Technologie-Report: Augmented Reality Navigation 2021

Herkömmliche Navigationslösungen verlassen sich grösstenteils auf GPS-Signale. Diese eignen sich sehr gut wenn eine Genauigkeit auf der Granularität von Strassen gefragt ist. Und dies ist auch der Service, den diese Lösungen bieten: Navigation entlang Strassen. Dazu kommt auch noch, dass diese Lösungen alle kartenbasiert sind. Das eignet sich wiederum sehr gut für Strasse-zu-Strasse Navigation, insbesondere wenn das Vorgehen wie beim Autofahren vorhersehbar und die Optionen beschränkt sind.

Dies liegt daran, dass die Genauigkeit von GPS-Signalen bei handelsüblichen Geräten wie Smartphones bei gutem GPS-Empfang irgendwo zwischen 2 und 15 Meter beträgt. Damit finde ich zwar die Autobahneinfahrt, ein bestimmtes Buch in einer Bibliothek oder ein Werkzeug in einem Baumarkt zu finden ist damit jedoch so gut wie ausgeschlossen.

Es gibt also zwei Fälle, in denen Alternativen zur herkömmlichen GPS-Navigation gefragt sind:

• Wenn das GPS-Signal zu schwach ist (also z.B. drinnen)
• Wenn die Genauigkeit besser sein muss

Im Folgenden zeigen wir auf, welche technologischen Mittel aktuell für Verbesserung dieser Situationen existieren und was uns in naher Zukunft erwartet.

Zuerst möchten wir die Konzepte des absoluten und relativen Trackings vorstellen, da dies mit den Kernfragen bei der Wahl der Technologien einhergehen. Es sollte jedoch gesagt werden, dass diese Begriffe nicht industriell standardisiert sind.

Beim relativen Tracking wird die Position und Bewegung des Users “lokal” – also in einem losgelösten System – getrackt. Der Vorteil dabei ist, dass dieses Tracking sehr viel genauer ist. Es gibt aber keine Möglichkeit zu wissen wo man sich im globalen Kontext befindet.

Als gutes Analogbeispiel dient jemand, der nur auf den Boden schauen kann. Er weiss zwar nicht wo er sich in Zürich befindet oder wo Norden ist – dafür weiss er sehr genau dass er jetzt 2 Schritte nach vorne gegangen ist und sich dann 15° nach Rechts gedreht hat.

Dazu kommt beim relativen Tracking ein weiteres Phänomen: der Drift. Nach einer Minute des Herumlaufens wird eine Person welche nur auf den Boden schaut nicht mehr genau sagen können wo genau sein Startpunkt war. Das Koordinatensystem verschiebt und dreht sich also schleichend, was eine Erschwerung der Navigation mit sich bringt.

Zuerst möchten wir die Konzepte des absoluten und relativen Trackings vorstellen, da dies mit den Kernfragen bei der Wahl der Technologien einhergehen. Es sollte jedoch gesagt werden, dass diese Begriffe nicht industriell standardisiert sind.

Während sich das relative Tracking innerhalb eines “losen” Systems bewegt ist das absolute Tracking klar definiert. Vereinfacht gesagt wird beim absoluten Tracking Rotation und Position exakt auf der Welt bestimmt. Dazu wird klassischerweise GPS und Kompass verwendet.

Der Vorteil ist also, dass das System jederzeit weiss, wo sich der User auf der Erde befindet. Dadurch gibt es auch keinen Drift. Wie eingangs bereits erwähnt sind GPS-Daten jedoch nicht allzu genau und dadurch nicht für alle Zwecke geeignet. Doch dazu später mehr.

ARCore und ARKit sind die jeweiligen AR-Schnittstellen von Apple und Google. Sie ermöglichen es überhaupt, AR-Anwendungen auf mobilen Geräten zu verwenden. Dies durch Tracking der Smartphone-Bewegungen in Kombination mit dem Kamera-Feed. Auch die Verwendung von Image-Trackern wird unterstützt.

• kostenlos
• einfach, Anwendungen dafür zu entwickeln
• offline
• das relative Tracking ist sehr genau.

• Drift (da nur relativ getrackt wird)
• Braucht die Implementierung eines Startpunktes zur Navigation (manuell, Image Marker, GPS)

Die Technologie funktioniert grundsätzlich und ist breit erprobt. Für die exakte AR-Navigation eignet sie sich aber nur bedingt, da der Drift das Tracking negativ beeinflusst. Ausserdem wird das Tracking verworfen, wenn der User die App kurz verlässt.

