Aufbau und Test eines taktilen Seh-Ersatzsystems [original]

Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg

Fakultät für Physik und Astronomie

Max - Planck - Institut für Kernphysik

HD-IHEP98-11

HD-ASIC-42-0998

Aufbau und Test eines

taktilen Seh-Ersatzsystems

Thorsten Maucher

ASIC-Labor http://wwwasic.uni-heidelberg.de

Schröderstraße 90 D-69120 Heidelberg

Fakult¨

at f¨ur Physik und Astronomie

Ruprecht-Karls-Universit¨

at Heidelberg

Diplomarbeit

im Studiengang Physik

ausgef¨

uhrt von

Thorsten Maucher

Oktober 1998

Tel: 06221/545607, Fax: 06221/544345

E-Mail: [email protected]g.de

Institut f¨ur Hochenergiephysik, ASIC-Labor

Schr¨oderstraße 90, D-69120 Heidelberg

Inhalt

In dieser Arbeit wird die Entwicklung eines elektronischen Seh-Ersatzsystems mit taktiler Aus-

gabe vorgestellt. Im Vergleich zu fr¨uheren Systemen ist es heute m¨oglich, kleine und sehr lei-

stungsf¨ahige Komponenten zu verwenden.

Das vorgestellte System besteht aus einer Kamera, die speziell an die gesetzten Erfordernisse

angepasst ist sowie einer taktilen Ausgabeeinheit, mit der ¨uber eine virtuelle Tastmatrix das

durch verschiedene Bildverarbeitungsalgorithmen vorbereitete Bild als erhabenes Muster darge-

stellt wird. Der Aufbau der virtuellen Matrix wird detailliert beschrieben und das verwendete

Bildverarbeitungskonzept vorgestellt.

Der zur Erprobung des Ger¨ates entwickelte Test wurde mit 4 sehenden und 6 blinden Personen

durchgef¨uhrt. Die Auswertung beinhaltet sowohl Ergebnisse bez¨uglich des Seh-Ersatzsystems

als auch Resultate hinsichtlich der Unterschiede bei der taktilen Wahrnehmung beider Gruppen.

Mit farblich abgestuften Darstellungen werden die individuellen Strategien beim Abtasten der

verschiedenen Figuren veranschaulicht.

Abstract

In this thesis the development of an electronic vision substitution system with tactile output is

presented. Compared to earlier systems microelectronics and the high-performance computers

enable the use of smaller and more efficient components.

The presented system consists of a camera specifically designed for the requirements of a substi-

tution system and a tactile output unit. The output unit is given by a virtual tactile matrix which

converts the picture prepared by different image processing algorithms in a pattern perceivable

by touch. A detailed description of the virtual matrix and of the used image processing concept

is given.

A test is developedand carried out with 4seeing and 6 blindpersons for studying theperformance

of the device. The analyses of the test covers results concerning the vision substitution system

as well as the differences in tactile perception between the two groups. The individual scanning

strategies are extensively illustrated by pseudo coloured plots.

Inhaltsverzeichnis

Einf¨uhrung 1

1 Stand der Forschung 3

1.1 BereitsrealisierteSeh-Ersatzsysteme........................ 3

1.1.1 A tactile Vison Substitution System . ................... 3

1.1.2 Ultraschall-Systeme . . .......................... 5

1.1.3 MOVIS . . ................................. 5

1.2 Taktile Displays . . ................................. 7

1.2.1 Das Optacon ................................ 7

1.3 Entwicklungen im Vision-Projekt ......................... 9

1.3.1 Der pneumatische Ausgabeg¨urtel ..................... 9

2 Grundlegende Funktionsweise des Seh-Ersatzsystems 11

2.1 DieKamera..................................... 13

2.2 Funktion des VTD ................................. 13

3 Der Aufbau des VTD 17

3.1 Die mechanischen Komponenten .......................... 17

3.1.1 Das Grundger¨ust .............................. 17

3.1.2 Die beweglichen Komponenten . . . ................... 18

3.1.3 Die Aufnahme f¨urdieAusgabeeinheit................... 19

3.1.4 Die Ausgabematrix . . . .......................... 20

3.2 Signalverarbeitung ................................. 22

3.2.1 Die Verteilung der Signale . . . . . . ................... 22

3.2.2 Die Verkabelung . . . . .......................... 23

3.3 DerelektrischeAufbau............................... 25

3.3.1 Stromversorgung . . . . .......................... 25

3.3.2 Schaltung f¨urdenNullsensor........................ 27

3.3.3 Verteilung der Signale auf dem Mainboard . ............... 28

3.4 Software....................................... 30

3.4.1 Module der Bildverarbeitung . . . . . ................... 31

3.4.2 Simulationsmodul Pingpong ........................ 33

3.4.3 Ausgabemodul VTD-Out ......................... 33

I

3.4.4 Das Aufzeichnen der Daten . . . . . ................... 35

3.5 Das Zeitmanagement der Daten . .......................... 39

4EinsatzdesVTD 41

4.1 DieFragestellung.................................. 41

4.2 Die Methode . . . ................................. 42

4.2.1 Der Aufbau des Testverfahrens . . . . ................... 42

4.2.2 Die Stichprobe . . . . . .......................... 46

4.2.3 Der Ablauf ................................. 47

4.3 AuswertungderDaten ............................... 49

4.4 Ergebnisse...................................... 53

4.4.1 ¨

Ubersicht.................................. 53

4.5 Ergebnisse in Bezug auf Verwendung des HTVSS ................ 53

4.5.1 Erkennungszeit . . . . . .......................... 53

4.5.2 Vergleich von Gr¨oßen und diskretisieren einzelner Figuren auf dem VTD 55

4.5.3 Erkennen von Bewegungen . . . . . . ................... 55

4.5.4 Auswirkung der geometrischen Abmessungen der Abtastmatrix . . . . . 56

4.5.5 Einfluss der Linearf¨uhrungen auf das Abtasten . . . . . . ........ 58

4.5.6 Aufl¨osungsverm¨ogen des VTD ...................... 58

4.5.7 Erkennen unbekannter Figuren . . . . ................... 59

4.6 Ergebnisse im Bereich der taktilen Wahrnehmung . . ............... 60

4.6.1 Begriffsdefinition und Motivation . . ................... 60

4.6.2 Beobachtungen zur Erkennungszeit . ................... 61

4.6.3 Beobachtungen zur Strategie . . . . . ................... 62

4.6.4 Beobachtung bei wiederholter Darstellung von identischen und kongru-

entenFiguren................................ 64

4.7 Fehlerbetrachtung.................................. 66

4.7.1 Zeitfehler . ................................. 66

4.7.2 Fehler der Geschwindigkeit . . . . . ................... 67

4.7.3 Fehler im Ort . . . . . . .......................... 68

Zusammenfassung und Ausblicke 69

A Technische Daten 73

B Auswertungsbogen f¨ur die Testreihen 75

C Die Bilder der Testreihen komplet 83

D Vergleich der Leistungen der Probanden 85

D.1 AntwortenderProbanden.............................. 85

D.2 Veranschaulichung der Antworten . . . . . . ................... 88

D.3 Die Erkennungszeit ................................. 90

D.4

r

,

Werte ...................................... 92

E Abbildungen zur taktilen Wahrnehmung 93

F Die Weg-Zeit-Plots 103

F.1 Testreihe2–5 ....................................104

F.2 Testreihe6–8 ....................................124

G Ort-Zeit-Plots 135

G.1 Testreihe2–5....................................136

G.2 Testreihe7–8....................................158

Literaturverzeichnis 169

Abbildungsverzeichnis 172

Tabellenverzeichnis 175

Einf¨uhrung

Die Fortschritte in der Bildverarbeitung sowie dierasante Entwicklungder zur Verf¨ugung ste-

hendenRechenkapazit¨atenbei immerweiterfortschreitenderMiniaturisierunger¨offnen vielf¨altige

M¨oglichkeiten diese Innovationen f¨ur ein Seh-Ersatzsystems zu nutzen.

In der bisherigen Forschung wurden schon viele verschiedene konzeptuelle Ans¨atze verfolgt.

Das Gemeinsame an allen Projekten ist, dass1versucht wird den Nutzern zus¨atzlich zu den tra-

ditonellen Hilfsmitteln weitere Informationen ¨uber die in der n¨aheren Umgebung befindlichen

Objekte zu vermitteln. F¨ur die Aufnahme der Umgebungsinformation werden bei den einzelnen

Projekten unterschiedliche Technologien verwendet wie Sonar, Laser, GPS2und optische Bild-

aufnahme. Die einzelnen Entwicklungen verfolgen unterschiedliche Konzepte bei der Benut-

zerschnittstelle. Zum Weiterleiten der Information wird zum einen der akustische Sinneskanal,

z.B. durch Sprachausgabe und zum anderen der taktile Sinneskanal, z.B. durch Vibrationen oder

elektrische Reize verwendet.

In der vorliegenden Arbeit wird ein Seh-Ersatzsytem vorgestellt, bei dem die Informationen

¨uber die Umwelt mit einer speziellen, im Rahmen des Vision-Projekts3entwickelten Kamera

aufgenommen werden. Durch mehrere Bildverarbeitungsschritte, die von einem tragbaren Com-

puter ausgef¨uhrt werden, wird das Bild f¨ur die Ausgabe vorbereitet.

Blinde Menschen mit gut ausgepr¨agtem Geh¨or nehmen sehr viele Informationen ¨uber die

Ger¨ausche des Verkehrsflusses auf den Straßen, ihre Schritte oder ¨uber die Echos, die der Lang-

stock von einer Mauer reflektiert, auf. Ein Seh-Ersatzsytem sollte diese, f¨ur den Blinden wich-

tige auditive Wahrnehmung nicht durch eine zus¨atzliche Ger¨auschkulisse beeintr¨achtigen oder

den akustischen Sinneskanal ¨uberfordern. Aus diesem Grund wird f¨ur dieses Projekt eine taktile

Ausgabe als Benutzerschnittstelle gew¨ahlt, in dem das weiterverarbeitete Bild auf einer Fl¨ache

mit einzelnen Stiften als Reliefbild dargestellt wird. Die Abtastfl¨ache wird durch eine virtuelle

Matrix repr¨asentiert, d.h. dass jeweils nur die Teile des Bildes angezeigt werden, an denen sich

der Benutzer beim Abtasten befindet.

Bei der Entwicklung der virtuellen Matrix und der anschließenden Erprobung hat sich ge-

zeigt, dass mit Hilfe des Systems weiterf¨uhrende Untersuchungen zur taktilen Wahrnehmung

vorgenommen werden k¨onnen. Die festgestellten Differenzen in der taktilen Wahrnehmung bei

sehenden und blinden Personen wurden herausgearbeitet und analysiert.

1Die Arbeit ist nach den Regeln der ”neuen“ Rechtschreibung verfasst.

2Global Positioning (satellite) System

3Das Vision-Projekt wird unterst¨utzt duch das Forschungsf¨orderungsprogramm des Landes

Baden-W¨urttemberg.

1

2

Kapitel 1

Stand der Forschung

1.1 Bereits realisierte Seh-Ersatzsysteme

1.1.1 A tactile Vison Substitution System

In den 70-er Jahren ist von Bach-y-Rita und seinen Mitarbeitern in San Francisco ein Sys-

tem entwickelt worden, das blinden Personen die Orientierung im Raum erm¨oglichen sollte

[Bach-y-Rita 69, Bach-y-Rita 71, Bach-y-Rita 95]. Sie entwickelten einen Versuchsaufbau, bei

dem das Bild verschiedener Gegenst¨ande mit einer TV-Kamera1aufgenommen wird, um an-

schließend auf unterschiedlichen Ausgabeger¨aten ¨uber mechanische bzw. elektrische Reize auf

die Haut der Probanden ¨ubertragen zu werden.

F¨ur die Ausgabe - auf der Basis von mechanischen Reizen - ist eine Matrix von

20



20

elektromechanisch angetriebenen Aktuatoren, die im Abstand von

12

:

5

mm

angordnet sind auf-

gebaut. Die Bildinformation wird durch Vibration von Teflonst¨abchen mit ca.

1

mm

L¨ange und

1

:

2

mm

Durchmesser auf den R¨ucken der Probanden ¨ubertragen. Aus anatomischen Gr¨unden

muss die Matrix in 4 Bl¨ocke mit je 100 Pixel aufgeteilt werden, die aus Stabilit¨atsgr¨unden auf

die R¨uckseite eines Zahnartstuhles montiert wurden (vgl. Abbildung 1.1).

Um ein mobiles System zu erhalten, wurde in einer zweiten Versuchsreihe eine Matrix von

256 Silberelektroden, die im Abstand von

1

:

25

mm

angeordnet sind und eine Ausgabematrix von

16



16

Pixel2bilden (vgl. Abbildung 1.1), entwickelt. Die Bildinformation wurde ¨uber elektri-

sche Reize ¨ubertragen, wobei mit einer Regelschaltung das Tastverh¨altnis und die Stromst¨arke

der einzelnen elektrischen Stimuli variiert werden konnten.

Bei der Transformation der Bildinformation auf die Ausgabematrix unterschieden sich die

mechanische und die elektrische Ausgabe deutlich. So zeigte sich, dass es nicht m¨oglich ist,

Bilder von Gegenst¨anden wiederzuerkennen, wenn bei der Ausgabe die Vibrationsfrequenz mit

dem Grauwert des entsprechenden Bildpunktes modelliert wird. Erst nach einer Binarisierung,

d.h. die Grauwerte, die ¨uber einem einstellbaren Binarisierungslevel liegen, sind logisch ”high“,

dieanderen entsprechend ”low“, ist es den Probandenm¨oglich, die entsprechende Figuren wieder

1Der aktuelle Begriff ist Videokamera.

2Ein Pixel (picture element) bezeichnet jeweils einen Punkt des Gesamtbildes.

3

4

KAPITEL 1. STAND DER FORSCHUNG

zu erkennen [Bach-y-Rita 71]. Das binarisierte Bild wird dargestellt indem, alle Pixel, die ”high“

sind, mit einer Frequenz von 60 Hz vibrieren, so dass der Proband den Gegenstand als Reliefbild

auf dem R¨ucken sp¨urt.

Bei der Ausgabe mit elektrischen Stimuli beschreibt Bach-y-Rita [Bach-y-Rita 72], dass es

m¨oglich ist, 16 Grauwertstufen durch Ver¨anderung der Signalform und der Stromst¨arke des elek-

trischen Reizes darzustellen. Er verwendet dabei Reize mit einer konstanten Stromst¨arke von

0

:

5

,

10 mA

und einer Reizdauer von

1

,

500



s

. Nach seinen Angaben werden die Stimuli bei

dieser geringen Stromst¨arke von den Probanden noch nicht als schmerzhaft bzw. unangenehm

empfunden [Collins 71].

Das Ziel der Arbeitsgruppe war nicht nur, ein mobiles Seh-Ersatzsystem aufzubauen, sondern

dasSystemsolltezus¨atzlichnoch der Erforschungder Plastizit¨atdes Gehirns dienen. Bach-y-Rita

wollte beweisen, dass es m¨oglich ist, bei Ausfall des visuellen Sinneskanals dessen Kapazit¨at

¨uber die haptische Wahrnehmung zu nutzen. Er versuchte, durch kontinuierliches Training blin-

den Probanden die M¨oglichkeit zu geben, f¨ur die Wahrnehmng der taktil dargebotenen Figuren

eine ¨ahnliche Wahnehmungsstrategie zu entwickeln,wie es Sehende von Kindheit an durch Trai-

ning ihres visuellen Sinneskanals erreichen. Es zeigte sich, dass es nach einer Trainingszeit

von 40 bis 160 Stunden den Versuchspresonen m¨oglich ist, Gegenst¨ande, die sie w¨ahrend der

Trainingsphase kennengelernt haben, in einem Zeitrahmen wieder zu erkennen, der etwa der

Gr¨oßenordnung der Vergleichsgruppe entspricht. Die Aufgabe der Vergleichsgruppe bestand

darin, dieselben Gegenst¨ande, die mit der TV-Kamera aufgenommen wurden, auf einem Moni-

torbild wieder zu erkennen, das auf die Aufl¨osung der Ausgabematrix reduziert wurde.

Leideristesnichtm¨oglich, durch dieArbeiten von Bach-y-Rita R¨uckschl¨usseaufdieSchwie-

rigkeit des Erkennens verschiedener Muster zu ziehen, da die von ihm verwendeten Gegenst¨ande

nicht ohne Probleme zu katalogisieren bzw. zu reproduzieren sind.

Der Vergleich der Ergebnisse mit den Gegebenheiten im mobilen Einsatz ist sehr schwer, da

Bach-y-Rita zwar behauptet, dass seine Versuchspersonen die Figuren auch dann noch erkennen

k¨onnen, wenn sie durch eine andere Kameraeinstellungoder durch Oklusionver¨andert dargestellt

werden, doch leider liegen keine Daten vor, in welcher Zeitspanne das Wiedererkennen von

Figuren, die nicht in der Standardeinstellung dargeboten wordensind, erfolgte.

F¨ur die Verwendung als mobiles TVSS3ist der Aufbau, wie Abbildung 1.1 unschwer erken-

nen l¨asst, nicht geeignet. Der elektromechanische Antrieb macht es notwendig, einen geeigne-

ten Stuhl, der den Vibrationen gen¨ugend Widerstand bietet, mitzuf¨uhren. Ebenso ist es nicht

m¨oglich, bedingt durch die hohe Leistungsaufnahme der Spulen, das Ger¨at netzunabh¨angig zu

betreiben. ¨

Uber die Erfahrungen mit der Ausgabematrix, die alsReiz einen elektrischen Stimulus

benutzt, ist leider in den Arbeiten nichts erw¨ahnt.

Um 1970 war es den Technikern der Gruppe um Bach-y-Rita auch nicht m¨oglich, das System

weiter zu vereinfachen oder aufwendige Bildverarbeitungsschritte zu implementieren, da die

Entwicklung der Elektronik bei weitem noch nicht so fortgeschritten war. Man bedenke, dass

der erste Transistor erst 1948 erfunden und die ersten integrierten Schaltkreise 1968 vermarktet

wurden.

3Tactile Vision Substitution System

1.1. BEREITS REALISIERTE SEH-ERSATZSYSTEME

5

Abbildung 1.1: links: Skizze des TVSS mit mechanischer Ausgabe (entnommen aus

[Craig 82]).

rechts: Abbildung das TVSS mit der Matrix aus

16



16

Elektroden als mobiler Aufbau (ent-

nommen aus [Bach-y-Rita 72]).

1.1.2 Ultraschall-Systeme

Die zur Zeit im Handel erh¨altlichen Orientierungs-Hilfs-Systeme, die auch unter dem Schlag-

wort ETA4bekannt sind, basieren ausschließlich auf Ultraschallortung von Hindernissen und

¨ubertragen deren Entfernung akustisch oder taktil mittels Vibratoren. Ein komplexes Abbild

der Umgebung liefert nur der Sonic Guide und dessen Weiterentwicklung der Sonic Pathfinder

(siehe Abbildung 1.2), welcher ¨uber zwei Ultraschallsysteme r¨aumliche Informationen durch ein

stereophones Klangbild vermittelt [Koy-Oberth¨ur 87]. Beim Sonic Guide wird das von den bei-

den Ultraschallempf¨angern aufgenommene Signal in h¨orbare Frequenzen umgewandelt und dem

Benutzer mittels in die Brille eingebauter Kopfh¨orer vermittelt.

Beim Sonic Pathfinder, der am Blind Mobility Research Unit der Nottingham University

in England entwickelt wurde, wird mit Hilfe eines Mikroprozessors das stereophone Klangbild

ausgewertet und der Benutzer erh¨alt nur kurze, in T¨one konvertierte Informationen. In erster

Linie sollen die so gewonnenen Informationen dazu dienen, den Benutzer vor Hindernissen zu

warnen. Der Sonic Pathfinder ist somit als erg¨anzendes Hilfsmittel zum Langstock und/oder

Blindenhund konzipiert.

1.1.3 MOVIS

Das MOVIS (”MobilesOptoelektronischesVisuellInterpretatives System”) ist eine Navigations-

hilfe f¨ur Blinde, die im gleichnamigen Projekt MOVIS, derzeit als Kooperation zwischen dem

4Elektronic Travel Aid

6

KAPITEL 1. STAND DER FORSCHUNG

Abbildung 1.2: Das Bild zeigt die Entwicklungen bei den Sonarger¨aten (entnommen aus

[Sonic 98]).

oben links: den Sonic Guide

unten links: die Weiterentwicklung des Sonic Guide

rechts: die neueste Entwicklung, der Sonic Pathfinder

LKI5der Uni Hamburg und der TU Harburg, entwickelt wird.

Das MOVIS-Vorhaben umfasste in seiner urspr¨unglichen Form drei Funktionen:



Freiwegfinder



Landmarkenfinder



Zeichenleser.

Nach Reduzierung des Projektumfanges sollte die MOVIS-Realisierung eine Landmarken-

Suchhilfe sein [MOVIS 95]. Landmarken sind charakteristische Ansichten von Orten, die die

blinden Personen f¨ur ihre Navigation brauchten. Beispiele hierf¨ur sind Haltestellen, Bahnh¨ofe,

Wegkreuzungen usw.

