiner Zeit beim DLR hat Adrian besonders gut die Zusammenarbeit mit den KollegInnen gefallen. „Das Arbeitsklima war super und es hat mir immer Spaß gemacht, zur Arbeit zu gehen“ berichtet er. Das lag unter anderem daran, dass sich Adrian von Beginn an wie ein vollwertiges Mitglied fühlte. Er durfte bei den wöchentlichen Abteilungstreffen teilnehmen und konnte dadurch noch viel mehr von der Abteilung, den KollegInnen und den vielen Projekten deutschlandweit kennenlernen. Bei der Vergabe des Bachelorarbeitsthemas sowie der Aufgaben während des Semesters wurde viel Wert darauf gelegt, was Adrian besonders interessiert. Er freute sich über die Aktualität des Themas Sprachverarbeitung in Verbindung mit AR, konnte aber auch viel in den Bereichen Software-Engineering und dem allgemeinen Arbeiten im Team lernen. Nun schaut Adrian mit einem Lächeln auf die vergangenen Jahre zurück. „Die Zeit beim DLR werde ich vermissen. Ich habe viel gelernt.“ sagt er.

Adrian hat nach seinem erfolgreichen Abschluss noch viel vor. Nachdem sein dualer Studiengang sehr praxisorientiert war, soll es zukünftig etwas theoretischer werden. An der Universität in Tübingen wird er zukünftig seinen Master im Bereich Machine Learning absolvieren.