Studierende der HSD entwickeln eine Covid-Navigations-App
Im Rahmen eines studentischen Projekts am Fachbereich Medien haben die Studierenden Lara Bertram, Marvin Grohe und Tim Klingelhöfer unter Leitung von Prof. Dr. Manfred Wojciechowski eine COVID-Navigations-App entwickelt, die den Besuchern der HSD einen möglichst sicheren Weg zu einem Ziel mit möglichst wenig Personenkontakt vorschlägt. Nach Eingabe des Zielorts, z.B. eines Hörsaals, zeigt die App in einer Karte den vorgeschlagenen Weg vom Startort des Besuchers auf einer Karte an. Kernstück dieser Anwendung ist ein von Prof. Wojciechowski entwickelter Kontextserver. Die Studierenden haben das Gebäude 4 der HSD mit allen Gängen und relevanten Räumlichkeiten digital im Kontextserver hinterlegt. Zudem haben sie Sensoren an den Kontextserver angebunden, welche die Anzahl der Personen in einem Planquadrat ermitteln. Der Kontextserver kann so Auskunft geben über die Personendichte in unterschiedlichen Planquadraten im Gebäude. Zudem kann dieser die möglichen Wege von einem Start- zu einem Zielraum mit der akkumulierten Personendichte, sowie die Länge der Laufstrecke ermitteln.
Ein solcher Kontextserver kann die Umsetzung komplexer IoT-Anwendungen radikal vereinfachen. Dieser hat bereits alle Funktionen zur digitalen Abbildung realer Umgebungen und die Durchführung von Auswertungen und Überwachungen implementiert. Dieser ermöglicht die Abbildung komplexer Ortsmodelle, die Integration von Sensoren in die digitalen Modelle, sowie die Durchführung von Auswertungen über eine Abfragesprache. Über eine API können Anwendungen mit dem Kontextserver kommunizieren und die Abfragesprache zur Auswertung und Überwachung nutzen. Der Kontextserver kann an die konkreten Anforderungen der jeweiligen Betriebsumgebung ohne jegliche Programmierung angepasst werden. Dieses erfolgt in folgenden Schritten:
1. Modellierung der digitalen Abbildung. Es wird identifiziert, welche konkreten Objekte der realen Umgebung für entsprechende Überwachungen und Auswertungen relevant sind, z.B. Gebäude, Flächen, Wege, Maschinen, Mitarbeiter, Transportmittel. Es wird weiterhin identifiziert welche Beziehungen dieser Objekte für die Überwachung und Auswertung relevant sind, z.B. „Fläche“ „ist verbunden über einen“ „Weg“. Anschließend wird identifiziert, welche mittels Sensorik beobachtbaren Eigenschaften diese Objekte und deren Beziehungen besitzen, z.B. „Auslastung“ eines „Weg“.
2. Überführung des Modells in den Kontextserver mittels Konfiguration. In einem XML-Dokument wird das Modell beschrieben und kann sofort vom Kontextserver ausgewertet werden.
3. Registrierung konkreter Objekte, z.B. „Gebäude 3“ im Kontextserver über eine REST-API
4. Registrierung von Sensoren in einer Konfigurationsdatei im Kontextserver
Der Kontextserver steht mit diesen Maßnahmen voll funktionsfähig. Erweiterungen der digitalen Abbildung können einfach per Konfiguration nachgeliefert werden. Der Aufwand für Design, Implementierung und Test entfällt.
Über eine REST-API können nun konkrete Anwendungen angebunden werden. Eine Abfragesprache ermöglicht es, komplexe Zusammenhänge im Kontextmodell zu erfragen und zu überwachen.