F¨ur die Ausgabe soll beim MOVIS eine sogenannte sprechende Brille zum Einsatz kommen.

Die Stereoaufnahmen von zwei Kameras werden in einem tragbaren Rechner weiterverarbeitet

und das Ergebnis anschließend mit Hilfe einer Sprachausgabe dem Tr¨ager mitgeteilt.

5Labor f¨ur K¨unstliche Intelligenz

1.2. TAKTILE DISPLAYS

7

Das Projekt ist seit 1995 in der Entwicklung und soll zur expo2000 (siehe Abbildung 1.3) in

Hannover vorgestellt werden [expo2000].

Abbildung 1.3: Vorstellung des MOVIS-Projektes in der expo2000 (entnommen aus

[expo2000]).

1.2 Taktile Displays

1.2.1 Das Optacon

Das Optacon6geh¨ort zu den klassischen, dynamischen, taktilenDisplays. Es wurde von Bliss

um 1968 entwickelt, um blinden Personen die M¨oglichkeit zu geben gedruckte Texte zu lesen,

ohne Umweg ¨uber die Umkodierung in Brailleschrift. Es besteht aus einem kleinen Handsensor

mit 144 Photodioden und einer

6



24

großen Ausgabematrix, die mit ihrer Abmeßung von

1

:

1



2

:

7

mm

ungef¨ahr die Fl¨ache der Fingerkuppe einnimmt (vgl. Abbildung 1.4). Die 144

6Optacon:optical-to tactile conversion

8

KAPITEL 1. STAND DER FORSCHUNG

einzelnen St¨abchen werden von den entsprechenden 144 Photodioden gesteuert und vibrieren

bei Ansteuerung mit etwa

200

Hz

. Beim Lesen wird der Sensor von Hand ¨uber die zu lesende

Zeile gef¨uhrt, wobei die schwarzen Buchstaben durch das Vibrieren der St¨abchen der Tastmatrix

mit dem Finger der anderen Hand zu erkennen sind.

Abbildung 1.4: links: Die Skizze des Optacon mit Handsensor und optischer Ausgabe.

rechts: Großaufnahme des Tastfeldes des Optacons (entnommen aus [Craig 82]).

Nach neun Tagen Training ist es den Benutzern m¨oglich mit einer Geschwindigkeit von

10–12wmp7gedruckte Texte zu lesen. Ge¨ubte Optacon-Leser sollen 30 bis 50wpm errei-

chen. Dies entspricht etwa 50% der Lesegeschwindigkeit eines ge¨ubten Brailleschriftlesers

[Craig 82, Kosa 95]. Zum Vergleich: ”Ein ge¨ubter sehender Leser“ kann ”ca. 250 bis 300 Worte

pro Minute leise lesen“[Perfetti 85].

Bach-y-Rita entwickelte mit Hilfe der Ausgabetechnik des Optacons ein leichtes, tragbares

Seh-Ersatzsystem, in dem die Bildaufnahme durch eine kleine auf einem Helm befestigte Ka-

mera erfolgt und das aufgenommene Bild in einem Rechner zwischengespeichert wird. F¨ur die

Ausgabe wird dieses Bild binarisiert und anschließend die schwarzen Pixel als Vibrationen der

entsprechenden Stifte des Optacons zeilenweise ausgegeben, so dass die Benutzer keinen Ein-

fluss darauf hatt, wann welcher Teil des Bildes ausgegeben wird. Die Arbeitsgruppe weist darauf

hin, dass die Probanden mit dem modifizierten Optacon zu ¨ahnlichen Ergebnissen gelangen wie

mit dem schon angesprochenen TVSS [Bach-y-Rita 84].

7wpm: words per minute, wobei die W¨orter im Durchschnitt 5,5 Buchstaben besitzen.

1.3. ENTWICKLUNGEN IM

VISION-PROJEKT 9

1.3 Entwicklungen im Vision-Projekt

1.3.1 Der pneumatische Ausgabeg¨urtel

Im Vision-Projekt ist in der ersten Phase bei der Entwicklung eines taktilen Ausgabeger¨ates

ein pneumatischer Ausgabeg¨urtel8entwickelt worden. Der von R. Jeschke [Jeschke 96] ent-

wickelte G¨urtel besteht aus 64 in einer

8



8

Matrix angebrachten einzeln ansteuerbaren Stimula-

toren. Durch die zwischen Schaumstoff und Bauch austr¨omende Luft wird ein lokaler ¨

Uberdruck

erzeugt, der als taktiler Stimulus wahrgenohmen wird (vgl. Abbildung 1.5).

Die Gesamtmatrix deckt ein Areal von

15



15

cm

ab, wobei das System durch die aufwen-

dige Pneumatik

20 cm

auftr¨agt. Dieses System erm¨oglicht es, 60 Bilder pro Minute anzuzeigen,

wobei die Bilddarstellung zeilenweise erfolgt.

Zur Bildaufnahme dient ein Vorl¨aufer, der in Kapitel 2.1 n¨aher beschriebenen Kamera (siehe

auch [Schemmel 97]). Jedoch mit dem Unterschied, dass die Kamera ein adaptives Verhalten

aufweist, d.h. die Pixel reagieren nur auf ¨

Anderungen der Lichtintensit¨at somit f¨uhren statische

Bilder nicht zu einem Ansprechen der Pixel.

Das System wird nicht weiterverfolgt, da es sich gezeigt hat, dass es nicht m¨oglich ist den

pneumatischen Aufbau so zu ver¨andern, dass eine Akzeptanz bei den Benutzern zu erwarten ge-

wesen w¨are, zudem ben¨otigt der Aufbau in der vorliegenden Implementation mehrals

15

l

Druck-

luft pro Minute. Das Kamerakonzept mit den adaptiven Pixeln erwies sich f¨ur dieses Projekt als

nicht optimal. Da sich zum einen der Benutzer mitbewegt, was eine kontinuierliche ¨

Anderung

der Lichtintensit¨at zur Folge hat und zum anderen ist es selbst dem sehenden Beobachter sehr

schwer m¨oglich die Ausgabe der Kamera zu interpretieren.

Abbildung 1.5: Nicht maßst¨abliche Skizze des pneumatischen Ausgabeg¨urtels. Mit den UND-

Gliedern wird mit Hilfe von Pressluft ein taktiler Reiz auf den Bauch des Benutzers gegeben

(entnommen aus [Jeschke 96]).

8In der Arbeit von R. Jeschke wird auch der Name Stimulatorg¨urtel verwendet.

10

KAPITEL 1. STAND DER FORSCHUNG

Kapitel 2

Grundlegende Funktionsweise des

Seh-Ersatzsystems

Abbildung 2.1: Das HTVSS als Gesamtsystem. Man erkennt das Notebook, welches in das VTD

eingeschoben wurde, links im Bild die auf eine Brille montierte Kamera.

11

12

KAPITEL 2. GRUNDLEGENDE FUNKTIONSWEISE DES SEH-ERSATZSYSTEMS

Die Abbildung 2.1 zeigt das komplette Sehersatzsystem mit dem Namen HTVSS1.DerName

orientiert sich an die Arbeiten von [Bach-y-Rita 69], er soll ausdr¨ucken, dass es sich wie damals

erst um einen Vorl¨aufer eines Prototypen f¨ur eine elektronische Orientierungshilfe handelt. Wie

aus Abbildung 2.2 ersichtlich ist, besteht das HTVSS aus zwei Hauptbestandteilen.



Bildaufnahme



Bildverarbeitung und -ausgabe

Kamerakontrolle

für

VTD

und Kamera

Steuereinheit

Digitale Bildverarbeitung

Playback-Funktion

Testbilder-Erzeugung

Bild-

Abtastfläche

64x64 Pixel

Ausgabematrix

analoge Vorverarbeitung

logarithmischer Ausgang

Bilddaten

Bild-

daten

CMOS

Posdaten

Daten von

Positionssensor &

Funktionstasten

Display

Virtuelles

Taktiles

VTD

Bildverarbeitung

und Steuerungs-

Teil

Vision-Chip

Bilddaten

aufnahme

Abbildung 2.2: Das VTD und seine Funktionselemente

1HTVSS steht f¨ur Heidelberg Tactile Vision Substitution System.

2.1. DIE KAMERA

13

In den folgenden Abschnitten wird kurz auf die Funktion der Kamera, welche die Bildaufnahme

¨ubernimmt und auf das VTD2, das den zweitenteil des HTVSS beinhaltet, eingegangen.

2.1 Die Kamera

F¨ur das Projekt wird eine von M. Loose [Loose 98] im ASIC-Labor in Heidelberg f¨ur das

Vision-ProjektentwickelteCMOS3-Kamera eingesetzt. Durch den Aufbau der Kamera in CMOS-

Technologie wird ein Dynamikbereich von ca. sechs Dekaden erreicht. Der Dynamikbereich von

ungef¨ahr sechs Dekaden erm¨oglicht Bildaufnahmen in einem Helligkeitsbereich, in dem man

auch als normal Sehender noch Gegenst¨ande erkennen k¨onnte. Zum Vergleich, zwischen der So-

larkonstane(

10

3

W=m

2

)undderdurchschnittlichenLichtintensit¨atbei Mondschein(

10

,

3

W=m

2

)

liegen genau sechs Dekaden. Zu den lichtsensitiven Elementen kann zus¨atzlich noch weitere

Elektronik auf den Kamera-Chip integriert werden. Die Kamera besitzt als zus¨atzlich Elekto-

nik ”on Chip“ eine Komprimierung des Ausgangsspannungshubs durch einen Verst¨arker, der

das zur Lichtintensit¨at proportionale Signal der Fotodioden logarithmiert und verst¨arkt. Eine in-

terne Kalibrierung sorgt f¨ur eine Reduzierung des ”fixed pattern noise4“ und eine automatische

Blenden-Regelung gleicht den ausgegebenen Grauwertbereich den Lichtverh¨altnissen an.

Der großeDynamikbereich istausschlaggebend f¨ur die Verwendung dieserKamera im HTVSS.

Sie erlaubt (wie Abbildung 2.3 zeigt), Bildaufnahmen in dem nat¨urlichen Helligkeitsbereichen in

dem wir uns bewegen. Durch die automatische Blendenregelung werden zudem keine zus¨atzli-

chen mechanischen Bauteile ben¨otigt. Die kompakte Bauform erlaubt es, die Kamera auf einem

handels¨ublichen Brillengestell zu befestigen. Mit einer Aufl¨osung von

64



64

Pixeln ist die

Kamera allerdings noch ein Prototyp.

F¨ur die Optik wird eine Linse mit einer Brennweite von

f

=5

mm

und einem Durchmesser

von

d

=5

mm

verwendet. Durch die Gr¨oße der lichtempfindlichen Chipfl¨ache von

2

:

1



2

:

1

mm

ergibt sich ein Raumwinkel



von

 = 0

:

176

sr

und daraus ein ¨

Offnungswinkel



von



=

27

:

2



. Das gesunde menschliche Auge hat im Vergleich dazu ein binokulares5Deckungsfeld von



120



und einen Gesamt¨offnungswinkel in horizontaler Richtung von

180



. Um bei einem

170

cm

großen Benutzer im Abstand von

1

m

den Fußboden abzubilden, muss die Kamera in

einem Winkel von

78



zum Lot angebracht werden.

Das zuk¨unftige Kamerakonzept sieht zu den obengenannten Optionen noch einen wahlfreien

Zugriff auf beliebige Pixelbereiche und die Mittelung ¨uber meherer Pixel vor.

2.2 Funktion des VTD

Das VTD bildetdas Ausgabeger¨atf¨urdas im Vision-Projekt entwickelteHTVSS.Die Funktion

des VTD gliedert sich wie in Abbildung 2.2 ersichtlich in zwei Teilbereiche:

2Virtual Tactile Display

3Complementary Metal-Oxid-Semiconductor technology

4Als fixed pattern noise bezeichnet man die Konstante, durch das missmatching der in der CMOS-

Technologie benutzten Transistoren erzeugten Grauwertverteilung,bei homogener Beleuchtung.

5Binokular bedeutet mit beiden Augen,

14

KAPITEL 2. GRUNDLEGENDE FUNKTIONSWEISE DES SEH-ERSATZSYSTEMS

10

-4

10

-3

10

-2

10

-1

10

0

10

1

10

2

10

3

10

4

light intensity [W/m

2

]

2.4

2.5

2.6

2.7

2.8

2.9

3.0

3.1

output voltage [V]

SolarkonstanteMondschein

Abbildung 2.3: links: Der Kamera-Chip im Geh¨ause auf das Brillengestell montiert.

rechts: Das logarithmische Antwortverhalten eines Pixels (entnommen aus [Loose 98]).



Bildverarbeitung



Bildausgabe

Das von der Kamera aufgenommene Bild wird im Bildverarbeitungsteil weiterverarbeitet.

Durch Algorithmen der digitalen Bildverarbeitung wie Kantendetektion, Rauschfilterung und

Binarisierung wird das Bild f¨ur die Ausgabe auf dem VTD vorbereitet.

Das durch Bildverarbeitungsschritte vorbereitete Bild wird auf dem VTD als Reliefbild auf

einer virtuellen Matrix ausgegeben. Unter einem Reliefbild muss man sich ein aus schwarzen

und weißen Pixeln bestehendes Bild vorstellen, bei dem alle weißen Pixel mit Hilfe von kleinen

Pins (sogenanten Dots) leicht erhaben dargestellt werden, w¨ahrend die schwarzen Pixel in Ruhe

bleiben. Bei einer Ausgabe von 48 auf 60 Pixeln und einem Abstand der einzelnen Dots von

2

:

45

mm

wie beim VTD,m¨ussten auf einer Fl¨ache von

12

:

1



14

cm

2600 Dots integriert werden.

Bei jeder ¨

Anderung des Bildes m¨ussten sich die entsprechenden Dots heben oder senken, was zu

einer Matrix von 2600 einzelansteuerbaren Stiften f¨uhren w¨urde. Aus unserer Sicht w¨urde die

Realisierung mit den heutigen technischen M¨oglichkeiten zu einem sehr hohen Gewicht f¨uhren.

Zudem w¨aren pneumatisch oder elektromagnetisch angetriebene Aktuatoren zu langsam und die

Leistungsaufnahme w¨urde einen mobilen Einsatz unm¨oglich machen.

Da sich die Finger beim Abtasten immer nur auf einer kleinen Fl¨ache des Reliefbilds be-

finden, wurde auf dem VTD eine virtuelle Matrix aufgebaut. Die in xy-Richtung bewegliche

Ausgabematrix besteht aus einer Fl¨ache von

4

:

3



1

:

6

cm

mit 48 Dots, welche in einer

4



12

Matrix angeordnet sind. Beim Verfahren der Abtastmatrix wird ¨uber einen Positionssensor die

absolute Position der Abtastmatrix festgestellt. Aus der Position und der Gr¨oße der Abtastmatrix

wird errechnet, welcher Dot welchem Pixel des auszugebenden Bildes entspricht. Je nach Grau-

wert des entsprechenden Pixels wird der Dot angehoben oder abgesenkt. Dem Benutzer werden

immer nur 2% der Gesamtmatrix gleichzeitig dargeboten, die Informationen ¨uber das Restbild

erh¨alt er durch kontinuierliches Verfahren der Ausgabematrix auf dem VTD .

2.2. FUNKTION DES

VTD 15

Die Position wird ¨uber eine optische Maus bestimmt und im Rechner auf die Bildkoordina-

ten umgerechnet. Die Signale f¨ur die Ausgabematrix werden ¨uber eine IO-Karte seriell an die

passenden Module der Abtastmatrix, der aktuellen Position entsprechend, weitergeleitet.

16

KAPITEL 2. GRUNDLEGENDE FUNKTIONSWEISE DES SEH-ERSATZSYSTEMS

Kapitel 3

Der Aufbau des VTD

In diesem Kapitel werden der mechanische und elektrische Aufbau des VTD erl¨autert sowie die

Software vorgestellt.

3.1 Die mechanischen Komponenten

3.1.1 Das Grundger¨ust

Seitenteil

Aussparung für

seriell & parallel

Port

Positions-

sensor

Ausgabeeinheit

(Abtastfläche)

Mauspad

Schiene 1

links

Schlitten 2

Schiene 2

Schlitten 3

Notebook

Schiene 3

Grundplatte

Schlitten 1

Braillemodule

Rahmen

Ausgabematrix

Abbildung 3.1: Das VTD und seine mechanischen Komponenten im Maßstab

1:4

Um ein kompaktes System mit m¨oglichst wenig Einzelteilen herzustellen, ist die Mechanik

des VTD so konzipiert, dass auf der Unterseite das f¨ur die Stromversorgung und die Ansteue-

rung wichtige Notebook integriert werden kann. Die Seitenteile und die Grundplatte bilden den

17

18

KAPITEL 3. DER AUFBAU DES

VTD

Rahmen, in den das Notebook eingeschoben werden kann. Durch die Aussparung auf der linken

Seite hat man Zugang zum parallelen und seriellen Port. Die Ausg¨ange der IO-Karte und der

Netzwerkkarte befinden sich auf der R¨uckseite und k¨onnen durch eine ¨

Offnung im Mainboard

(vgl. Kapitel 3.3) erreicht werden. Die Abmessungen sind durch den Einschub des Computers

somit gr¨oßtenteils vorbestimmt, die Außenmaße betragen

230



305



105

mm

.

Die Grundplatte ist der Tr¨ager des Gesamtsystems und darf sich auch im Einsatz nicht ver-

winden, um einen Leichtlauf der auf der Oberseite montierten Schienen gew¨ahrleisten. So

musste ein Kompromiss zwischen mechanischer Stabilit¨at und Gewicht getroffen werden, was

durch den Einsatz einer

10

mm

dicken Aluminiumplatte erreicht wurde. Durch entsprechende

Ausfr¨asungen auf der Unterseite konnte das Gewicht ohne nennenswerte Einbußen in der Stabi-

lit¨at um 42% gesenkt werden.

3.1.2 Die beweglichen Komponenten

F¨ur das Verfahren in y-Richtung sind zwei Linearf¨uhrungen auf der Grundplatte befestigt.

Mit Hilfe der Linearf¨uhrungen kann die Ausgabeeinheit nicht verdreht werden und die Ausga-

bematrix hat ein festes Bezugsystem zum Gesamtaufbau. Auf Schlitten 1 und Schlitten 2 ist f¨ur

die x-Richtung die l¨angere Schiene 3 aufgesetzt. Man hat somit die M¨oglichkeit, den Schlit-

ten 3 frei in xy-Richtung zu bewegen. F¨ur eine virtuelle Matrix ist es wichtig, dass der Benutzer

beim Abfahren den Eindruck hat, er w¨urde die Hand frei in xy-Richtung bewegen k¨onnen und

nicht wie ein Scanner das ”Bild“ in festen Schritten ”abrastern“. Durch den Einsatz speziel-

ler leichtlaufender Linearf¨uhrungen KUME 091der Firma INA (siehe Abbildung 3.2) sollte der

Unterschied zwischen Gleit- und Haftreibung auch bei wechselnden Belastungen so gering wie

m¨oglich gehalten werden.

x

y

z

C/P

10

4

-3

µ

2

Abbildung 3.2: rechts: Linearf¨uhrunge KUME 09 der Firma INA.

links: Verlauf des Reibungskoeffizienten ¨uber das Belastungsverh¨altnis

C=P

aus [INA 96].

Nach Herstellerangaben gilt f¨ur den Reibungskoeffizienten



bei der verwendeten Line-

arf¨uhrung



=2



10

,

3

bis

4



10

,

3

bei einem Belastungsverh¨altnis von

C=P

=4

bis

C=P

=20

.

1KUME Miniatur-Kugelumlaufeinheit

3.1. DIE MECHANISCHEN KOMPONENTEN

19

Das Belastungsverh¨altnisergibtsich aus den Quotientenzwischen maximaler dynamischer Trag-

zahl

C

in

[

N

]

und dem Kennwert f¨ur die dynamische ¨aquivalente Belastung P in

[

N

]

.F¨ur die

verwendeten Linearf¨uhrungen KUME 09 gilt

C

= 1340

N

, wobei die Vorspannung2ab Werk

auf



2

m

voreingestellt worden ist. Bei einem Gewicht der Abtastmatrix von

160

g

,dieaus

Aktuatorhalter, Rahmen, Braillemodulen und Kleinteilen besteht, und einer abgesch¨atzten Auf-

lagekraft der Finger von



4

N

, ergibt sich ein Belastungverh¨altnis von

C=P



239

, was bei

Extrapolierung der von [INA 96] angegebenen Werte zu einem



von



0

:

048

f¨uhrt. Somit er-

rechnet sich in x-Richtung mit

F

r

=





F

N

ein

F

r



0

:

27

N

. In y-Richtung ergibt sich durch das

zus¨atzliche Gewicht der Schiene 3 und des Schlitten 3 eine Gesamtbelastung von

F

N



6

:

5

N

,

die sich auf zwei Schienen aufteilt, daraus folgt ein

C=P



415

je Schlitten mit





0

:

083

ergibt sich ein Reibungswiderstand von

F

r



0

:

53

N

.DieGr¨oßen stimmen mit denen durch

einfache Messungen mit einer Belastungswaage ermittelten Gr¨oßen ¨uberein. Zus¨atzlich zu den

Reibungswiderst¨anden ergibt sich das Problem des Verkantens der vertikalen Schlitten. Durch

schwimmende Lagerung der Schiene 3 und leichtem Spiel bei der Befestigung von Schiene 2

konnte das Verkanten jedoch stark veringert werden.