Also muss mit zusätzlichem Tracking kombiniert werden, um neben dem exakten relativen Tracking auch die absolute Position festzulegen.

Diese Technologien sind bekannt und erprobt. Ebenfalls deren Unzulänglichkeiten in Bezug auf unseren Verwendungszweck (Ungenauigkeit), auf die bereits Eingangs eingegangen wurde.

• kostenlos
• offline
• kein Drift

• Sehr ungenau (Genauigkeit ca. 2 bis 15 Meter bei gutem GPS-Empfang)

Trotz Ungenauigkeit ist GPS eine gute Möglichkeit, um die Navigation zu stabilisieren und durch das Beiziehen der absoluten Positionierung die negativen Effekte der relativen Navigation abzuschwächen.

Diese Technologie benutzt für das relative Tracking ebenfalls ARKit/ARCore. Zusätzlich sind online sogenannte “Anchors” gespeichert. Grundsätzlich heisst das, dass sich die Technologie “Orte” merken kann (ca. 2x2m Areale) und diese später wiedererkennt. Der grosse Vorteil dieser Technologie ist dass der Drift so eliminiert werden kann. Denn jedesmal wenn das Smartphone an einen solchen Anchor kommt, kann sich das Smartphone wieder orientieren (auf ca. 10cm genau).Für die Erkennung der Anchors braucht es allerdings eine funktionierende Internetverbindung, die ca. 5MB pro Minute verbraucht.

• kostenlos
• sehr robust
• Initialisierung elegant gelöst

• Anchors müssen manuell gesetzt werden
• Hohes Datenvolumen benötigt

Aus User-Sicht sind Azure Spatial Anchors aktuell die beste Art und Weise, in AR zu navigieren. Sie vereinen relative (durch Verwendung von ARKit/ARCore) mit absoluter Navigation (durch das positionieren der Anchors). Der grösste Nachteil ist jedoch, dass überall wo navigiert werden soll manuell mehrere Anchors gesetzt werden müssen. Dies eignet sich für Outdoor-Anwendungen nicht besonders. In Gebäuden wie beispielsweise in Geschäften oder an Bahnhöfen kann die Umsetzung jedoch Sinn machen.

Wie bereits angesprochen liegt das grösste Verbesserungspotential in der Verbesserung des absoluten Trackings. Dazu stehen ein paar Technologien in den Startlöchern, auf die wir im Folgenden kurz eingehen werden:

Das AR Geo Tracking ist eine Lösung welche momentan in bestimmten Städten in den USA funktioniert und dazu noch nur auf iPhone verfügbar ist. Vereinfacht gesagt funktioniert die Technologie ähnlich wie die Azure Spatial Anchors, einfach dass bereits ganze Städte gescannt wurden. Sobald die Technologie weniger eingeschränkt verfügbar ist, birgt sie ein enormes Potential für AR Navigation.

Google hat vor wenigen Wochen News im Bereich AR Navigation angekündigt. Das neue Projekt “Earth Cloud Anchors” sieht auf jeden Fall schon einmal sehr vielversprechend aus. Es befindet sich noch in der Entwicklung, verwendet jedoch eine Kombination aus VPS (Visual Positioning System, sprich: den Kamerafeed), Street View und Machine Learning. Kombiniert mit Anchors könnte daraus eine stark verbesserte Version von “Google Maps Live View” entstehen, die auch für andere Anwendungen verfügbar ist.

Google hat vor wenigen Wochen News im Bereich AR Navigation angekündigt. Das neue Projekt “Earth Cloud Anchors” sieht auf jeden Fall schon einmal sehr vielversprechend aus. Es befindet sich noch in der Entwicklung, verwendet jedoch eine Kombination aus VPS (Visual Positioning System, sprich: den Kamerafeed), Street View und Machine Learning. Kombiniert mit Anchors könnte daraus eine stark verbesserte Version von “Google Maps Live View” entstehen, die auch für andere Anwendungen verfügbar ist.

Für unseren imaginären Case einer AR-basierten Outdoor-Navigation empfehlen wir aktuell die Verwendung von Azure Spatial Anchors, da diese die höchste Genauigkeit bieten. Sie haben jedoch den grossen Nachteil, dass sie manuell gesetzte Anchors benötigen, was nicht in jedem Fall Sinn macht oder aufwandtechnisch überhaupt möglich ist. In diesem Fall wäre man aktuell noch auf die Kombination von ARCore/ARKit und GPS beschränkt. Die Beispiele von Apple und Google zeigen jedoch, dass sich diese Situation ständig verändert und in wenigen Monaten schon viel mehr möglich sein wird.