Bei einer zus¨atzlichen Schmierung mit ¨

Ol ist darauf zu achten, dass das ¨

Ol den Anforde-

rungen des Herstellers entspricht. Außerdem m¨ussen dann die Schienen wegen der erh¨ohten

Verschmutzung regelm¨aßig, d.h. alle ein bis zwei Tage, gereinigt werden.

3.1.3 Die Aufnahme f¨ur die Ausgabeeinheit

Die Ausgabeeinheit besteht aus den Braillemodulen und dem Positionssensor. Die Halte-

rung (vgl. Abbildung 3.3), mit der die Ausgabeeinheit auf dem Schlitten 3 befestigt wird, muss

folgenden Anforderungen gerecht werden:



geringes Gewicht



Stabilit¨at gegen Verwinden durch die L¨ange der Braillemodule



Korrosionsbest¨andigkeit, da er immer im Kontakt mit den H¨anden ist



so wenig wie m¨oglich mechanische Teile

Um die Anzahl der Teile zu reduzieren, ist der Halter aus einem Teil (siehe Abbildung 3.3)

gefertigt. F¨ur die Fertigung aus Aluminium spricht zum einen, dass es sich gut bearbeiten l¨asst,

zum anderen das geringe Gewicht. Durch das gew¨ahlte Profil besitzt der Halter, obwohl Alu-

minium relativ weich ist, dennoch die n¨otige Festigkeit. Vom Hersteller der Linearf¨uhrungen

sind f¨ur die Befestigung am Schlitten 3 nur Befestigungen mit M2 Gewinde vorgesehen, so dass

durch die U-Form es m¨oglich ist, in x-Richtung zus¨atzliche Stabilisierungen anzubringen.

2Die Vorspannung gibt an wieweit der Schlitten sich bei Belastung nach oben oder unten bewegt kann, um die

Position mit dem geringsten Reibungskoeffizienten zu erreichen. Die Einheit f¨ur die Vorspannung ist aus diesen

Gr¨unden

m

.

20

KAPITEL 3. DER AUFBAU DES

VTD

Zwischen Schiene und Grundplatte ist der im Kapitel 3.3.2 auf Seite 27 n¨aher beschriebene

Nullpunktsensor montiert. Der durch das Auflegen der Hand lichtgesch¨utzten Bereich gew¨ahr-

leistet ein von der Umgebungsbeleuchtungunabh¨angiger und sicherer Betrieb des Nullpunktsen-

sors.

Sensor

Positionssensor

Abdeckung

Halter für

Befestigung an

Schlitten 3

el. Anschlüsse

Nullpunktsensor

Halter Braillemodule

Rahmen

Ausgabematrix

Abbildung 3.3: Die Ausgabeeinheit im Maßstab

1:1

3.1.4 Die Ausgabematrix

F¨ur die Ausgabematrix finden sechs kommerziell erh¨altliche Braillemodule der Firma ME-

TEC aus Stuttgart Verwendung. Jedes der sechs Module beinhaltet 8 Dots, die in einer

2



4

Matrix angeordnet sind. Durch Biegung von zwei piezoelektrischen Kristallpl¨attchen ( siehe Ab-

bildung 3.4) k¨onnen sie um

0

:

7

mm

angehoben werden. Die Dots befinden sich im Abstand von

2

:

45

mm

, was dem f¨ur Brailleschrift ¨ublichen Abstand entspricht. Entsprechend des Standards

der Braillesschrift befindet sich zwischen jedem Buchstaben, d.h. zwischen jedem Modul, ein

zus¨atzlicher Abstand von

2

mm

, so dass durch Aneinanderreihung der Module eine Matrix mit

48 Dots entsteht, deren Abstand in Abbildung 3.4 ersichtlich ist. Die ungleichm¨aßige Verteilung

der Dots ¨uber die Fl¨ache f¨uhrt zu einer Streckung der Darstellung in x-Richtung. Bei den Tests

musste dieser Effekt ber¨ucksichtigt werden. Ein Ausgleich der Matrix war nicht m¨oglich, da der

mechanische Aufbau der Module eine Verringerung des Abstandes nicht zul¨asst und eine Neu-

entwicklung der Matrix aus Zeit- und Kostengr¨unden als nicht sinnvoll erschien. Es ergibt sich

somit eine mittlerer Dot-Abstand in x-Richtung von

3

:

21

mm

und in y-Richtung von

2

:

45

mm

.

3.1. DIE MECHANISCHEN KOMPONENTEN

21

00000000000000000000001111111111111111111111

0

1

0

1

0000000

1111111

000000

111111

Dots

Ausgabematrix

Piezo-

hebel

Elektronik

Rahmen

Referenz-Dot

Mittelpunkte

Abbildung 3.4: oben: Braillemodul der Firma MEDEC,

unten: die Ausgabematrix mit dem Rahmen; je im Massstab

1:1

Beim Abtasten ist es notwendig,dass der Benutzer die Grenzen der Marix wahrnimmt. Durch

den Rahmen, der die Matrix umschließt, kann auch der sehbehinderte Mensch schnell erfassen,

wo sichdie Finger befinden m¨ussen. So kommtes nicht zu Fehlinterpretationen, wenn die Finger

nicht auf der Matrix aufliegen und der Benutzer annehmen k¨onnte, es w¨urde nichts angezeigt.

Die Versuche mit zwei verschiedenen Rahmendicken vom

2

mm

bzw.

4

mm

haben gezeigt,

dass bei einem

2

mm

-Rahmen der Benutzer nicht durch den Rand behindert wird und alle Dots

ertasten kann.

22

KAPITEL 3. DER AUFBAU DES

VTD

3.2 Signalverarbeitung

3.2.1 Die Verteilung der Signale

Im HTVSS sind vieleDatenleitungen vorhanden, deren Verteilung Abbildung3.5 veranschau-

licht. F¨ur den Datentransfer stehen im Notebook der serielle und der parallele Port sowie eine

IO-Karte zur Verf¨ugung. Die IO-Karte wird von der Firma National Instruments hergestellt und

tr¨agt die Typenbezeichnung DIO-24, sie wird im Notebook den PCMCIA3-Slots eingeschoben.

Auf der Karte befinden sich je nach Konfiguration bis zu 24 Ein- bzw. Ausg¨ange. Die Karte

wird zum Ansteuern der Braillemodule und f¨ur die Ausgabe der Steuersignale f¨ur die Kamera

verwendet.

Zur IO-Karte wurde ein Softwarepaket mitgeliefert, das es erm¨oglicht mit speziellen Befeh-

len im laufenden Programm einzelne Eing¨ange oder ganze Ports4anzusprechen, um die entspre-

chenden Signale ein- oder auszugeben. Bei der Messung der maximalen Datenrate zeigt sich,

dass es nicht m¨oglich ist ¨uber die IO-Karte die Bilddaten einzulesen. Die maximale Ausgabe-

geschwindigkeit variiert je nach Rechner und CPU, wobei f¨ur uns die Datenrate, die mit dem

Notebook erreicht werden kann ausschlaggebend ist. F¨ur das mit einen P90-Prozessor von In-

tel ausgestatteten Notebook ergibt sich eine maximale Datenausgaberate im Blockmodus5von

95

:

9

k B y te=s

. Zum Erreichen dieser Ausgabegeschwindigkeit werden die Leitungen f¨ur das

Handshake ¨uberbr¨uckt, so dass alle Daten ohne Zeitverz¨ogerung ausgegeben werden k¨onnen.

Zwischen jedem DIG Block Out Befehl ergibt sich ein Software-Delay von

1

:

86

ms

.BeimZu-

griff auf einzelne Datenleitungen durch den Befehl DIG Line Out k¨onnen Daten maximal mit

eine Rate von

5

:

37

k B its=s

Bitweise ausgegeben werden.

Zum Einlesen eines Bilds von der Kamera werden bei der Aufl¨osung von

64



64

Pixeln

mindestens 4096 Bytes ben¨otigt, plus zus¨atzliche Steuer- und Kontrollsignale. Beim Einlesen

der Bildinformation ¨uber die Karte w¨urde man pro Bild etwa

43

ms

ben¨otigen und k¨onnte somit

maximal 23 Bilder pro Sekunde einlesen. In der Zeit die n¨otig ist die Bilder ”aufzunehmen“,

h¨atte man nicht die M¨oglichkeit weitere Signale wie z.B. Daten f¨ur die Abtastmatrix auszugeben.

Um ein schnelleres Einlesen der Bilddaten zu erm¨oglichen, werden die Daten ¨uber den parallelen

Port des Notebooks eingelesen. Zur Zeit wird mit den zur Verf¨ugung stehenden Softwaretreibern

eine maximale Datenrate von

500

k B y te=s

erreichen.

F¨ur das Auslesen der Daten des Positionssensors wird der serielle Port verwendet. Der Posi-

tionssensor ist eine f¨ur diesen Zweck entsprechend weiterentwickelte optische Maus. Somit liegt

ein Anschluss an den seriellen Port nahe. Der digitale Ausgang des Nullpunktsensors wird ¨uber

eine der drei Maustasten an den Rechner weitergegeben.

Die Abbildung 3.5 veranschaulicht zus¨atzlich noch einmal die Verteilung der Daten. Alle di-

gitalen Datenleitungen werden in der Abbildung rot dargestellt. Die blauen Linien kennzeichnen

die Leitungen f¨ur die Stromversorgung und die gr¨une Leitung ist die analoge Verbindung zwi-

3Personal Computer Memory Card International Association

4Die 24 Kan¨ale der IO-Karte sind in 3 Ports mit je 8 Ein-/Ausg¨angen angeordnet, die je nach Konfiguration

einzeln oder als Block angesprochen werde k¨onnen.

5Blockmodus bedeutet, dass die auszugebenden Daten in einem Block durch ¨

Ubergabe eines Pointers mit einer

Anweisung ¨ubergeben werden.

3.2. SIGNALVERARBEITUNG

23

schen dem Kameramodul und der Kamera. Analog bedeutet, dass die Daten die den Grauwerten

des Pixels entsprechen als proportionale Spannungswerte auf das Modul ¨ubertragen werden.

5V

200V

s. port

5V

Netz*

Notebook

p. port

Abtastfeld

PCMCIA

Positionsdaten

5V vom Rechner

digitale Bildaten

analoge Bildaten

Ansteuerung der Dots

Programmierung der Kamera

Kameramodul Stromversorgung

Nullpunktsensor

Main-Board

Kamera

option

Ausgabematrix

Steuerung der Digitalisierung

Abbildung 3.5: Die Verteilung der verschiedenen Signalleitungen auf dem VTD.

3.2.2 Die Verkabelung

F¨ur die Verbindung zwischen Mainboard und parallelem Port sowie zum seriellen Port des

Rechners werden Kabel mit besonders hochflexiblen Litzen verwendet. F¨ur die Zugentlastung

werden die Kabel von vorne durch die zur Gewichtsersparnis eingefr¨asten Nuten gesteckt. Auf

derOberseitesindsie ¨uberPfostenverbinderelektrischmitdemMainboardverbundenund k¨onnen

somit jederzeit ausgetauscht oder ge¨andert werden. Die geplante Verwendung von Flachband-

kabeln ist verworfen worden, da es zu Kabelbr¨uchen durch die Bewegungen an den L¨otstellen

kam. Die oben angesprochene Verbindung erm¨oglicht es das VTD mit der gleichen Verkabe-

lung sowohl im station¨aren Betrieb mit externem Notebook als auch im mobilen Betrieb mit

integriertem Rechner zu betreiben.

F¨ur die Verbindung zwischen Abtastmatrix und Mainboard ist ein spezielles Folienkabel ent-

wickelt worden. Ein Folienkabel wird wie ein PCB6entworfen. Der Unterschied zwischen einem

6Printet Circuit Board

24

KAPITEL 3. DER AUFBAU DES

VTD

PCB und einem Folienkabel besteht in dem wesentlich d¨unneren und flexibleren Tr¨agermaterial.

F¨ur die Anwendung kam nur Kaptonfolie als Tr¨agermaterial in Frage, da f¨ur die Anschl¨usse der

Braillemodule und des Positionssensors Stecker aufgel¨otet werden mussten. Die Abbildung 3.6

000000

00000

0

111111

11111

1

000000

00000

0

111111

11111

1

000000

00000

0

000000

111111

11111

1

111111

000000

00000

0

111111

11111

1

Deckfolie

Kupferkaschierung

Deckfolie }

Kaptonfolie

1

µ

330 mm

2

250 m

135 mm

Abbildung 3.6: Das speziell f¨ur die Verbindung zwischen Abtastmatrix und Mainboard ent-

wickelte Folienkabel. Auf dem unteren Bild ist der Aufbau eines Folienkabels nochmals

erl¨autert.

zeigt den grunds¨atzlichen Aufbau. Die Deckfolie ¨uber der Kupferkaschierung ist notwendig, da-

mit sich bei Biegung des Folienkabels die Kupferleiterbahnen in der neutralen Ader der Biegung

befinden.

Im eingebautem Zustand f¨uhrt das lange Ende des Folienkabels in einem Bogen zu der Ab-

tastmatrix und der kurze Schenkel wird ¨uber Steckverbinder mit dem Mainboard kontaktiert. Um

den Druck beim Befestigen auf der Grundplatte gleichm¨aßig zu verteilen, ist das Kabel zwischen

zwei Plastikpl¨atchen eingeklemmt.

Nach dem Einbau zeigte sich, dass es nach wenigen Bewegungen des Kabels zu br¨uchen der

Leiterbahnen kam. Besonders h¨aufig brechen die Leiterbahnen an den Stellen, die in Abbildung

3.6 mit 1 und 2 gekenzeichnet sind. Nach der Untersuchung des Kabels unter dem Mikroskop

und Gespr¨achen mit dem Hersteller zeigte sich, dass es sich gr¨oßtenteils um Produktionsm¨angel

handelte. An der Verbindungsstelle zwischen langem und kurzem Schenkel k¨onnte es zur Tor-

sion des Kabels kommen. Die Torsion w¨urde die Haltbarkeit des Kabel beeinflussen, nicht aber

das Versagen der Funktion innerhalb von wenigen Betriebsminuten erkl¨aren. Nach der zweiten

¨

Uberarbeitung ist die Weiterentwicklung gestoppt worden, da es sich zeigte, dass es nicht zu

einem signifikanten Unterschied beim Verfahrwiderstand der Ausgabeeinheit kommt, wenn das

Folienkabel durch ein Kabel mit hochflexiblen Litzen ersetzt wird.

3.3. DER ELEKTRISCHE AUFBAU

25

3.3 Der elektrische Aufbau

F¨ur die Spannungsversogung von Abtastmatrix und Kamera sowie f¨ur die Verteilung der

Signale ist es n¨otig gewesen ein PCB7zu entwerfen, auf dem auch alle zus¨atzliche Elektronik

integriert werden konnte. Dieses PCB befindet sich auf der R¨uckseite des VTD und wird als

Mainboard bezeichnet. Als zus¨atzliche Elektronik ist eine Schaltung f¨ur den Nullsensor und

eine Digitalisierungsschaltung f¨ur das Kamerasignal n¨otig.

P3 P4

fk

1

2

50

49

112

13 24

5V -->200V

19

1810

13

11

2613

1414

26

DC/DC

0000000000000

0

00000000000

0

00000000000

0

00000000000

0

00000000000

0

00000000000

0

00000000000

0

00000000000

0

1111111111111

1

11111111111

1

11111111111

1

11111111111

1

11111111111

1

11111111111

1

11111111111

1

11111111111

1

PCMCIA-Anschlüsse

Aussparung für

P2

P4

P1 P3 P5

P3

Abbildung 3.7: Mainboard

3.3.1 Stromversorgung

µF Fn

100

DC-DC

converter

TMA0512

VDD

10µFFn

100

200V Out

µF10

DC-DC

converter

L03A

100 Ω

GND

10

TME0509

8V-Regler

*option

TLC7808

10µFFn

100 10µFFn

100

5V-Regler

TLC7805C

µF

200

µF

200

VDD DC-DC

converter 5V Out

max. 150mA

Abbildung 3.8: oben: Schaltung f¨ur die Stromversorgung der Piezomodule.

unten: Der Stromlaufplan der 5V Gl¨attungsschaltung.

7Printed Circuit Board

26

KAPITEL 3. DER AUFBAU DES

VTD

F¨ur eine netzunabh¨angige Stromversorgung steht nur der

5

V

Ausgang der PCMCIA-Karte

zur Verf¨ugung, der Piezoantrieb der Braillemodule ben¨otigt allerdings

200

V

.F¨ur die empfind-

liche AD8-Wandlung des Kamerasignales wird zudem eine stabilisierte mit einem m¨oglichst

kleinen Rauschanteil versehene Stromversorgung ben¨otigt. Zur Filterung wird die in Abbildung

3.8 dargestellte Schaltung verwendet. Durch Transformieren der Spannung auf

9

V

mit einem

DC/DC-Wandler und anschließendem Stabilisieren und Gl¨atten auf

5

V

wird eine Reduzierung

des Rauschanteils und ein Blocken der Peaks erzielt. Die Peaks in der Eingangsspannung werden

durch das Anfahren der Festplatte in unregelm¨aßigen Abst¨anden erzeugt.

Das Rauschen der Versorgungsspannung l¨asst sich durch den RMS-Wert9

V

RM S

und den

Peak-zu-Peak Wert

V

p

,

p

beschreiben, welche mit einem digitalen Oszilloskop bestimmt werden

k¨onnen. Bei der Messung wird ¨uber den f¨ur diese Anwendung wichtigen Frequenzbereich von

500

Hz

bis

50

MHz

gemittelt. Es ergibt sich ein RMS-Wert vor der Gl¨attung von

V

vor

RM S

=

17

:

9



1

:

4

mV

und nach der Gl¨attung von

V

nach

RM S

= 8

:

76



1

:

5

mV

. Bei der Peak zu Peak

Spannung ergibt sich

V

vor

p

,

p

= 143

:

7



23

:

4

mV

und

V

nach

p

,

p

=80

:

8



9

:

9

mV

. Es zeigt sich, dass

um eine bessere Siebung zu erreichen bei rauschempfindlichen Schaltungen sicher ein anderes

Konzept der Filterung notwendig sein wird (vgl. Abbildung 3.9). F¨ur unsere Zwecke war die

Schaltung in Anbetracht des Versuchstadiums des HTVSS ausreichend.

Abbildung 3.9: Aufnahmen der Rauschspannung. In den Abbildungen ist die Eingangsspan-

nung immer oben abgebildet.

Bei der Umwandlung der Versorgungsspannung von

5

V

auf

200

V

, die die Piezokristalle

8analog digital

9Root Mean Square

3.3. DER ELEKTRISCHE AUFBAU

27

der Braillemodule ben¨otigen, ist es nicht n¨otig auf eine besondere Filterung wert zu legen.

Zur Erzeugung der

200

V

wird ein DC/DC-Wandler der Firma powerbox verwendet. F¨ur die

Verwendung des Models L03 spricht sein geringer Platz- und Stromverbrauch. Der L03 wan-

delt eine Eingangsspannung von

2

V

bis

12

V

in eine proportionale Ausgangsspannung von

100

V

bis

500

V

. Es ist somit n¨otig aus der

5

V

-Versorgungspannung eine stabilisierte

8

V

-

Eingangsspannung f¨ur das Hochspannungsmodul zu erzeugen. Die Schaltung mit dem ¨uber das

100 

Potentiometer erh¨ohten Nullpotential wird verwendet, um die

200

V

Ausgangsspannung

in kleinen Bereichen variieren zu k¨onnen. Sie hat den Vorteil, dass sie im Vergleich zu den

Schaltungen mit einem einstellbaren Spannungsregler eine geringere Verlustleistung aufweist.

3.3.2 Schaltung f¨ur den Nullsensor

Ω3,2k

Ω30k

Ω330

10kΩ

Ω100k

Ω10k

Ω10K

Null

Ω2,2k

BC327

BC337

LED_ON SFH 900

2kΩ

SFH 900

TLC 372

VDD

Abbildung 3.10: Schaltung f¨ur die LED und den Fototransistor des Nullpunktsensors.

Der Rechner bekommt ¨uber den Positionssensor nur Informationen ¨uber die ¨

Anderung der

aktuellen Position. F¨ur eine Bestimmung der absoluten Position der Ausgabematrix auf dem

VTD sind neben diesen differenziellen Daten noch zus¨atzlich die Anfangswerte zu bestimmen.

Der Positionssensor kann bei sehr schnellen Bewegungen nicht alle Schritte aufl¨osen und es

kommt zu einer Differenz zwischen aufgezeichnetem und tats¨achlichem Verfahrweg. Um die-

sem Problem entgegenzuwirken und beim Einschalten einen Anfangswert bestimmenzu k¨onnen,

ist ein zus¨atzlicher Nullschalter in das VTD integriert. F¨ur den Nullschalter wird eine Miniatur-

Reflexlichtschranke der Firma Siemens (SFH 900) verwendet. Sie besteht aus einem großfl¨achi-

genFototransistorundeiner GaAs-Infrarotdiode, wobeidurch einen eingebauten Filter unerw¨unschte

Tageslichteinfl¨usse abgeschirmt werden.

28

KAPITEL 3. DER AUFBAU DES

VTD

An der hinteren rechten Ecke der Abtastfl¨ache ist ein reflektierendes Pl¨attchen befestigt, das

zur Bestimmung des Referenznullpunktes dient. Durch die Schaltung (vgl. Abbildung3.10) wird

die Empfindlichkeit und das Ansprechverhalten des Nullpunktsensorsfestgelegt. Die R¨uckkopp-

lung ¨uber den

100

k



Widerstand erzeugt einen Hystereseeffekt beim Schalten des Komperators.

Mit dieser Hysterese wird ein definiertes Schaltverhalten bei Erreichen des Nullpunktes erzielt

und ein Prellen des Signales wird vermieden.

Die linke Schaltung f¨ur die LED ist n¨otig, da zur Reduzierung der Verlustleistung des VTD

die LED von der Software erst vor der Nullpunktabfrage eingeschaltet wird und die verwendete

IO-Karte nur maximal

4

mA

treiben kann. Die Schaltung erlaubt ein Ansteuern mit positiverLo-

gik und f¨uhrt zu einem von der Eingangsspannung unabh¨angigen konstanten Strom von

10

mA

durch die LED.

3.3.3 Verteilung der Signale auf dem Mainboard

Eine der Hauptaufgaben des Mainboards ist es, die im Kapitel 3.2.1 auf Seite 22 angespro-

chenen Signale zu verteilen. F¨ur die Zusatzelektronik der Kamera sind die Signale auf Pfosten-

leisten P3 und P4 gelegt worden, auf denen entsprechende Module aufgesteckt werden k¨onnen.

Auf diesen Modulen befindet sich die jeweilige der verwendeten Kamera angepasste Elektronik.

Dieser Aufbau erlaubt, verschiedene zur Zeit noch in der Entwicklung befindliche Kameras, nur

durch Austauschen des Modulsund des entsprechenden Softwareteils als neuer Bildaufnahmeteil

in dem Projekt zu nutzen. F¨ur die in dieser Arbeit verwendete Kamera (vgl. Kapitel 2.1) ist von

M. Loose ein Modul gefertigt worden, das die analogen Daten der Kamera digitalisiert. Weitere

Komponenten des Moduls sind die f¨ur den Dialog mit der parallelen Schnittstelle des Rechners

notwendige Hardware und die elektrischen Verbindungen zwischen Kamerasteuerleitungen und

IO-Karte.

F¨ur die Weitergabe der Signale an die Ausgabeeinheit dient der Pfostenverbinder P2 an den

das in Kapitel 3.2.2 angesprochene Verbindungskabel zur Abtastmatrix angeschlossen wird. Von

diesem Anschluss werden abschließend ¨uber P5 die Daten des Positionssensors an die Platine

der optischen Maus weitergegeben. Die Mausplatine ist auf Abstandshaltern ¨uber den DC/DC-

Wandler L03 montiert, so dass das Mainboard vollst¨andig auf der R¨uckseite des VTD montiert

werden kann.

Die Belegung der Pins von P2, P3 und P4 mit den entsprechenden Signalen sind in Tabelle

3.1 aufgef¨uhrt.

3.3. DER ELEKTRISCHE AUFBAU

29

P2(Mainboard

!

Matrix)

P2 Funktion

1Ps 5

2Ps 4

3Ps 3

4Ps 2

5Ps 1

6Taster 1

7Taster 3

8GND

9GND

10 Data out

11 Strope

12 200V

13 frei

14 Ps 9

15 Ps 8

16 Ps 7

17 Ps 6

18 Taster 2

19 GND

20 NS LED

21 NS Foto-Transistor

22 data in

23 clock

24 5V

P3(Kamera

!

Parallelport)

Pin Name Bemerkung

1*STB

2D0 DATEN

3D1 DATEN

4D2 DATEN

5D3 DATEN

6D4 DATEN

7D5 DATEN

8D6 DATEN

9D7 DATEN

10 *ACK

11 BSY

12 (PE)

13 (SLCT)

14 (*AUTOFD

15 (*ERROR)

16 (*INIT)

17 (*SLCTIN)

18 GND 0V

19 GND 0V

20 GND 0V

21 5V VDD

22 GND

23 12V vom DC/DC

24 5V max. 150 mA

25 frei

26 frei

P4(Kamera

!

I/O)

Pin Name Bemerkung

1PC7

2PC6

3PC5

4PC4

5PC3

6PC2

7PC1

8PC0

9PB7

10 PB6

11 PB5

12 PB4

13 PB3

14 GND

15 5V VDD

16 PA0

17 PA1

18 PA2

19 PA3

20 PA4

21 PA5

22 PA6

23 PA7

24 PB0

25 PB1

26 PB2

Tabelle 3.1: Steckerbelegung von Stecker P2, P3, P4

links: Die Verbindung zwischen Abtastmatrix und Mainboard. Die Bezeichnung Ps steht f¨ur den

Positionssensor und bezeichnet die entsprechenden Anschl¨usse desselben, NS sind die entsprechenden

Pins des Nullpunktsensors.

mitte: auf die Pfostenleiste P3 werden die Verbindungen zwischen Parallel-Port und Kamera hergestellt.

rechts: Die Anschl¨usse von Kameramodul und PCMCIA-Karte.

30

KAPITEL 3. DER AUFBAU DES

VTD

3.4 Software

F¨ur die Software steht das Visor-Programm zur Verf¨ugung, welches von J. Schemmel

[Schemmel 97] entwickelt wurde.

Das Programm l¨auft unter Windows 95 und ist in der Programmiersprache C++ geschrieben,

wobei die OWL10 von der Firma Borland Verwendung findet. In Zusammenarbeit mit J. Schem-

mel ist das modular aufgebauteProgramm erweitert und sind die f¨ur das HTVSS n¨otigenVer¨ande-

rungen vorgenommen worden.

Das Visor-Programm gliedert sich in 2 Hauptbestandteile :



Hauptprogramm



Weiterverarbeitungsmodule.

Das Hautprogramm erf¨ullt folgende Aufgaben (vgl. Abbildung 2.2):



Einlesen von Bildern

–¨uber die Kamera

–¨uber eine TCP/IP11-Verbindung von einem anderen Computer

–durch Einlesen einer Grafikdatei in Bitmap-Format12



Weitergabe der Bilddaten bzw. Ausschnitteeiner Grafik an die Weiterverarbeitungsmodule



Steuerung der Kamera



Aufnahme und Wiedergabe von einzelnen Kamerabildern bzw. von ganzen Bildsequenzen

¨uber den ”Videorecorder“

Beim ”Videorecorder“ werden nicht nur die Eingangsbilder, sondern je nach Benutzereinstel-

lung, auch die Ausg¨ange der einzelnen Module aufgezeichnet.

Wie im Bildschirmausdruck in Abbildung 3.11 zu erkennen ist, schließen sich an das Haupt-

programm die in einer Baumstruktur angeordneten Weiterverarbeitungsmodule an. In diesen

Weiterverarbeitungsmodulen kann das vom Hauptprogramm ¨ubergebene Bild mit verschiede-

nen Bildverarbeitungsfiltern weiterverarbeitet werden. Des Weiteren sind verschiedene anwen-

dungsbezoge Module integriert, wie Ausgabe- und Simulationsmodule. In den Modulen werden

jeweils die Daten des vorherigen Moduls aufgenommen und weiterverarbeitet. Die verarbeiteten

Daten kommenje nach Einstellungzur Anzeige und werden anschließend an die untergeordneten

Module weitergegeben.

10Object Windows Libary

11mit TCP/IP (Transmission Control Protocol/InternetProtokol) bezeichnet man das Protokoll das im Internet die

Kommunikation zwischen verschiedenen Rechnern erm¨oglicht.

12Es gibt zwei grunds¨atzliche Arten Grafiken zu speichern, die Bitmap- und die Vektor-Darstellung. Bitmap-

Programme arbeiten mit einzelnen Bildpunkten und speichern diese in Bit-Mustern (Bitmap), die im Wesentlichen

ein Abbild des Bildschirmspeichers darstellen. Das in dem Programm verwendete Bitmapformat ist das von Micro-

soft f¨ur Windows 3.0 eingef¨uhrte Format.

3.4. SOFTWARE

31

3.4.1 Module der Bildverarbeitung

Abbildung 3.11: Die Abbildung zeigt die Funktion des Sobelfilters und des Mixfilters.Derim

Hauptfenster mit einer gestrichelten Linie eingerahmte Ausschnitt der Grafik dient als Eingang

f¨ur das erste Modul. In den beiden Sobelfiltern werden die horizontalen und vertikalen Kanten-

bilder extrahiert und anschließend im Mixfilter zusammengef¨ugt. Das Histogrammmodul zeigt

die Grauwertverteilung im Eingangsbild. Des Weiteren ist in dieser Abbildung auf der rechten

Seite das Hauptfenster mit den Funktionskn¨opfen f¨ur den ”Videorecorder“ zu erkennen.

F¨ur die Bildverarbeitung stehen folgende Filter, die jeweils in einem Modul implementiert sind,

zur Verf¨ugung:

Sobelfilter: Sobeloperatoren detektieren, entsprechend ihren Elementen in der Filtermaske ho-

rizontale oder vertikale Kanten und wirken gleichzeitig in Detektionsrichtung gl¨attend

[J¨ahne 93] (vgl. Abbildung 3.11).

Gaußfilter: DerGaußfilterdientzurGl¨attung, wobei die Gr¨oße der Operatormaske variiert wer-

den kann.

Medianfilter: Ein Medianfilter ist ein nichtlinearer Gl¨attungsfilter. Der Medianfilter sortiert die

Grauwerte innerhalb der Filtermaske der Gr¨oße nach. Er gibt anschließend nicht den Mit-

telwert, sondern den Grauwert zur¨uck, der in der Filtermaske in der Mitte steht [J¨ahne 93].

Mixfilter: Der Mixfilter dient zum Mischen der Filterdaten aus verschiedenen Modulen

[Schemmel 97].

32

KAPITEL 3. DER AUFBAU DES

VTD

Zus¨atzlich ist noch das Histogrammmodul13 zur Darstellung der Grauwertverteilung innerhalb

eines Bildes vorhanden.

Abbildung 3.12: Die Abbildung zeigt die Funktion des morphologischen Filters bei dem das

Ausgabebild gleich binarisiert wurde.

Zus¨atzlich zu diesen vorhandenen sind noch folgende Bildverarbeitungsfilter integriert:

Kalibrierungsfilter: Dieser Filter sucht nach dem minimalen und den maximalen Grauwert

in einem Bild und berechnet den entsprechenden Skalierungsfaktor. Anschließend wird

das Bild auf den gesamten Grauwertbereich skaliert, so dass der Pixel mit dem minimalen

Grauwert schwarz und der mit dem maximalen weiß wird. Diese Operation wird ben¨otigt,

um ein Bild unabh¨angig von der Grauwertverteilung durch einen vorgegebenen Schwell-

wert zu binarisieren.

Durch Eintragungen in das Initialisierungsfile14 kann die Breite des Randes angegeben

werden, um ihn von der Extremabestimmung auszuschließen.

morphologischer Kantenfilter: Dieser Operator ist durch seine gute Detektion der Kantenlage

und durch seine Rauschunempfindlichkeit charakterisiert [Klette 95]. Er erreicht dieses

durch Gl¨attung mit einem Spalttiefpass und anschließender Erzeugung von zwei Diffe-

renzbildern. Die Differenzbider werden erzeugt durch Dilatation bzw. durch Erosion des

13Das Visor-Programm beinhaltet teilweise noch die Arbeitsdefinition Data.

14Jedes Modul hat ein Initialisierungsfile, in dem verschiedene Einstellungen und Vorgaben vorgenommen wer-

den k¨onnen. Man erreicht das Initialisierungsfile durch Dr¨ucken der linken Maustaste.

3.4. SOFTWARE

33

gegl¨atteten Bildes. Der ausgegebene Grauwert ist der Minimalwert der beiden Operatio-

nen. Mit g(p) wird das Ergebnis der Gl¨attung des Orginalbildes f(p) bezeichnet. Es ergibt

sich somit f¨ur das Ausgabebild h(p) folgende Berechnung:

h

(

p

) = min

f

[

g

(

p

)

,

min

q

2

f

(

p

)

(

g

(

q

))]

;

[ max

q

2

f

(

p

)

,

g

(

p

)]

g

Die Funktion des Filters ist in Abbildung 3.12 ersichtlich. Der Filter hat den weiteren Vor-

teil, dass sich die M¨oglichkeit der Binarisierung in Abh¨angigkeit der Grauwertumgebung

innerhalb der Filtergr¨oße zus¨atzlich integrieren l¨asst.

3.4.2 Simulationsmodul Pingpong

Zwei Module, die keine Bildverarbeitungsoperatoren beinhalten sind zum einen VTD-Out15 und

zum anderen Pingpong.Siewerdenf¨ur die Ausgabe und f¨ur die in Kapitel 4.1 beschriebenen

Tests ben¨otigt.

Das Pingpong-Modul ist speziell f¨ur die Tests konzipiert. Es unterscheidet sich von den

bisherigen Modulen dadurch, dass es keine Daten vom Hauptprogramm oder von ¨ubergeord-

neten Modulen ¨ubernimmt. Das Pingpong-Modul erzeugt seine Daten selbst. Je nach Einstel-

lung hat man die M¨oglichkeit einen kleinen quadratischen oder kreisf¨ormigen weißen Punkt

auf schwarzem Grund als ”Kamerabild“ darzustellen (siehe Abbildung 3.13). Dieser Punkt,

im Folgenden als Ball bezeichnet, wandert auf der durch die Gr¨oße des Moduls begrenzten

Fl¨ache hin und her. An den Begrenzungen wird der Ball wie eine Billardkugel reflektiert und

¨andert seine Bewegungsrichtung. Durch Einstellungsm¨oglichkeiten kann man die Geschwin-

digkeit, die Form und die Gr¨oße des Balles regeln. Mit



0

f¨ur die im Hauptfenster eingestellte

Up-Daterate16



0

, dem Skalierungsfaktor

r ef r esh

je nach Geschwindigkeitseinstellung (speed1

entspricht

r ef r esh

= 1

) und der im Initialisierungsfile bestimmten

stepsiz e

ergibt sich f¨ur die

Geschwindigkeit des Balles (

v

0

) in der Einheit

P ixel =s

.

v

0

=



0



stepsiz e

r ef r esh

(3.1)

Die Geschwindigkeit

v

0

kann ¨uber den mittleren Pixelabstand von

2

;

5

mm

in eine reale Ge-

schwindigkeit

v

r

mit

v

r

=

v

0



2

;

5



10

,

3

in

[

m=s

]

umgerechnet werden.

3.4.3 Ausgabemodul VTD-Out

Das Ausgabemodul VTD-Out liest ¨uber die serielle Schnittstelle die Daten des Positionsen-

sors aus und berechnet daraus die Position der Abtastmatrix in Bezug zum Bild, das ausgegeben

werden soll. Aus der Position wird bestimmt, welcher Dot welchem Pixel des Ausgabebildes

entspricht. Im Bereich der Ausgabematrix wird jedem Pixel, dessen Grauwert ¨uber dem von

15Vorl ¨aufig kann noch die Arbeitsdefinition Touchout bzw. Touchneu innerhalb des Visor-Programm vorkommen.

16Die Up-Daterate bezeichnet die Frequenz,mit der Bilder von der Kameraausgelesen oder ganzallgemein Daten

an das erste Modul gesendet werden.

34

KAPITEL 3. DER AUFBAU DES

VTD

Abbildung 3.13: Die Abbildung zeigt sechs Bilder des Pingpong-Moduls, die zu unterschiedli-

chen Zeiten mit zwei verschiedenen Ballformen aufgenommen wurden.

Benutzer festgelegten Schwellwert liegt, ein logisches ”high“, den anderen Pixel entsprechend

ein logisches ”low“ zugeordnet. Die so binarisierten Daten werden in einer Ausgaberoutine in

die entsprechenden Daten f¨ur die Dots der Braillemodule ¨ubersetzt und anschließend ¨uber die

Blockoperation (vgl. Kapitel 3.2.1) der IO-Karte seriell ausgegeben.

Es zeigt sich, dass bei der Ausgabe von Kamerabildern sehr viele Pixel durch Rauschen um

die Binarisierungsschwelle schwanken. Durch dieses Schwanken kommt es zu einem Vibrieren

der entsprechenden Dots, was ein Abtasten unm¨oglich macht. Durch Zwischenspeichern der

vorherigen Ausgabedaten ist ein Hystereseeffekt implementiert, dessen St¨arke durch die Variable

mit der Bezeichnung

hy s

innerhalb des Moduls bestimmt wird.

F¨ur die Ausgabe bedeutet das, dass der Schwellwert f¨ur Dots die ”low“ sind um die Gr¨oße

hy s

erh¨oht wird und f¨ur Dots die ”high“ sind um die Gr¨oße

hy s

vermindert wird. Durch diesen

Hystereseeffekt wird das Vibrieren der Dots sehr wirkungsvoll unterbunden.

In Abbildung 3.14 erkennt man das Modul VTD-Out, welches das durch die ¨ubergeordneten

Module vorverarbeitete Bild ausgibt. Man erkennt oben im Modul das mit Nummer 1 gekenn-

zeichnete Ausgabebild. Die aktuelle Position der Ausgabematrix wird als gestrichelt gezeichne-

tes Rechteck (Nummer 2) im Ausgabebild dargestellt. Unten im Modul ist der Position entspre-

chend die Ausgabe auf der Ausgabematrix graphisch dargestellt (Nummer 3). Mit Nummer 4

ist das Ausgabefeld f¨ur die Rohdaten des Positionssensors und des Schaltzustandes der Schalter,

welche sich auf der Ausgabematrix befinden, gekennzeichnet.

Bei der Umrechnung der Daten des Positionssensors in Koordinaten des Ausgabebildes wird

der ungleiche Pixelabstand der Ausgabematrix mit eingerechnet. F¨ur ein sicheres Abtasten ist

es wichtig, dass horizontale und vertikale Linien auf der Abtastfl¨ache ihre Richtung beibehalten

und es nicht zu einem ”Wandern“ der Linien beim Abtasten kommt. F¨ur den Umrechnugsfaktor

in x-Richtung ergibt sich experimentell der Wert von 39, das bedeutet, wenn der Positionssensor

39 Schritte in x-Richtung erkennt hat die Ausgabematrix sich im Bezug zum Bild um ein Pixel

nach rechts verschoben. Entsprechend ergibt sich in y-Richtung ein Umrechnungsfaktor von

29. Das Verh¨altnis der beiden Umrechnungsfaktoren entspricht dem Verh¨altnis vom mittleren

3.4. SOFTWARE

35

1

4

3

2

Abbildung 3.14: Die Abbildung zeigt das Ausgabemodul VTD-Out mit dem Eingabebild von

dem vorverarbeiteten Kamerabild (weitere Beschreibung siehe Text).

Dot-Abstand in x-Richtung zum mittleren Dot-Abstand in y-Richtung ( siehe Seite 20).

Innerhalb des Moduls k¨onnen im Initialisierungsfile bzw. mit der rechten Maustaste folgende

Einstellungen vorgenommen werden:

width: Gibt den Umrechnungsfaktor in x-Richtung von Sensorkoordinaten in Bildkoordinaten

an.

height: Eigenschaften wie oben, nur f¨ur die y-Richtung.

level: Gibt den Schwellwert f¨ur die Binarisierung an.

hys: Ist der Wert der halben Breite der Hysterese.

with start stop: Gibt an, ob das Bild kontinuierlich ausgegeben wird oder nur beim dr¨ucken

der linken Taste auf der Abtastmatrix erneuert wird.

invertiert: erm¨oglicht eine Invertierung der Ausgabedaten.

3.4.4 Das Aufzeichnen der Daten

Parallel zum Abtasten wird f¨ur jedes Bild eine Datei aufgenommen. Dieses Datei enth¨alt

im Vorspann alle f¨ur die Auswertung wichtigen Daten ¨uber die Einstellungen im Modul VTD-

Out, des Weiteren Angaben zur Zeit und den Dateinamen. Im nachfolgenden Datenteil wird mit

der im Hauptfenster eingestellten Frequenz (



0

) die Position der Ausgabematrix abgelegt. Das

36

KAPITEL 3. DER AUFBAU DES

VTD

Datenformat ist in Abbildung 3.15 dargestellt. Die Gr¨oßen

px

und

py

enthalten die Position der

Ausgabematrix in Bildkoordinaten mit dem Koordinatenursprung in der unteren linken Ecke.

Als Referenz wird der in Abbildung 3.4 gekennzeichnete Referenz-Dot verwendet. Die Gr¨oße

n

17 entspricht einem Z¨ahler, der die Ausgaben mitz¨ahlt. Die Gr¨oßen

mx

und

my

werden zur

Kontrolle mit aufgezeichnet. Sie entsprechen der Ausgabe des Positionssensors, welcher seinen

Koordinatenursprung am Referenzpunkt des Nullpunktsensors hat.

Man erkennt deutlich, dass der Proband erst bei

n

= 17

angefangen hat, die Ausgabema-

trix zu bewegen18. Dieser variable und in jeder Datei vorhandene Offset wird sp¨ater bei der

Auswertung in den Berechnungen ber¨ucksichtigt.

###############################################

# c:\users\maucher\daten\luk0002.txt.txt

# Mon Jun 08 17:27:25 1998

## sx= = 48 ##

## sy= = 60 ##

## width= = 39 ##

## height = 29 ##

## level =127 ##

## hys = 20 ##

## with_start_stop= 0 ##

#px py n mx my ##

###############################################

40 56 0 0 0

40 56 1 0 0

40 56 2 0 0

40 56 3 0 0

40 56 4 0 0

40 56 5 0 0

40 56 6 0 0

40 56 7 0 0

40 56 8 0 0

40 56 9 0 0

40 56 10 0 0

40 56 11 0 0

40 56 12 0 0

40 56 13 0 0

40 56 14 0 0

40 56 15 0 0

40 56 16 0 0

40 55 17 9 29

40 53 18 27 94

39 51 19 43 162

39 49 20 56 226

39 47 21 69 288

38 45 22 88 346

.

## Zeitdiff: 29.000000 in[s] ##

## Endzeit ##

## Mon Jun 08 17:27:54 1998 ##

###############################################

Abbildung 3.15: Ausschnitt aus einer aufgezeichneten Datei.

17In manchen Dateien wird noch die Arbeitsedefinition

time

verwendet.

18Die Nullpunktreferenz ist gekenzeichnet durch die Daten

px

=

nx

=40

und

py

=

ny

=60

.

3.4. SOFTWARE

37

Software-Routine f¨ur das schreiben der Daten

Um die in Kapitel 4.7 vorgenommene Fehlerbetrachtung verst¨andlich zu machen, muss kurz

die Software-Routine beschrieben werden, mit der die Daten niedergeschrieben werden.

Die Steuerung der Zeit wird ¨uber das Hauptfenster des Visor-Programms geregelt. Das

Hauptfenster kontrolliert die Zeit mit einem vom Betriebssystem bereitgestellten Z¨ahler. Dieser

Z¨ahler, der mit dem Befehl QueryPerformanceCounteraufgerufen wird, bietet zusammen

mit der ebenfalls abrufbaren Prozessorfrequenz eine Zeitskala, die mindestens auf dem 1% Ni-

veau genau ist. Mit dieser Zeitskala wird mit der eingestellten Frequenz



0

das oberste Weiterver-

arbeitungsmodul aktualisiert (vgl. Abbildung 3.16). Vom Hauptprogramm wird gesteuert, dass

die Aktualisierunsgrate die eingestellte Frequenz nicht ¨uberschreitet, jedoch ist keine Kontrolle

f¨ur die Unterschreitung dieser Frequenz vorgesehen. Bei jeder Aktualisierung des VTD-Out-

Moduls werden die Daten des Positionssensors in eine Datei abgelegt (vgl. Kapitel 3.4.4). Aus

diesen regelm¨aßig niedergeschriebenen Daten berechnet sich die Zeitskala, die der Auswertung

in Kapitel 4.3 zugrunde liegt.

38

KAPITEL 3. DER AUFBAU DES

VTD

Software-Puffer Hardware-Puffer

Daten für die

Ausgabematrix

0

νmax

0

νvon unabhängig

Daten vom Positionssensor

Aufzeichnung der

Daten

0

νmax

1. Modul

Zeitroutine

QueryPerformanceCounter

Hauptfenster

0

νmax

0

νUpdate mit max

Positionsdaten

VTD

serielle Abarbeitung

VTD-Out

Bilddaten

Abbildung 3.16: Darstellung des zeitlichen Ablaufes innerhalb des Visor-Progammes.

3.5. DAS ZEITMANAGEMENT DER DATEN

39

3.5 Das Zeitmanagement der Daten

Das zeitliche Zusammenspiel der Daten auf dem VTD wird von der internen Uhr im Haupt-

fenster des Visor-Programms bestimmt. Die Anzahl der Bilder, die maximal pro Sekunde ausge-

gebenen werden k¨onnen, h¨angt von vielen Faktoren ab. Einer der Faktoren, der nicht zu beein-

flussen ist, ist die Geschwindigkeit der CPU des Rechners. Alle aufgef¨uhrten Zahlenwerte ska-

lieren mit der Taktfrequenz des verwendeten Rechners. F¨ur das HTVSS steht ein Notebook der

Firma Toshiba zur Verf¨ugung, das mit einer Pentium P90 CPU der Firma Intel und

40

MByte

RAM ausgestattet ist. Die aufgef¨uhrten Ergebnisse beziehen sich auf Messungen mit diesem

Rechner, wobei keine weiteren Prozesse im Hintergund ablaufen.

Weiter gilt es zu ber¨ucksichtigen, dass durch die Implementierung der Bildverarbeitungsope-

rationen als Multiplikation des Bildes mit der Filtermatrix die Rechengeschwindigkeit quadra-

tisch von der Filtergr¨oße und der Gr¨oße der Module abh¨angt [J¨ahne 93]. Somit beziehen sich

die Werte auf eine einheitliche Modulgr¨oße von

64



64

, entsprechend der Aufl¨osung der ver-

wendeten Kamera. Des Weiteren finden bei der Messung ausschließlich Filter mit einer

3



3

Filtermatrix Verwendung. Durch das lineares Hintereinanderschalten mehrerer Weiterverarbei-

tungsmodule addieren sich die Verarbeitungszeiten der einzelnen Module und beschr¨anken so

die maximale Ausgabefrequenz.

Der letzteFaktor, der die maximaleAusgabefrequenz beschr¨ankt, ist dieZeit, welcheben¨otigt

wird, um den Inhalt der einzelnen Module auf dem Bildschirm darzustellen. Um die maximale

Ausgabe festzustellen, ist nur das erste und letzte Modul auf Bildschirmausgabe eingestellt.19

Es ergeben sich folgende Ergebnisse:



Bei der direkten Ausgabe von Ausschnitten von Grafiken ohne weitere Bildverarbeitungs-

schritte wird die Abtastmatrix auf dem VTD maximal alle

15

;

6



0

;

3

ms

aktualisiert. Was

zur der unten genannten Update-Rate f¨uhrt:



aus

=64



1

;

5

Hz

F¨ur die serielle Ausgabe ben¨otigt man 99 (

16



#

B r ail l emodul e

+3

) Ausgaben auf der

IO-Karte. Vergleicht man nun die maximale Ausgabefrequenz



aus

mit den Werten von

Kapitel 3.2.1, erkennt man, dass sich dieser Wert noch um den Faktor 5 von der maxima-

len, nur von der Ausgaberate der IO-Karte beschr¨ankten, Ausgabefrequenz von

344

Hz

unterscheidet.



Die Kamerasoftware und Hardware machen ein Auslesen und Anzeigen des Kamerabildes

inerhalb von

41

:

7



14

:

3

ms

m¨oglich. Daraus ergibt sich eine Ausgabefrequenz von:



K amer a

=24



4

Hz



Bei der Ausgabe mit einlesen des Kamerabild, Bildverabeitung und Ausgabe von den Bil-

dern auf dem VTD ergibt sich eineAusgabefrequenz bei Verwendung der beiden Sobelfilter

und des Mixfilters zur Kantendetektion von:



S obel

=9

:

75



0

:

2

Hz

19Bei jedem Modul kann mit der Einstellung

v isibl e

die Bildschirmausgabe ein- oder ausgeschaltet werden.

40

KAPITEL 3. DER AUFBAU DES

VTD

und bei Verwendung des morphologischen Filters zur Kantendetektionl¨aSst sich eine Aus-

gaberate von:



M or oph

=11

:

0



0

:

75

Hz

erreichen.



Bei der Ausgabe der Daten, die vom Pingpong-Modul erzeugt werden ist die maximale

Ausgaberate:



P ing pong

=33

:

5

Hz



1

:

5

Hz

Kapitel 4

Einsatz des VTD

4.1 Die Fragestellung

F¨ur die Erprobung des VTD ist ein Testverfahren entwickelt worden, das zur Kl¨arung folgender

Fragestellung dient:

1. Inwieweit k¨onnen Figuren1auf dem VTD erkannt werden?

2. Inwieweit ist es stark sehbehinderten Personen m¨oglich, die Figuren durch Abfahren auf

der virtuellen Matrix zu erkennen?

3. Inwieweit wird das Abtasten durch die geometrischen Abmessungen des VTD beeinflusst?

4. In welchem Zeitrahmen k¨onnen Figuren erkannt werden?

5. Ist es sinnvoll eine Abtastmatrix mit einer gr¨oßeren Anzahl von Dots pro Fl¨acheneinheit

zu verwenden?

6. Gibt es eine ideale Gr¨oße f¨ur die Abtastmatrix?

7. Inwieweit ist es m¨oglich bewegte Figuren bzw. den Verlauf einer Bewegung zu erkennen?

8. Welche Anforderungen m¨ussen an die zuk¨unftige Bildverarbeitung gestellt werden oder

ist das vorhandene Bildverarbeitungskonzept ausreichend?

9. Ist es m¨oglich Gr¨oßenverh¨altnisse richtig einzusch¨atzen?

10. Wie gut ist das Aufl¨osungsverm¨ogen des VTD ?

1Der Begriff Bild bezeichnet in dieser Arbeit die Gesamtdarstellung auf der Abtastfl¨ache und der Begriff Figur

wird f¨ur den Bildinhalt verwendet. So beinhaltet z.B. Bild 0033 (siehe Abbildung 4.3) drei Figuren, jede der drei

Figuren stellt ein Quadrat dar, wobei die Figuren die gleiche Gr¨oße haben und somit identisch sind.

41

42

KAPITEL 4. EINSATZ DES

VTD

Das Testverfahren bietet zusammen mit dem Aufzeichnen der Bewegungen der Ausgabematrix

dieM¨oglichkeitUntersuchungenzur taktilen bzw.haptischen2Wahrnehmungvorzunehmen. Von

besonderem Interesse f¨ur das Vision-Projekt ist die Beantwortung folgender Fragen:

1. Zeigt sich ein signifikanter Unterschied beim Erkennen von geometrischen Figuren zwi-

schen der Gruppe der Blinden und der normalsehenden Vergleichsgruppe?

2. Welche Strategie verfolgen die Probanden beim Abtasten?

3. Gibt es signifikante Unterschiede hinsichtlich der Strategie zwischen den beiden Gruppen?

4. Welche Formen werden besser erkannt und welche schlechter?

5. Gibt es Strukturen innerhalb der Figuren, an denen sich die Probanden besonders lange

aufhalten?

4.2 Die Methode

4.2.1 Der Aufbau des Testverfahrens

Das Testverfahren beinhaltet 60 Bilder, die nacheinander zum Abtasten auf dem VTD darge-

boten werden. Die Bilder lassen sich in eine Vorbereitungsreihe und 10 Testreihen einteilen.

Die Vorbereitungsreihe dient zum Kennenlernen des VTD . Der Proband wird in den

Testablauf eingef¨uhrt und mit den drei Grundfigurentypen:

– Figuren mit horizontalen und vertikalen Linien

– Figuren mit diagonalen Linien

– Figuren mit gekr¨ummten Linien

bekannt gemacht (siehe Abbildung 4.1).

Um das im weiteren Verlauf notwendige großfl¨achige Abtasten einzu¨uben, dient das in

Kapitel 3.4.2 beschriebene Pingpong Spiel. Die Aufgabe des Probanden besteht darin,

den sich bewegenden Ball auf dem VTD zu verfolgen.

In Testreihe 2–5 (siehe Abbildung 4.2) sind jeweils sechs Figuren dargestellt, wobei pro

Reihe immer drei unterschiedliche Figuren in zwei verschiedenen Gr¨oßen vorkommen.

Die Figuren innerhalb einer Reihe unterscheiden sich in der Anzahl der verwendeten

Linien.

– Von Reihe 2 zu Reihe 3 k¨onnen die Figuren zus¨atzlich zu den horizontalen und

den vertikalen Linien auch schr¨age Linien beinhalten.

– Bei Reihe 4 kommen zus¨atzlich gekr¨ummte Linien hinzu.

– In Reihe 5 wird eine Auswahl der Figuren aus Reihe 2-4 angeboten.

2Die Begriffe taktil und haptisch werden in Kapitel 4.6.1 auf Seite 60 genauer spezifiziert.

4.2. DIE METHODE

43

Bildvor

0003

0001

Bildvor BildvorBildvor 000400002 Bildvor

0005 Bildvor

0006

Abbildung 4.1: Vorbereitungs-Testreihe

Bei den Figuren der ersten vier Reihen kommen nur zwei Gr¨oßen vor, wobei als Gr¨oße

die Absolutmaße in x- und y-Richtung definiert sind. Das ergibt die M¨oglichkeit, die

Figuren zus¨atzlich je nach gr¨oße in zwei Klassen einzuteilen.

Testreihe 6 (siehe Abbildung 4.3) dient zum Ermitteln der Aufl¨osungsgrenze beim Er-

tasten auf dem VTD . Zu diesem Zweck werden unterschiedlich viele parallele Linien

gleichzeitig dargestellt. Der Abstand der Linien unterscheidet sich von Bild zu Bild. Die

Aufgabe besteht darin, die Anzahl der dargestellten Linien zu bestimmen.

In Testreihe 7 (siehe Abbildung 4.4) werden unterschiedlich viele identische Quadrate

gleichzeitig auf die Ausgabe projiziert deren Anzahl der Proband feststellen soll. Die

Bilder unterscheiden sich in der Anzahl der dargestellten Quadrate und im Abstand der

einzelnen Figuren voneinander. Das Ziel ist festzustellen, inwieweit sich einzelne Figu-

ren noch unterscheiden lassen.

Mit Testreihe 8 wird festgestellt, inwieweit sich verschiedene Gr¨oßen auf dem VTD

differenzieren lassen. Zu diesem Zweck sind jeweils zwei verschieden große Quadrate

gleichzeitig auf das VTD projiziert und der Proband muss bestimmen, welches der bei-

den Quadrate das gr¨oßere ist (siehe Abbildung 4.5).

Bei Testreihe 9 geht es um das Erkennen einfacher unbekannter Figuren (siehe Abbil-

dung 4.6).

Bei der Testreihe 10 handelt es sich um das Erkennen von sogenannter Snodgrass-

Figuren[Snodgrass 80], welche Snodgrass f¨ur Bestimmungstests zur Wahrnehmung ent-

wickelt hat. Diese Figuren sind aus einer Auswahl von 260 Figuren ausgew¨ahlt. Sie

finden auch Verwendung bei einer ¨ahnlichen Testreihe zur taktilen Wahrnehmung (vgl.

[Loomis 91])(siehe Abbildung 4.7).

44

KAPITEL 4. EINSATZ DES

VTD

Bild

0002

0000

Bild BildBild 00030001 Bild

0004 Bild

0005

Bild

0008

0006

Bild BildBild 00090007 Bild

0010 Bild

0011

Bild

0014

00012

Bild BildBild 00150013 Bild

0016 Bild

0017

Bild

0020

00018

Bild BildBild 00210019 Bild

0022 Bild

0023

Abbildung 4.2: Testreihe 2-5

0026 Bild

0027

00024

Bild Bild

0025 0028 Bild

0029

Bild

0030

Bild

0031

Abbildung 4.3: Testreihe 6

Bild

0034

00032

Bild BildBild 00350033 Bild

0036 Bild

0037

Abbildung 4.4: Testreihe 7

4.2. DIE METHODE

45

00038 Bild

0040

Bild Bild Bild

00410039 Bild

0042

Abbildung 4.5: Testreihe 8

Bild Bild

0046 Bild

0047

00043

Bild

0048

0044

Bild

0049

Bild

0050

0045

Bild

0051 Bild

0052

Abbildung 4.6: Testreihe 9

Bild

0055

0053

Bild BildBild 005600054 Bild

0057 Bild

0058

Abbildung 4.7: Testreihe 10

46

KAPITEL 4. EINSATZ DES

VTD

identische Figuren

1. Bild 2. Bild

0003 0022

0005 0020

0006 0018

0012 0019

0017 0021

0011 0023

kongruente Figuren

1. Bild 2. Bild 3. Bild 4. Bild

0000 0004 0051

0001 0005 0020 0045

0002 0003 0022 0047

0006 0008 0018

0007 0011 0023

0009 0010 0048

0012 0014 0019

0013 0017 0021

0015 0016

Tabelle 4.1: Zuordnung von identischen und kongruenten Figuren innerhalb der Testreihen.

Bei den Testreihen kommt es zus¨atzlich noch zu einem wiederholten Auftreten von identi-

schen und von kongruenten3Figuren in verschiedenen Bildern. Die Bilder sind in unregelm¨aßi-

gen Abst¨anden auf dem Test verteilt und die Figuren haben eine unterschiedliche Lage innerhalb

des Bildes. Um innerhalb der Testreihen die Bilder leichter zuzuordnen, sind in Tabelle 4.1 links

alle identischen Figuren und auf der rechten Seite alle kongruenten Figuren aufgef¨uhrt.

4.2.2 Die Stichprobe

Die Stichprobe umfasst insgesamt 10 Probanden, wovon 6 blind und 4 normal sehend sind.

Der Test ist f¨ur alle Probanden unbekannt gewesen, auch ist keiner in die Entwicklung des VTD

involviert.

Die sehenden Probanden sind Studierende, die sich freiwillig und aus eigener Motivation

bereiterkl¨art haben bei diesen Tests mitzuwirken. Der Altersbereich der sehenden Probanden

liegt zwischen 21;4–30;3 Jahren4(Durchschnitt 27;6 Jahre) wobei zwei weiblichen und zwei

m¨annlichen Personen an dem Test teilnahmen. Alle haben bisher keine Erfahrungen mit Tests

zur taktilen Wahrnehmung gehabt.

Bei der Gruppe der Blinden handelt es sich um sechs m¨annliche Jugendliche im Alter zwi-

schen 15;5 und 24;8 Jahren (Durchschnitt 18;2 Jahre). Die Auswahl von ausschließlich m¨ann-

lichen blinden Probanden ist rein zuf¨allig und hat keine weitere Bedeutung. Bei den Probanden

E bis H handelt es sich um Sch¨uler der Schloss-Schule Ilvesheim5, an der auch die Tests statt

gefunden haben. Die Sch¨uler geh¨oren nach Auskunft der Lehrer zu den Leistungsst¨utzen in

ihrer jeweiligen Klasse. Die Probanden I und J haben auf einem allgemeinbildenden Regel-

Gymnasium ihr Abitur erworben und studieren zur Zeit bzw. sind im Begriff zu studieren.

3Kongruent bedeutet, dass die Figuren sich nur durch ihre Gr¨oße unterscheiden.

423;3 bedeutet 23 Jahre und 3 Monate.

5Die Schloss-Schule Ilvesheim ist eine Schule f¨ur blinde und sehbehinderte Sch¨uler.

4.2. DIE METHODE

47

Von den blinden Jugendlichen haben alle bis auf Proband F kein Restsehverm¨ogen. Proband

F kann nach eigenen Angaben nur hell und dunkel unterscheiden, wenn ein sehr großer Inten-

sit¨atsunterschied dazwischen liegt. Zwei der Jugendlichen verloren ihr Restsehverm¨ogeninden

ersten 5 Lebensjahren, bei den anderen handelt es sich um drei geburtsblinde Personen.

4.2.3 Der Ablauf

Der Test ist mit den sehenden Probanden am Institut f¨ur Hochenergiephysik und mit den

blinden Sch¨ulern in ihrer gewohnten Umgebung in der Schule durchgef¨uhrt worden. Die bei-

den blinden Studenten sind f¨ur die Untersuchung in die Augenklinik der Universit¨at Heidelberg

gekommen.

F¨ur die Testdurchf¨uhrung sind zwei Stunden eingeplant, bei den blinden Sch¨ulern ist der

Test gek¨urzt worden, damit in der zur Verf¨ugung stehenden Zeit mit einer gr¨oßeren Anzahl von

Sch¨ulern gearbeitet werden konnte. Die Testreihen 6 und 9 wurden f¨ur diesen Zweck ohne

gr¨oßere Einschr¨ankung f¨ur die Ergebnisse gestrichen.

Nach dem Bekanntmachen mit dem VTD mit Hilfe der Vorbereitungs-Testreihe ist es dem

Testleiter freigestellt, zus¨atzlich zum Ein¨uben des großfl¨achigen Abtasten, das Pingpong Spiel

einzusetzen oder gleich mit der Testreihe 2 zu beginnen.

F¨ur das Erkennen der Figuren wird nach folgendem Schema vorgegangen:

–Zu Beginn einer jeden Reihe wird dem Probanden mitgeteilt, was f¨ur Figuren er zu sehen6

bekommt. Der Testleiter richtet sich nach den Anweisungen auf den Auswertungsb¨ogen

(siehe Anhang B).

–Jedes Abtasten einer neuen Figur beginnt am oberen rechten Punkt der Abtastfl¨ache, der

sogenannten Nullpunktreferenz (siehe Seite 27).

–Die Probanden sollen, wenn sie glauben eine Figur erkannt zu haben, wieder auf diese

Position zur¨uckfahren und dem Testleiter mitteilen, was sie sehen.

–Nach sp¨atestens 2 Minuten bricht der Testleiter den Tastvorgang ab, wenn bis zu diesem

Zeitpunkt die Figur noch nicht erkannt wird.

–Nach dem Erkennen oder nach dem Abbruch wird dem Testteilnehmer gesagt, ob die von

ihm gesehene Figur mit der dargestellten ¨ubereinstimmt.

–Bei Differenzen zwischen dargestellter und wahrgenommener Figur wird die Figur noch-

mals abgefahren, wobei der Testleiter die Figur beschreibt.

6Ich werde ab hier den auch in der Sehbehinderten-und Blindenp¨adagogik ¨ublichenBegriff des Sehens f¨ur alles

was erkannt wurde bzw. f¨ur Dinge die ertastet wurden verwenden.

48

KAPITEL 4. EINSATZ DES

VTD

–Der Testleiter notiert, ob die Figur richtig, falsch oder nicht erkannt wird sowie alle f¨ur die

Auswertung wichtigen Bemerkungen der Probanden auf dem Auswertungsbogen.

–Nachdem ein neues Bild eingestellt und eine neue Datei eingerichtet ist, beginnt der Te-

stablauf von vorne.

Am Schluss des Tests wird das Pingpong Spiel eingespielt, wobei wie in dem Auswertungsbogen

erl¨autert die Anzahl der ”Ballverluste“ und die ben¨otigte Zeit zum Wiederauffinden notiert wird.

4.3. AUSWERTUNG DER DATEN

49

4.3 Auswertung der Daten

F¨ur dieAuswertungder Datenwerden durch verschiedeneProgrammealle wichtigenKenngr¨oßen

aus den aufgezeichneten Daten berechnet. Die wichtigsten Kenngr¨oßen sind:

Erkennungszeit

Die Erkennungszeit ist die Zeit in Sekunden, die der Proband ben¨otigt, um dieihm gestellte

Aufgabe zu l¨osen. Es wird die Zeitdifferenz bestimmt zwischen dem ersten Bewegen, weg

von der Nullpunktreferenz bis zum Wiederrerreichen dieses Punktes. Im weiteren Verlauf

wird diese Zeit mit einem

T

gekennzeichnet. F¨ur die Berechnnug dient folgende Formel:

k

n

=1

8

px

n

6

=

nx

^

py

n

6

=

ny

sonst

k

n

=0

)

T

=

1



0

n

max

X

n

=0

k

n

(4.1)

Geschwindigkeit

v

n

:

Die Momentangeschwindigkeit

v

n

in der Einheit [Pixel/s] bezeichnet die Geschwin-

digkeit mit der die Ausgabematrix bewegt wird. Sie wird mit folgender Formel be-

rechnet:

dx

=

px

n

,

px

n

,

1

und

dy

=

py

n

,

py

n

,

1

)

v

n

=



0



p

dx

2

+

dy

2

(4.2)

v

:

Die ¨uber ein Bild gemittelte Geschwindigkeit

v

in der Einheit [Pixel/s] ergibt sich

somit durch:

v

=

1

T

n

max

X

n

=0

p

dx

2

n

+

dy

2

n

(4.3)

.

Minimaler Abstand

Der Minimalabstand ist eine Kenngr¨oße, die die minimale Entfernung vom Referenzdot

der Ausgabematrix zu der Figur in der Einheit [Pixel] angibt. Sie wird berechnet indem

zu jedem Datenpunkt der minimale Abstand zu einem Pixel des Ausgabebildes, dessen

Grauwert gr¨oßer als das Binarisierungsniveau (

binl ev el

) ist, berechnet wird. Diese Gr¨oße

wird im Weiteren mit

cda

7bezeichnet:

mit

cda

n

= min

f

(

p

)

>binlev el



q

(

f

(

p

)

x

,

px

n

)

2

+(

f

(

p

)

y

,

py

n

)

2



)

cda

=

1

T





0

n

max

X

n

=0

min

n



k

n

(4.4)

7c

¯losest d

¯istance of a

¯pproach

50

KAPITEL 4. EINSATZ DES

VTD

Zeit ohne Kontakt

t no con

:

Diese Gr¨oße bestimmt die Zeit in der die Ausgabematrix keinen Kontakt mit

der Figur hat und somit auch keine Dots angesteuert werden. F¨ur diese Gr¨oße wird im

Folgenden die Variable

t nocon

und f¨ur die auf die Erkenungszeit normierte Variable

t nocon

r

verwendet. Die Gr¨oße berechnet sich wie folgt:

mit

cda x

n

= min

f

(

p

)

>binlev el

(

f

(

p

)

x

,

px

n

)

und

cda x

n

= min

f

(

p

)

>binlev el

(

f

(

p

)

y

,

py

n

)

l

n

=1

8 ,

5

6

cda x

n

6

6

^ ,

1

6

cda x

n

6

2

sonst

l

n

=0

)

tnocon

=

1



0

n

max

X

n

=0

k

n



l

n

,

t f ir stcon

,

t l astcon

(4.5)

t rstcon

:

Diese Gr¨oße bezeichnet die Zeit, die ben¨otigt wird bis zum ersten Male Dots

auf der Ausgabematrix ausgegeben werden.

t lastcon

:

Die Gr¨oße ist entsprechend der Gr¨oße

t f ir stcon

f¨ur die Zeit, die ben¨otigt

wird bis die Matrix wieder am Referenzpunkt angelangt ist.

Anzahl

Mit Anzahl (

A

) steht eine Gr¨oße zur Verf¨ugung, die angibt wieviel Dots im Durchschnitt

ausgegeben werden. Bei der Normierung der Kenngr¨oße Anzahl werden nur Zeitpunkte

ber¨ucksichtigt an denen auch Dots der Ausgabematrix angesteuert werden. Wenn

D



die

einzelnen Dots der Ausgabematrix bezeichnet, wobei mit



die Matrix entsprechend der

Schreibweise







durchgez¨ahlt wird (siehe Abbildung 4.8) und

D



= 1

ist, falls der

entsprechende Dot angezeigt wird, (sonst

D



=0

) ergibt sich f¨ur die Berechnung:

A

n

=

11

X



=0

3

X



=0

D



(4.6)

A

=

1

T

,

(

t nocon

+

t f ir stcon

+

t l astcon

)

n

max

X

n

=0

A

n

(4.7)

Quotient

Der Quotient (

r

)gibtdasVerh¨altnis des Weges in y-Rchtung zum Weg in x-Richtung an.

F¨ur die Gr¨oße

r

ergibt sich:

r

=

P

dy

P

dx

(4.8)

4.3. AUSWERTUNG DER DATEN

51

Schwerpunkt

Zus¨atzlich wird zu 4.7 noch der Schwerpunkt in x-Richtung der ausgegebenen Dots be-

rechnet. Jeder angezeigte Dot wird mit dem Abstand zur Referenzlinie gewichtet. Der

Gewichtungsfaktor

g



ist aus Abbildung 4.8 ersichtlich. Um auf eine einheitliche Gr¨oße

zu kommen, wird die Summe aller angezeigten und mitdem entsprechenden Gewichtungs-

faktor multipliziertenDots pro Datensatz gebildet. Anschließendwird der Wert mit

A

n

aus

Formel 4.6 normiert. F¨ur einen treffenden Kennwert

co

8werden diese Werte addiert und

wie die Gr¨oße

A

normiert. Der Algorithmus der Berechnung ergibt sich somit wie folgt:

co

n

=

1

A

11

X



=0

3

X



=0

D





g



co

=

1

T

,

(

t nocon

+

t f ir stcon

+

t l astcon

)

n

max

X

n

=0

co

n

(4.9)

Ort-Zeit-Plots

Wichtige Aussagen k¨onnen zudem aus den Ort-Zeit-Plots ausgelesen werden. Bei diesen

Diagrammen wird die Aufenthaltsdauer des Referenzdots in einem Cluster des Ausgabe-

bildes mit Farbe kodiert. Von besonderem Interesse ist die Cluster-Gr¨oße

2



2

, da sie dem

Mitttelpunkt der Ausgabematrix entspricht. Bei der Darstellung ist es n¨otig die maximale

Anzahl von Eintr¨agen in einen Pixelbereich zu beschr¨anken. Somit ist gew¨ahrleistet, dass

bei einem Stillstand der Ausgabematrix die Skalierung nicht beeintr¨achtigt wird. Bei der

vorliegenden Berechnung wurde die maximale Zeit in einem Pixel auf

0

:

5

s

beschr¨ankt.

Die Zuordnung zwischen Cluster-Gr¨oße und Ausgabematrix ist in Abbildung 4.8 darge-

stellt.

Weg-Zeit-Plots

Zur weiteren Untersuchung der Strategie des Abtastens ist der zur¨uckgelegte Weg d.h. alle

px

,

und

py

,

Werte in ein Diagramm eingezeichnet (siehe Anhang F). Die Zeit wird in

diesen sogenanten Weg-Zeit-Plots in Farbe kodiert. Es ist somit m¨oglich die Verfahrstrecke

des Probanden nachzuvollziehen. Bei den Diagrammen ist die unterschiedliche Kodierung

der Zeit zwischen den Probanden A–D und den Probanden E–J zu beachten. Bei der

Kodierung der Zeit findet hier Formel 4.1 Verwendung.

8c

¯enterofo

¯utput

52

KAPITEL 4. EINSATZ DES

VTD

ν

-2 -1 1

24356

Cluster-Größe 1x1

Cluster-Größe 2x2

Cluster-Größe 6x6

Cluster-Größe 4x4

Ausgabematrix

-6

-6 -5

-5

-5 -4

-4

-4 -3

-3

-3 -2 -1 1

µ

Abbildung 4.8: Veranschaulichung der Cluster in den einzelnen Ort-Zeit-Plots und der Ge-

wichtungsfaktoren

g



zur Schwerpunktsbestimmung.

4.4. ERGEBNISSE

53

4.4 Ergebnisse

Die 10 Probanden bilden zwei Gruppen, Probanden A–D die Gruppe der Sehenden und Pro-

banden E–I die Gruppe der Blinden. Bei den Untersuchungen zeigt sich, dass von allen blinden

Probanden die Funktionsweise des VTD ohne gr¨oßere Erkl¨arungen verstanden wird. Somit ist es

m¨oglich bereits nach k¨urzester ¨

Ubungsphase mit dem Test zu beginnen. Es ist auch bei keinem

Probanden n¨otig gewesen, das Pingpong-Spiel zum Ein¨uben von großfl¨achigen Bewegungen zu

verwenden.

4.4.1 ¨

Ubersicht

Bezogen auf die Testreihen, die von beiden Gruppen durchgef¨uhrt wurden, ist die Rate der

richtig erkannten Bilder vergleichbar. Sie liegt bei der Gruppe der Blinden bei 94% und bei

der Gruppe der Sehenden bei 91% ( siehe Anhang D.1). Deutliche Unterschiede gibt es in

der Zeit, welche die beiden Gruppen zum Erkennen der Figuren und zum L¨osen der Aufgaben

ben¨otigen. Wie in den Abbildungen D.4 und D.3 ersichtlich, ben¨otigen die blinden Personen

durchschnitlich

11

:

3

s

f¨ur das Erkennen der Figuren und die Gruppe der Sehenden

26

:

6

s

.Bei

der Ermittlung dieser Zahlen sind nur die Ergebnisse der Testreihen 2–5 und 7–89ber¨ucksichtigt,

bei denen alle Probanden die Figur richtig erkannt haben.

Auf weitere Beobachtungen hinsichtlichder unterschiedlichen Abtaststrategien der einzelnen

Probanden, die unter anderem wahrscheinlich auch f¨ur diesen Unterschied verantwortlich sind,

wird in Kapitel 4.6 n¨aher eingegangen.

4.5 Ergebnisse in Bezug auf Verwendung des HTVSS

4.5.1 Erkennungszeit

F¨ur die Anwendung als ETA ist es wichtig herauszufinden, in welchem Zeitraum die Figuren

erkannt werden und wie lange blinde Personen ben¨otigen, sich einen ¨

Uberbick auf dem VTD

zu verschaffen. F¨ur die Beantwortung dieser und der Fragen von Kapitel 4.1 spielen nur die

Ergebnisse der blinden Personen eine Rolle, da sie zu den potentziellen Anwendern des HTVSS

z¨ahlen.

Wie Abbildung 4.9 zeigt, liegt die mittlere Erkennungszeit bei den einfachen statischen geo-

metrischen Figuren bei

11

;

0

s

10 und bei den Aufgaben, die das Diskretisieren von Figuren bzw.

den Vergleich von Gr¨oßen beinhalten bei

12

;

5

s

. Es zeigt sich in der Abbildung4.9 ein deutlicher

Gradient von Bild 00 zu Bild 23, obwohl die Komplexit¨at der Figuren nicht abgenommen hat.

Es ist somit zu erwarten, dass es den Benutzern des HTVSS m¨oglich ist, einfache Figuren wie in

den Bildern bzw. auch etwas komplexere Figuren innerhalb von

(10



5)

s

zu erkennen. Es zeigt

sich zudem, dass die blinden Probanden in verh¨altnism¨aßig kurzer Zeit entscheiden k¨onnen, ob

sie bei noch l¨angerem Tasten, ein mehr an Information ¨uber die Figur bekommen k¨onnen. Bei

9Bilder 0000–0023 und 0032–0042

10Auch hier wurde ¨uber alle richtig erkannten Bilder gemittelt.

54

KAPITEL 4. EINSATZ DES

VTD

Mittelung über die Bilder

00-23 und 32-42

0

5

10

15

20

25

0 10203040

Bilder

Erkennungszeit [s]

Mittelung über die Bilder

00-23 und 32-42

0

10

20

30

40

0 10203040

Bilder

Geschwindigkeit [Pixel/s]

Abbildung 4.9: Die Diagrammezeigen links die Erkennungszeit und rechts dieGeschwindigkeit

¨uber die Bilder 00–23 und 32–42. F¨ur die Mittelung sind nur die Zeiten der blinden Probanden

verwendet, die die Figur richtig erkannt haben.

den sehr komplexen Figuren in den Bildern 53–58 k¨onnen die blinden Personen meist schon

nach

43

:

5

s

entscheiden, ob ein weiteres Abtasten, noch zu einem Ergebnis f¨uhrt oder nicht. Im

Durchschnitt bricht die sehende Vergleichsguppe erst nach

90

:

1

s

ab.

Bei den gerade angesprochenen sehr komplexen Figuren, speziell die Bilder 53–55, zeigt

sich auch, dass das Nichterkennen der Figuren nicht nur auf die Komplexit¨at des Bildes zur¨uck-

zuf¨uhren ist. Bei vielen Probanden fehlt die Vorstellung dar¨uber, was das gesehene Muster dar-

stellen k¨onnte. Im Speziellen bei der Tasse (Bild 0055) wird das richtige Muster beschrieben,

doch ist es keinem Probanden m¨oglich gewesen, dieses mit einer Tasse in Verbindung zu brin-

gen,11 sie haben somit nicht die M¨oglichkeit das Gesehene zu benennen. Als Hinweis, dass auch

sehr komplexeFiguren auf dem VTD erkannt werden k¨onnen, sei Proband F aufgef¨uhrt, der nach

30

:

7

s

erkannte, dass es sich bei dem Gegenstand im Bild 0053 um eine Schere handelt.

Ein Problem des VTD wird an den Spitzen im Diagramm 4.9 bei den Bildern 0011 und

0015 deutlich . Durch die geringe Aufl¨osung erscheint der Halbkreis unrund und eckig, es ist

somit schwierig zu erkennen, dass es sich bei der linken Linie um einen Bogen und bei der

rechten Linie um eine Gerade handelt. Bei Bild 0012 ergibt sich ein deutliches Problem des

Verbalisierens dieser Figur, die sp¨ater aber sehr gut wiedererkannt wird. Der geringe Gradient

zwischen den Bildern 0012 und 0014 ist auch damit zu begr¨unden, dass sich die Figur in Bild

0014 sehr nahe am Rand befindet und somit wie die Weg-Zeit-Plots zeigen, schwerer abzutasten

ist. Die Probanden haben dieseStelle, in der N¨ahe des rechten Randes, wie Abbildung4.10 zeigt,

¨ofters ¨uberfahren als andere Figuren.

11Im Anschluss wurde den Probanden vom Testleiter mitgeteilt, dass es sich bei der angebotenen Muster um eine

Tasse handelt. Darauf antworteten drei der sechs Jugendlichen mit ”... das kann gar nicht sein, eine Tasse ist oben

offen..“. Diese ¨

Außerung entspricht der Beschreibung von Zeichnungen blinder Kinder in [Kennedy 97].

4.5. ERGEBNISSE IN BEZUG AUF VERWENDUNG DES

HTVSS 55

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0014

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

0.9

t[s]

Proband_F0014

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

t[s]

Proband_G0014

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0014

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0014

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_J0014

Abbildung 4.10: Das Diagramm zeigt die Aufenhaltsdauer in einem Pixel-Cluster f¨ur das Bild

0014. Von links nach rechts sind die Diagramme f¨ur Proband E bis J dargestellt

4.5.2 Vergleich von Gr¨

oßen und diskretisieren einzelner Figuren auf dem

VTD

F¨ur eine sp¨atere Anwendung als ”travel aid“ sind auch die Testreihen 7 und 8, bei denen es

auf das Diskretisieren einzelner Figuren ankommt, sehr wichtig. Es zeigte sich, dass es m¨oglich

ist, eine Vielzahl von Quadraten auf dem VTD zu erkennen. Bild 0036 zeigt zudem, dass ein

¨

Uberlappen oder wie in Bild 0037ein Ber¨uhren der Figuren vonden Probanden aufgel¨ost werden

kann. Die Rate der richtig erkannten Bilder liegt bei diesen beiden Bilder bei 91.7%, was etwa

dem Schnitt der richtig erkannten Figuren von 89.4% in diesen beiden Testreihen entspricht. Bei

einer zuk¨unftigen Untersuchung mit komplexerer Aufgabenstellung wird sich zeigen m¨ussen, ob

sich dieser Effekt weiter best¨atigt.

4.5.3 Erkennen von Bewegungen

Bei dem Pingpong Spiel, das am Ende des Tests eingespielt wird, zeigt sich, dass es wahr-

scheinlich durch den Aufbau bedingt, eine Grenzgeschwindigkeit gibt, mit der die Abtastmatrix

bewegt werden kann. Die Probanden bewegen die Ausgabematrix in der Geschwindigkeitsstufe

speed

2

mit durschnittlich

18

:

8

P ixel =s

, was im Vergleich mit der Geschwindigkeit des ”Balles“

von

10

P ixel =s

und dem Anteil der Zeit mit Ballkontakten12 von ca. 90% bedeutet, dass die Ge-

schwindigkeit der Ausgabematrix von der bewegenden Figur bestimmt ist. Bei der Einstellung

des Spiels auf

speed

1

, was einer Geschwindigkeit des Balles von

20

P ixel =s

entspricht, ist es

den Probanden nur noch sehr schwer m¨oglich gewesen, die Richtung des Balles zu bestimmen

und es kommt aus diesem Grund zu sehr vielen Ballverlusten. Im Durchschnitt ben¨otigen die

Probanden bei dieser Einstellung ca. 30% der Zeit, um den Ball zu suchen. Die durchschnitt-

liche Geschwindigkeit der Ausgabematrix bei dieser Testreihe von

31

:

3

s

ist somit sicher sehr

nahe an der Grenzgeschwindigkeit des Systems, die bei ca.

40

P ixel =s

liegen wird. Wie die

Zahlenwerte in Abbildung E.4 in Bezug auf diese Aussage zu interpretieren sind wird auf Seite

66 dargelegt.

Aus der Beobachtung l¨asst sichschließen, dass es den Probandennach einer l¨angeren ¨

Ubungs-

phase m¨oglich sein wird, bewegten Figuren mit einer Gr¨oße von

9



9

Pixel zu folgen, solange

12Zu dem Zeitpunkt des Testes war es nicht m¨oglich, gleichzeitig die Bewegung des Balles und die Bewegung

der Ausgabematrix aufzuzeichnen. Aus diesem Grund sind die Ballverluste optisch bestimmt und die Zeit zum

Wiederauffinden von Hand gestoppt. Die Zeiten und Prozentangabensind somit entsprechend ungenau und k¨onnen

eher als Trend gewertet werden.

56

KAPITEL 4. EINSATZ DES

VTD

die Geschwindigkeit der Figur 20 bis 30

P ixel =s

nicht ¨ubersteigt. F¨ur die Praxis bedeutet dies,

dass bei einem ¨

Offnungswinkel der Kamera von

27

:

2



und den geometrischen Abmessungen

des Vision-Chips die Geschwindigkeit der aufgenommenen Figur in einem Abstand von

10

m

nur zwischen

1

:

3

m=s

und

2

:

0

m=s

liegen darf. Nur wenn der Benutzer die Figur noch verfol-

gen kann, ist es m¨oglich, die Richtung der Bewegung zu bestimmen. Eine Geschwindigkeit von

2

:

0

m=s

(

7

:

2

k m=h

) entspricht etwa der Geschwindigkeit eines sehr langsamen Fahrradfahrers

oder eines schnellen Fußg¨angers.

Gegen diese ¨

Uberschlagsrechnung l¨asst sich einwenden, dass ein herannahender Gegenstand,

der sich nicht senkrecht zur Blickrichtung bewegt seine Gr¨oße ¨andert und sich somit ein weiterer

Parameter ergibt, der die Geschwindigkeit eines Gegenstandes charakterisiert. Auch diese Gr¨oße

¨andert sich mit der obigen Geschwindigkeit zus¨atzlich noch in x- und y-Richtung, was bedeu-

tet, dass der Benutzer nicht nur die Figur verfolgen, sondern auch eine gr¨oßer werdende Kontur

abfahren muss. Die Grenzgeschwindigkeit, die ein herannahender Gegenstand haben darf, um

seine Bewegungsrichtung festzustellen wird sich aus diesen Gr¨unden wahrscheinlich eher verrin-

gern als vergr¨oßern. F¨ur den Einsatz des HTVSS ist die beschr¨ankte Wahrnehmung von schnellen

Bewegungen sicher nicht das gr¨oßte Hindernis. Da das HTVSS den auditiven Sinneskanal nicht

beeintr¨achtigt, k¨onnen diese schnellen Gegenst¨ande auch durch ihr charaktaristisches Ger¨ausch-

spektrum erkannt werden.

4.5.4 Auswirkung der geometrischen Abmessungen der Abtastmatrix

Das VTD hat in seinen geometrischen Abmessungen die Besonderheit, dass der Abstand der ein-

zelnen Dots in x-Richtung nicht konstant ist, und dass in y-Richtung die Ausgabematrixauf zwei

Schienen gelagert ist. Es stellt sich die Frage, inwieweit sich diese geometrischen Besonderhei-

ten auf das Abtasten auf dem VTD auswirken.

In Abbildung 4.11 ist der nach Formel 4.9 berechnete Schwerpunkt der ausgegebenen Dots

¨uber die von allen blinden Probanden durchgef¨uhrten Testreihen dargestellt. Es zeigt sich, dass

sich im Durchschnitt bei allen Probanden der Schwerpunkt der angezeigten Dots in x-Richtung

im Mittelpunkt der Abtastmatrix befindet. Da alle Probanden als Tastfinger f¨ur das Braille-

schriftlesen den Zeigefinger der rechten Hand benutzen und somit auch die Ausgabemarix mit

den drei Fingern der rechten Hand f¨uhren, ist zu erwarten, dass wenn die Hauptinformationen

¨uber den Zeigefinger und den Mittelfinger aufgenommen werden, der

co

-Wert wesentlich kleiner

als Null sein wird. Der

co

-Wert ist im Durchschnitt

,

0

:

58

, was bedeutet, dass von den Pro-

banden gr¨oßtenteils die volle Matrixbreite ausgenutzt wird. Die starken Variationen zeigen aber

auch, dass durchaus Bilder innerhalb der Testreihe vorhanden sind, bei denen die Probanden

ein st¨arkeres Gewicht auf die linke Seite der Matrix legen. Bei der Interpretation dieser Daten

m¨ussen immer das dargestellte Bild sowie die Weg-Zeit-Plots als Referenz mit einbezogen wer-

den. Da die Ausgabematrix in x-Richtung 12 Dots besitzt und die Aufl¨osung des VTD in dieser

Richtung 48 Pixel ist, ergeben sich Situationen wie in Abbildung 4.10 dargestellt, bei denen es

den Probanden nicht m¨oglich ist, mit jedem Dot alle Punkte auf der Figur anzufahren.

Die Spitzen der Verteilung in Abbildung 4.11 links sind deutlich bei den Figuren in den

Bildern 5, 9, 10 und 14–16. Diese Bilder sind schwieriger als die anderen zu erkennen. Dieses

erschwerte Erkennen zeigt sich durch eine erh¨ohte Erkennungzeit und durch eine geringere Rate

4.5. ERGEBNISSE IN BEZUG AUF VERWENDUNG DES

HTVSS 57

co-Werte über alle blinden Probanden

Testreihe 2-5 und 7-8

-2

-1,5

-1

-0,5

0

0,5

1

0 10203040

Bilder

co

−4 −3 −2 −1 0 1 2

Coo

0

0.02

0.04

0.06

0.08

Anteil

CO−Werte über alle blinden Probanden

Testreihe 2−5 und 7−8

Abbildung 4.11: Schwerpunkt der ausgegebenen Dots (berechnet nach Formel 4.9). Das linke

Diagramm zeigt den gemittelten

co

,

Wert ¨uber die Bilder und das rechte das Histogramm mit

mean

:

,

0

:

58

rms

:0

:

896

.

der richtig erkannten Bilder (vgl. Abbildung D.4, D.3 und D.2). Es ist davon auszugehen, dass

bei diesen schwierigen Figuren die Probanden mehr mir dem Zeige- und Mittelfinger versuchen

die Figur zu erkennen. Die Theorie, dass bei schwierigen Aufgaben, die Probanden gr¨oßtenteils

die Dots des Zeige- und Mittelfingers verwenden best¨atigt sich auch in Abbildung 4.12. Es ist

zu erkennen, dass bei diesen Bildern durchschnittlich gleichviele Dots angezeigt werden wie bei

den Bildern mit

co

,

0

:

5

. Das bedeutet, dass der negative

co

,

Wert nicht durch eine geringere

Anzahl von dargestellten Dots verursacht wird.

Der Mittelwert der Kenngr¨oße

Anz ahl

von

6

:

80

befindet sich deutlich unter dem arithmeti-

schen Mittel der Anzahl der waagerechten zur Anzahl der senkrechten Dots von

8

:

00

. Es zeigt

sich somitnochmals, dass die Probanden beim Abtasten versuchen dieInformationen nicht durch

Abtasten der Ausgabematrix sondern durch Verfahren der Matrix zu gewinnen.

Anzahl über alle blinden Probanden

Testreihe 2-5 und 7-8

0

2

4

6

8

10

12

0 10203040

Bilder

Anzahl

0 2 4 6 8 10 12 14

Anzahl [Dots]

0

0.1

0.2

0.3

Anzahl über alle blinden Probanden

Testreihe 2−5 und 7−8

Abbildung 4.12: Anzahl der ausgegebenen Dots (Berechnung nach Formel 4.7). Das linke

DiagrammzeigtdiegemittelteAnzahl ¨uber die Bilder und dasrechte dasHistogrammmit

mean

:

6

:

80

D ots rms

:1

:

56

D ots

.

58

KAPITEL 4. EINSATZ DES

VTD

r-Wert über alle blinden Probanden

Testreihe 2-5 und 7-8

0

0,5

1

1,5

2

2,5

0 10203040

Bilder

r-Wert

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4

r

0

0.1

0.2

0.3

r−Werte über alle blinden Probanden

Testreihe 2−5 und 7−8

Abbildung 4.13: Vergleich der

r

,

Werte (Berechnung nach Formel 4.8). Das linke Dia-

gramm zeigt die gemittelte

r

,

Wert ¨uber die Bilder und das rechte das Histogramm mit

mean

:

1

:

54

rms

:0

:

485

.

4.5.5 Einfluss der Linearf¨uhrungen auf das Abtasten

Bei dem Aufbau mit zwei Schienen (vgl. Abbildung 3.1) stellt sich die Frage, ob sich die

Probanden in x-Richtung signifikant h¨aufiger bewegen, da die Ausgabematrix in dieser Richtung

nur auf einer Schiene gef¨uhrt wird. Es ist auch denkbar, dass die Probanden sich dreimal so

h¨aufig in y-Richtung bewegen, da bedingt durch die

4



12

Anordnung der Dots, die Information

in y-Richtung nur ein Drittel derjenigen in x-Richtung ist.

Die Diagamme in Abbildung 4.13 zeigen, dass der

r

,

Wert nur unwesentlich innerhalb der

Testreihen schwankt, doch wie ausAbbildung D.5 ersichtlich, zeigt sich einesehr starkeSchwan-

kung innerhalb der Bilder bei den einzelnen Probanden. Dieses l¨asst vermuten, dass der Wert

st¨arker von den Abtaststrategien der Probanden als von den technischen Gegebenheiten beein-

flußt ist.

4.5.6 Aufl¨

osungsverm¨

ogen des VTD

F¨ur Untersuchungen des Aufl¨osungsverm¨ogens des VTD werden in der Testreihe 8 paral-

lele Linien abgebildet. Der Proband muss erkennen, wieviele Linien dargestellt werden. Diese

Testreihe ist nur mit den sehenden Probanden und den Probanden I und J durchgef¨uhrt worden.

Aus diesem Grund wird ggf. auf die Ergebnisse der sehenden Probanden zur¨uckgegriffen.

Es zeigt sich, dass alle realisierbaren Abst¨ande auf dem VTD erkannt werden und die richtige

Anzahl von Linien mitgeteilt wird (vgl. Abbildung D.2). Nur bei der sehenden Vergleichsgruppe

gab es Schwierigkeiten, die schr¨agen Linien noch aufzul¨osen. Der minimal m¨ogliche Abstand

zwischen den Linien in y-Richtung betr¨agt

2

:

45

mm

, dieses entspricht ziemlich genau der Zwei-

punktschwelle bei der taktilen Unterscheidungsf¨ahigkeit, wenn zwei simultane taktile Reize an

den Fingerkuppen angeboten werden (vgl. [Goldstein 97, Schmidt 80]). Es ist auch zu erwarten,

dass die Grenze f¨ur das Diskretisieren einzelner Linien unter dieser Grenze liegt, da beim Opta-

con (vgl. Seite 8) mit einem Dot-Abstand kleiner als

1

mm

somit weit unter der obigen Schwelle

4.5. ERGEBNISSE IN BEZUG AUF VERWENDUNG DES

HTVSS 59

Mittelung über die Bilder

24-31

0

5

10

15

20

25

23 24 25 26 27 28 29 30 31 32

Bilder

Erkennungszeit [s]

Mittelwert

Proband I

Proband J

0 5 10 15

T [s]

0

0.1

0.2

0.3

0.4

Erkennungszeit Probanden I und J

Testreihe 6

Abbildung 4.14: Erkennungszeit in der Testreihe 6 (berechnet nach Formel 4.1). Das linke

Diagramm zeigt die gemittelte Zeit ¨uber die Bilder jeweils nach Probanden getrennt und das

rechte das Histogramm mit

mean

:8

:

1

srms

:4

:

35

.

gearbeitet wird. Leider liegen keine Zahlenwerte ¨uber die F¨ahigkeit mit Hilfe des Optacons

einzelne Linien zu unterscheiden vor.

Der Unterschied in den Erkennungsratenvon 100% bei den blindem Probanden und 84% bei

der sehenden Vergleichsgruppe ist sehr deutlich. Es l¨asst sich somit vermuten, dass bei den blin-

den Probanden durch das Brailleschriftlesen die Sensibilit¨at der Fingerspitzen st¨arker ausgepr¨agt

ist und es den blinden Sch¨ulern somit auch m¨oglich gewesen w¨are die gleichen Ergebnisse wie

die Probanden I und J zu erreichen. Die Gruppe der sehenden Probanden ist wahrscheinlich an

der Grenze ihres Aufl¨osungsverm¨ogens gelangt, was sich durch eine Erkennungsrate von 84.4%

abzeichnet.

F¨ur die Weiterentwicklung des HTVSS ist dieses Ergebnis sehr erfreulich, da es mit den

obigen Ergebnissen die Vermutung zul¨asst, dass mit einer Ausgabematrix mit vergleichbarer

Aufl¨osung aber einem geringeren Abstand der Dots zueinander noch feinere Strukturen erkannt

werden k¨onnen.

4.5.7 Erkennen unbekannter Figuren

Die Testreihe, die das Erkennen von unbekannten Figuren beinhaltet, ist nur von den sehen-

den Probanden und den Probanden I und J durchgef¨uhrt worden. F¨ur die Auswertung gilt das

gleiche wie bei 4.5.6. Wie aus Abbildung 4.15 ersichtlich, ist die Erkennungszeit bei dieser

Testreihe bei den beiden Probanden I und J nicht wesentlich h¨oher als bei den vorangegangenen

Testreihen. Die durchschnittliche Erkennungszeit betr¨agt bei den Probanden

10

:

8

s

.DieAb-

bildung 4.15 macht zudem deutlich, dass die ben¨otigte Erkennungszeit sehr spezifisch von der

Versuchsperson abh¨angt. Es zeigt sich, dass es den Probanden durchaus m¨oglich ist, Figuren al-

lein durch ihren taktilen Abdruck zu erkennen und dass die Ergebnisse der Testreihen 2–5 nicht

dadurch erreicht wurden, dass die Probanden die Figuren nur erahnt haben.

Wenn man die sehende Vergleichsgruppe mit in Betracht zieht, wird deutlich, dass die Figu-

ren, die mit einer ein-Pixel starken Linie dargestellt werden, besser d.h. schneller erkannt werden

60

KAPITEL 4. EINSATZ DES

VTD

Mittelung über die Bilder

43-52

0

5

10

15

20

25

42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52

Bilder

Erkennungszeit [s]

Mittelwert

Proband I

Proband J

0 5 10 15 20 25 30

T [s]

0

0.1

0.2

0.3

Erkennungszeit Probanden I und J

Testreihe 9

Abbildung 4.15: Erkennungszeit in der Testreihe 9 (berechnet nach Formel 4.1). Das linke

Diagramm zeigt die gemittelte Zeit ¨uber die Bilder 43-52 und das rechte das Histogramm mit

mean

:10

:

59

srms

:4

:

68

s

.

als jene mit dickeren Linien. F¨ur die Bildverarbeitung bedeutet dies, dass aus dem Kamerabild

d¨unne Kannten extrahiert werden m¨ussen, die die Gegenst¨ande charakterisieren. Das derzeit

vorhandene Bildverarbeitungskonzept ist auf diese Anforderungen ausgelegt, jedoch m¨usste eine

weiterentwickelte Bildverarbeitung zus¨atzlich noch Algorithmen beinhalten, die bis zu einer vor-

gegebenen Breite einer Kante eine Linie ausgeben und erst dann wenn die Breite der Kante ein

bestimmtes Maß ¨uberschreitet, zwei klare Linien ausgeben. Ein gr¨oßeres Problem stellt sich

bei der Klassifizierung der Kanten dar, da nur solche Kanten ausgegeben werden sollen, die das

darzustellende Bild klar charakterisieren.

4.6 Ergebnisse im Bereich der taktilen Wahrnehmung

4.6.1 Begriffsdefinition und Motivation

Als haptische Wahrnehmung wirdvon Goldstein”...dieWahrnehmungderFormundOberfl¨achen-

beschaffenheitdreidimensionalerObjektedurch aktivesBer¨uhren und Abtasten“ (S. 570[Goldstein 97])

definiert. Im Gegensatz dazu wird die Reizantwort auf passive Reizadaptierung als taktile Wahr-

nehmung bezeichnet. Das Abtastenauf dem VTD entsprichteherdem aufSeite448 in[Goldstein 97]

beschriebenen ”aktiven Ber¨uhren“, bei dem ”mehrere verschiedene physiologische Prozesse be-

teiligt“ sind. ”Dazu geh¨ort das Sp¨uren der Stellung und der Bewegung der Hand und der Finger

genauso wie die Tastempfindungen der Haut“ [Goldstein 97]. In der weiteren Literatur (z.B.

[Loomis 91] ) werden die beiden Begriffe haptisch und taktil synonym verwendet. In dieser

Arbeit wird das Erkennen von Figuren auf dem VTD dem Gebiet der taktilen Wahrnehmung zu-

geordnet, wobei damit die von Goldstein als aktives Ber¨uhren gekennzeichnete Wahrnehmung

gemeint ist.

Das Ziel dieser Arbeit ist es nicht prim¨ar Untersuchungen zur taktilen Wahrnehmung vorzu-

nehmen und deren Ergebnisse zu interpretieren. Vielmehr ist bei den Testreihen und speziell bei

4.6. ERGEBNISSE IM BEREICH DER TAKTILEN WAHRNEHMUNG

61

der sp¨ateren Auswertung aufgefallen, dass die Gruppe der sehenden und die Gruppe der blinden

Probanden verschiedene Strategien beim Abtasten der Figuren verfolgen. Im Weiteren werden

diese Beobachtungen aufgelistet und falls es m¨oglich ist, ein erster Interpretationsversuch bei-

gef¨ugt.

F¨ur diese Beobachtungen finden nur Ergebnisse von speziellen Bildern der einzelnen Testrei-

hen Verwendung. Bei den verwendeten Ergebnissen handelt es sich um Bilder, bei denen alle

Probanden die ihnen gestellte Aufgabe richtig gel¨ost haben und die von allen Probanden aus-

gef¨uhrt worden sind. Es ist somit m¨oglich, eine von der Testschwierigkeit unabh¨angige Beob-

achtung durchzuf¨uhren.

4.6.2 Beobachtungen zur Erkennungszeit

Die hervorstechende Beobachtung ist, dass die Erkennungszeit bei der sehenden Gruppe si-

gnifikant l¨anger ist als bei der Gruppe der blinden Probanden. Bei einer durchschnittlichen Er-

kennungszeit von

10

:

0

s

bei der Gruppe der Blinden und von

26

:

1

s

bei der Vergleichsgruppe

stellt sich die Frage, ob signifikante Unterschiede hinsichtlich der Wahrnehmung bei den beiden

Gruppe zu erkennen sind. Bei der Geschwindigkeitsverteilung ist deutlich, dass die Gruppe mit

derk¨urzeren Erkennungszeitschnellerdie Ausgabemartrixbewegt(

29

:

3

P ixel =s

zu

17

:

5

P ixel =s

),

jedoch ist der Unterschied in der Geschwindigkeit um den Faktor 1.67 gr¨oßer, w¨ahrend dem sich

die Erkennungszeiten um Faktor 2.61 unterscheiden.

Die Schwankungen bei der Geschwindigkeit und der Erkennungzeit unterscheiden sich wie

die Abbildung E.2 und E.3 zeigen signifikant. Bei der Gruppe der blinden Probanden zeigt sich

mit einer Standardabweichung von 35.5% bei der Erkennungszeit und 55.5% bei der Geschwin-

digkeit ein etwas homogeneres Bild als bei der Gruppe der Sehenden mit 35.5% und 62.8,%.

Sehr interessant ist auch der Zusammenhang zwischen Erkennungszeit und Geschwindigkeit

wie in Abbildung E.4 ersichtlich. Da der Zusammenhang zwischen Geschwindigkeit und Weg

(

s

)

v

=

s=T

ist, w¨are eine

v



1

=T

Abh¨angigkeit zu erwarten, wenn alle Probanden f¨ur das

Ertasten die gleiche Information ben¨otigen w¨urden. Als direktes Maß f¨ur die Information auf

dem VTD steht der Weg, den die Ausgabematrix bis zum Erkennen der Figur zur¨ucklegt. Bei

einer

v



1

=T

Abh¨angigkeit w¨urden alle Probanden beim Abtasten einer Figur den gleichen

Weg zur¨ucklegen. Diese Hypothese ist sicher nicht f¨ur Zeiten kleiner

20

s

richtig wie ein Blick

auf die Weg-Zeit-Plots zeigt. Bei den beiden Gruppen ist zudem ein linearer Zusammenhang

zwischen der Geschwindigkeit und der Abtastzeit zu erkennen. Bemerkenswert ist die Steigung

der Regressionsgeraden der Gruppe der Blinden. Eine Steigung von -1 bedeutet, dass die schnel-

lere Erkennungzeit auch dadurch zustande kommt, dass die Probanden mit proportional weniger

Information, das heißt mit einer k¨urzeren Wegstrecke die Aufgaben l¨osen k¨onnen. Der Faktor

-1 l¨asst auf einen direkten linearen Zusammenhang von Mangelinformation und Erkennungszeit

schließen. Die Regressionsgerade der blinden Gruppe schneidet die Geschwindigkeitsachse bei

der Geschwindigkeit

40

P ixel =s

, was der in 4.5.3 bestimmten Grenzgeschwindigkeit entspricht.

Bei der Gruppe der Sehenden zeigt sich zwar eine auf dem 1%-Niveau hochsignifikante Kor-

relation zwischen der Erkennungszeit und der Geschwindigkeit. Aber bei der Annahme eines

linearen Zusammenhanges zeigt sich, dass die Abh¨angigkeit von dem Informationsmangel nicht

so stark ausgepr¨agt ist wie bei der Gruppe der Blinden.

62

KAPITEL 4. EINSATZ DES

VTD

Es ist somit davon auszugehen, dass die unterschiedlichen Geschwindigkeiten als alleiniger

Faktor f¨ur die unterschiedlichen Erkennungszeiten ausscheiden. Es ist zu vermuten, dass die

blinden Probanden Figuren auf einem Tastfeld anderst wahrnehmen als die sehenden Probanden.

4.6.3 Beobachtungen zur Strategie

Zur Beobachtung der Strategie dienen haupts¨achlich die Weg-Zeit-Plots und die Ort-Zeit-

Plots. Um die Beobachtungen zu quantifizieren, werden die Gr¨oßen

cda

nach Formel 4.4 und

t nocon

Formel 4.5 herangezogen.

Wie im vorherigen Kapitel erw¨ahnt zeigt sich, dass die Probanden, die sehr schnell die Auf-

gaben l¨osen meist eine k¨urzere Strecke beim Abtasten zur¨ucklegen. Es stellt sich die Frage, ob es

besondere Orientierungspunkte gibt, an denen die ”schnellen“ Probanden die Figuren erkennen

und ob es M¨oglichkeiten gibt, dieses mit anderen Wahrnehmungsph¨anomenen in Verbindung zu

bringen. Wie die Diagramme in den Abbildungen des Anhanges F vermuten lassen, verwenden

die sehenden Probanden sehr viel Zeit, um die Figur komplett anhand ihrer Konturen abzufahren.

Bei den blinden Probanden zeigt sich, dass manche Punkte der Kontur nicht erfasst werden und

sie sich somit gr¨oßtenteils sehr sprunghaft auf dem VTD bewegen. Wie die Abbildung E.5 und

E.6 best¨atigen, haben die blinden Probanden auch im Mittel den gr¨oßeren mittleren Abstand von

der Figur. Der mittlere Abstand bei der Gruppe der Sehenden von

2

:

9

P ixel

und bei der Gruppe

der Blinden von

3

:

7

P ixel

best¨atigen diese Beobachtung. Um eine Vorstellung ¨uber die Gr¨oße

cda

zu bekommen, ist es m¨oglich diesen

cda

-Wert als Radius in Abbildung 4.8 einzuzeichnen.

Noch signifikanter wird der Unterschied, wenn man wie in Abbildung E.6, die auf die Er-

kennungzeit normierte Zeit ohne Kontakt aus Formel 4.5 der beiden Gruppen vergleicht. Es

best¨atigt sich, dass die blinden Probanden wie es sich auch in den Weg-Zeit-Plots abzeichnet, ge-

zielt einzelne Bereiche der Figur anfahren und die Figur anhand dieser charakteristischen Punkte

wahrnehmen. Die sehenden Probanden verwenden 19.8% der Erkennungszeit ohne Kontakt mit

der Figur. Bei der Gruppe der blinden Probanden betr¨agt dieser Wert 28.1% und ist somit signi-

fikant gr¨oßer. Auch dies ist ein Hinweis, dass die Probanden eine Art von ”pattern recognition“13

¨uber ihren taktilen Sinneskanal durchf¨uhren. Der Begriff des ”pattern recognition“ bezeichnet

das Wiedererkennen von Figuren anhand eines festen Musters. Im Gegensatz dazu steht das Er-

kennen von einzelnen Linien und das Zusammensetzen zu einem Gesamteindruck im Gehirn. So

wird z.B. bei der Wiedererkennung eines Dreieckes anhand eines festen Musters, der Proband

drei spitze Ecken erkennen und aus dem Gesamteindruck auf der Haut darauf schließen, dass

es sich um ein Dreieck handeln m¨usse. Bei der anderen Form der Wahrnehmung w¨urden die

Probanden nur drei schr¨age Linien, die sich an drei Punkten treffen, erkennen und daraus auf ein

Dreieck zur¨uckschließen.

Diese charakeristischen Punkte werden h¨aufig auch als Landmarks bezeichnet [Sampaio 98].

Diese Landmarks spielen auch bei visueller Wahrnehmung eine große Rolle.

Es zeigt sich, dass beim Aufzeichnen der okularen Bewegungen der Augen diese ¨uberdurch-

schnittlich lange an wenigen ausgezeichneten Punkten verweilen. Als Beispiel f¨ur die okula-

ren Bewegungen bei Kleinkinden f¨uhrt Fischer Abbildung 4.16 an: ”Hier werden die okularen

13Mustererkennung

4.6. ERGEBNISSE IM BEREICH DER TAKTILEN WAHRNEHMUNG

63

Bewegungen gezeigt, die eine Darbietung eines schwarzen Dreiecks mit hohem Kontrast zum

Hindergrund bei Kleinkindern ausl¨ost“ (S. 122 [Fischer 95] ).

Abbildung 4.16: Augenbewegungen von zwei Kleinkindern bei in verschiedenen Positionen

gezeigten Dreiecken (aus [Kessen 67] zitiert nach [Fischer 95])

Die Weg-Zeit-Plots der blinden Probanden (vgl. Seite 103 ff. ) zeigen deutliche Parallelen

zu der genannten Abbildungen. Es zeigt sich, dass spitze und rechte Winkel Stellen sind, an

denen bei der Aufzeichnung der okularen Bewegungen eine besonders lange Aufenthaltsdauer

festzustellen ist [Sampaio 98]. Zur Untersuchung der Testergebnisse hinsichtlich dieser Paralle-

len sind in Abbildung E.7, E.8 und E.9 die Zeiten ohne Kontakt zur Figur zus¨atzlich noch f¨ur

spezielle Bilder einzeln ausgewertet. F¨ur die Untersuchung von

t nocon

beim Kreis finden die

Bilder 13, 17 und 21 Verwendung. Bei der Figur des Kreuzes finden die Ergebnisse von Bild 2, 3

und 22 und f¨ur die Figur des Dreiecks die Bilder 6, 8 und 18 Verwendung. F¨ur die Auswahl

dieser Bilder spricht die hohe Statistik. Diese Bilder werden dreimal wiederholt und von allen

blinden sowie von fast allen sehenden Probanden richtig erkannt.14 F¨ur die Auswertung bei der

Gruppe der Blinden stehen somit jeweils 18 Ergebnisse zur Verf¨ugung und bei der Gruppe der

Sehenden entsprechend 12 bzw. 11.

Bei der Gruppe der Blinden ist deutlich zu erkennen, dass die Zeit im Kontakt mit der Figur

bei den Kreisen maximal ist, w¨ahrend bei den eckigen Figuren die Probanden ¨uber 28% der Zeit

ohne Kontakt mit der Figur sind. Bei der Gruppe der Sehenden ist ein ¨ahnlicher Effekt zu beob-

achten, wobei bei dieser Gruppe die Zeit ohne Kontakt insgesamt in allen Figuren geringer ist.

Die Ergebnisse der beiden Gruppen unterscheiden sich zwar nicht hochsignifikant, aber bei einer

kritischen Untersuchung der Weg-Zeit-Plots und der Ort-Zeit-Plots (siehe Anhang ab Seite 103)

14Bild 17 und 22 ist von ProbandD nicht richtig erkanntworden. Dieses Ergebniswird somit nicht ber¨ucksichtigt.

Entgegen der Bemerkungen von Kapitel 4.6.1 sind die Ergebnisse mit aufgenommen, da der Kreis und das Kreuz

von der Form her einzigartig innerhalb der Testreihen sind.

64

KAPITEL 4. EINSATZ DES

VTD

zeigt sich, dass sich auch bei anderen Figuren immer jeweils bei den Eckpunkten eine gr¨oßere

Aufenthaltswahrscheinlichkeit einstellt. Eine sp¨atere statistische Auswertung, welche nicht In-

halt dieser Arbeit ist sowie weiterf¨uhrende Testreihen m¨ussen zeigen, ob sich der beobachtete

Trend fortsetzen l¨asst.

Eine Best¨atigung dieser Parallelen w¨are nach [Sampaio 98] ein Fortschrittin der Erforschung

der Wahrnehmung und der neuronalen Umsetzung.

4.6.4 Beobachtung bei wiederholter Darstellung von identischen und kon-

gruenten Figuren

Das wiederholte Auftreten von identischen und kongruenten Figuren (vgl. 4.2.1 ) bietet die

M¨oglichkeit zu untersuchen, inwieweit sich bei den Gruppen ein Lerneffekt einstellt, d.h. ob die

Figuren beim zweiten Wiederdarbieten schneller erkannt werden. Die Untersuchung teilt sich in

zwei Teile, erstens die Untersuchung von identischen und zweitens von kongruenten Figuren.

Identische Figuren

Bei der Untersuchung mit identischen Figuren werden die Daten der Bildpaare 6/18 und 11/23

verwendet. Bei den anderen identischen Figuren sind die Voraussetzungen von Kapitel 4.6.1

nicht gegeben. Sie stehen aber jederzeit f¨ur weitere Analysen zur Verf¨ugung. Beim Bild-

paar 18/6 betr¨agt die durchnittliche Erkennungszeit der Gruppe der Sehenden

18

:

45

s=

14

:

81

s

und bei der Gruppe der Blinden

9

:

91

s=

7

:

05

s

. Bei dem Bildpaar 11/23 ergeben sich

24

s=

20

s

und

9

:

27

s=

6

:

74

s

. Bei der Betrachtung der Mittelwerte werden die individuellen Zeitdifferenzen

der einzelnen Probanden nicht ber¨ucksichtigt. Um ein Maß f¨ur die Zeitdifferenz zu erhalten,

wird die Differenz des ersten Bildes zum zweiten Bild berechnet. Die Differenz bezogen auf die

Erkennungszeit des zuerst dargebotenen Bildes (

T

B

1

) ergibt die relative Zeitdifferenz. Formal

ergibt sich mit



L

f¨ur die relative Zeitdifferenz:



L

=

T

B

1

,

T

B

2

T

B

1

(4.10)

Bei der Interpretation von



L

bedeutet ein negativer Wert, dass die Erkennungszeit bei wieder-

holter Darbietung h¨oher ist.

Wie aus Abbildung E.10 ersichtlich, reduziert sich die Erkennungszeit der Probanden im

Durchschnitt beim zweiten Abtasten. Bei den Mittelwerten des individuellen Lernfortschrittes

ergeben sich keine signifikanten Unterschiede zwischen den beiden Gruppen. Die blinden Pro-

banden steigern ihre Erkennungsleistungim ersten Bildpaar um 18% und im zweiten um 4,33%.

Bei der sehenden Vergleichsgruppe ergibt sich bei denselben Bildpaaren ein



L

-Wert von 6%

und 20%. Ein Vergleich mit Abbildung E.11 zeigt, dass interessanterweise einige Probanden bei

den beiden Bildpaaren immer einen positven bzw. einen negativen



L

-Wert erzielen.

Kongruente Figuren

F¨ur den Vergleich mit kongruenten Figuren kann nur das Bildpaar 13/21 verwertet werden. Auch

bei diesem Bildpaar ist kein signifikanter Unterschied zu den Ergebnissen der identischen Bilder

zu erkennen (vgl. Abbildung E.10).

4.6. ERGEBNISSE IM BEREICH DER TAKTILEN WAHRNEHMUNG

65

Eine Sichtung der Daten (vgl. Abbildung E.12) l¨asst vermuten, dass bei der statistischen

Auswertung eine st¨arkere Zunahme der relativen Zeitdifferenz bei der Gruppe der Blinden zu

erwarten ist.

Das obige Ergebnis k¨onnte man auch dadurch erkl¨aren, dass die dargebotenen Figuren eine

zu geringe Komplexit¨at aufweisen und somit die Probanden keine M¨oglichkeit haben ihre Er-

kennungszeit deutlich zu verringern. Bei einer Erkennungszeit unter

10

s

, bewirken bereits sehr

kleine Verz¨ogerungen beim Abtasten einen bedeutsamen Effekt. Die Gr¨osse



L

reagiert bei

diesen kurzen Erkennungszeiten sehr empfindlich auf St¨orungen des Abtastflusses.

66

KAPITEL 4. EINSATZ DES

VTD

4.7 Fehlerbetrachtung

Bei den Berechnungen innerhalb der Auswertungen sind mehrere Gr¨oßen mit Fehlern behaftet,

die zumeist durch die Implementation der Software begr¨undet sind.

4.7.1 Zeitfehler

Das regelm¨aßige Niederschreiben der Daten (vgl. Kapitel 3.4.4 auf Seite 3.4.4) kann durch fol-

gende Faktoren gest¨ort werden:

1. Durch Diskontinuit¨aten innerhalb der einzelnen Weiterverarbeitungsmodule.

2. Wenn die Zeit, die ben¨otigt wird die Struktur aus Weiterverarbeitungsmodulen abzuarbei-

ten l¨anger ist, als die eingestellte Frequenz.

3. Falls durch einen Interrupt15 das Visor-Programm gestoppt bzw. ihm Rechenzeit entzogen

wird.

Fall 1 scheidet wegen der sehr gleichm¨aßigen Programmstruktur innerhalb der Module aus.

Durch Messungen wurde sichergestellt, dass die Durchlaufrate der bei allen Tests verwende-

ten Struktur von Modulen nicht gr¨oßer ist, als die eingestellte Frequenz von

20

Hz

(vgl. Ka-

pitel 3.5). Als einziger Faktor f¨ur Unregelm¨aßigkeiten bei der Datenaufzeichnung spielt der in

Nummer 3 angesprochene Umstand eine Rolle, dass das Betriebssystem in regelm¨aßigen und in

unregelm¨aßigen Abst¨anden die Kontrollen ¨uber den Rechner mindestens teilweise ¨ubernimmt.

Die regelm¨aßigen Interrupts werden 16 mal pro Sekunde ausgel¨ost. Die Dauer der regelm¨aßigen

Interrupts ist abh¨angig von der Anzahl von gleichzeitig ablaufenden Prozessen. Da außer der

Visor-Aplikation keine weiteren Prozesse im Hintergrund laufen, erzeugen diese regelm¨aßigen

Interrupts, wenn ¨uberhaupt nur einen sehr kleinen konstanten Fehler. Beim Datenaufzeichnen

werden mit einer Frequenz von

20

Hz

ca. 30 Byte Daten abgelegt. Das Betriebssystem regelt

das Abspeichern, so dass es die Daten in verschiedenen Puffern speichert bis es sich ”lohnt“ sie

auf die Festplatte abzuspeichern. Dieses unregelm¨aßige Niederschreiben von Daten auf die Fest-

platte kann zu st¨orenden Interrupts f¨uhren, die bewirken, dass die Daten nicht mit der n¨otigen

Regelm¨aßigkeit aufgenommen werden k¨onnen.

Um diesen Effekt zu untersuchen, ist eine Datenreihe ¨uber 16h aufgenommen worden. An-

statt der

mx

- und

my

-Werte ist der Wert eines Timers, der in Schritten von

10

,

3

s

Werte liefert

und unabh¨angig von der im Hauptprogramm benutzten Zeit-Routine l¨auft, mit aufgezeichnet.

Die Menge der mit der Frequnz



0

abgelegten Daten, ist vergleichbar mit den bei den Testrei-

hen verwendeten Datenvolumen. Ein Vergleich der Anzahl der aufgezeichneten Datens¨atze mit

der Aufnahmedauer zeigt, dass nur 0.11% weniger Datens¨atze aufgezeichnet sind als theoretisch

erwartet. Differenzen, die auf die Auswertung der Tests eingehen werden in den Diagrammen

in Abbildung 4.17 deutlich. Die Abbildungen zeigen, dass im Mittel zwischen den Datens¨atzen

50

ms

liegen. Es wird aber bei der logarithmischen Skala deutlich, dass bei wenigen Ereignissen

15In diesem Zusammenhang spielen nur Interrupts vom Betriebssystem und nicht die vom Visor-Programm eine

Rolle.

4.7. FEHLERBETRACHTUNG

67

0 100 200 300 400

timer [ms]

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

Auswirkungen der Interrupts

Messung über 16h

0 50 100 150 200 250 300 350

timer [ms]

1

0−8

1

0−6

1

0−4

1

0−2

100

Auswirkungen der Interrupts

Messung über 16h

Abbildung 4.17: Ergebnisse bei der Messung ¨uber 16Stunden. Das Diagramm links ist mit

linearer und das rechte mit logarithmischer Skalierung der y-Achse

n

: 1154294

min

:46

ms max

: 302

ms

mean

:50

:

04

ms rms

:1

:

9008

ms

eine sehr lange Zeit zwischen den einzeln aufgezeichneten Daten-Bl¨ocken liegen kann. Diese

l¨angeren Pausen kommen wie die Abbildung 4.18 zeigt in sehr unregelm¨aßigen Abst¨anden vor

. Die seltenen Pausen haben nur eine sehr geringe Auswirkung auf die Ergebnisse, wenn die

Erkennungszeit im Vergleich zu den Unterbrechungen w¨ahrend der Aufzeichnung lange ist.

F¨ur eine Fehlerabsch¨atzung der Zeit ist aus Abbildung 4.17 ersichtlich, dass eine l¨angere Pause

zwischen den Datens¨atzen nur bei jeden 1000. Datensatz vorkommt, das bedeutet maximal alle

50

s

.F¨ur eine Fehlerabsch¨atzung der Zeit ergibt sich bei Absch¨atzung des maximalen Fehlers

ein Fehler f¨ur die Erkennungszeit von:



T

=+0

;

3

s

4.7.2 Fehler der Geschwindigkeit

Beim Bewegen des Positionssensors kommen die Daten erst in einen Hard- und anschließend

in einen Softwarepuffer (vgl. Abbildung 3.16). Durch die Pausen in der Aufzeichnung wer-

den die Daten aus den Puffern nicht mehr ausgelesen und es ergibt sich, dass bei der n¨achsten

Auslese ein relativ großer zur¨uckgelegter Weg detektiert wird. Nach dem Gaußschen Fehler-

Fortpflanzungsgesetz ergibt sich somit f¨ur den Fehler der Geschwindigkeit:



v

=



v



T



Auch hier zeigt es sich, dass der Fehler bei sehr kurzen Erkennungszeiten maximal ist.

68

KAPITEL 4. EINSATZ DES

VTD

0 2.5e+05 5e+05 7.5e+05 1e+06 1.25e+06

Aufnahmezeit [ms]

10

100

Abstand zwischen den Datensätzen [ms]

Auswirkungen der Interrupts

Messung über 16h

Abbildung 4.18: Verteilung der Interrupts innerhalb der Zeit

4.7.3 Fehler im Ort

Innerhalb des Testes wurden die einzelnen dargebotenen Bilder aus einer großen Grafik ent-

nommen. Je nach Einstellung ist es m¨oglich, dass die Figuren um maximal

1

P ixel

zum Re-

ferenzbild verschoben sind. Eine Verschiebung in y-Richtung ist nicht zu erwarten, da in der

Darstellung eine Referenzlinie die richtige Lage sicherstellt. Der maximale Abstand vom Refe-

renzbild zum ausgegebenen Bild ergibt sich somit zu



f

(

p

)

x

=



1

P ixel

Zusammenfassung und Ausblick

Die Test haben gezeigt, dass es, mit den heutigen Mitteln m¨oglich ist eine kompakte virtuelle

taktile Matrix aufzubauen. Es zeigt sich zudem, dass die Materialkosten unter 5000DM (ohne

Notebook) liegen k¨onnen.

Der im Kapitel 3 vorgestellteAufbau erweist sich als ¨außerst robust und verichtetseine Arbeit

w¨ahrd der Tests und bei diversen Vorstellungen ohne Probleme. Bei der F¨uhrung der Ausgabe-

matrix hat sich gezeigt, dass das Konzept mit drei Schienen f¨ur die F¨uhrung der Ausgabematrix

m¨oglich ist. Doch ist bei zuk¨unftigen Entwicklungsschritten zu ¨uberlegen wie die schwimmende

Lagerung der Schienen verbessert werden kann. Eine vorstellbare Option ist ein Aufbau ohne

Schienen mit zwei Positionssensoren, die die Drehung und die Bewegung der Ausgabematrix

detektieren. Bei einem solchen Aufbau h¨atte der Benutzer die M¨oglichkeit einen weiteren Frei-

heitsgrad beim Tasten zu benutzen.

Bedingt durch das noch vorhandene Rauschen der Kamera musste von einem Test im mobi-

len Einsatz leider abgesehen werden. Dieses Rauschen ist neben dem verbliebenen ”fixed pat-

tern noise“ (vgl. [Loose 98]) durch die auf dem Zusatzmodul des Mainboards erfolgte Analog-

Digital-Wandlung bedingt und kann mit einer ¨

Anderung des Aufbaus deutlich gesenkt werden.

Die Bildqualit¨at konnte durch die begrenzte Aufl¨osung des Eingabebildes von

64



64

Pixeln

nicht durch einen Rauschunterdr¨uckungs-Filter16 gesteigert werden.

Die Tests haben gezeigt, dass es blinden Personen mit etwas mehr Training m¨oglich sein

wird, Figuren auf dem VTD innerhalb von

(10



5

s

)

zu bestimmen. Es zeigt sich zudem, dass

es einfacher ist, Figuren zu erkennen, die nur aus ein-Pixel starken Linien bestehen. Die blinden

Probanden haben, wie sich ansatzweisezeigt, nicht die gleiche Vorstellung bez¨uglich des zweidi-

mensonalen Abbildes eines dreidimensonalen Gegenstandes. Es ist ihnen jedoch m¨oglich, Bilder

sehr detailliert auf VTD wahrzunehmen. So w¨are es interessant zu erforschen, ob es Benutzern

m¨oglich sein wird eine Wahrnehmung f¨ur das r¨aumliche Abbild durch Benutzung des HTVSS zu

erlangen.

Die Tests haben auch gezeigt, dass der Aufbau nicht dazu geeignet ist, schnelle Bewegungen

zu erkennen. Vielmehr kann das HTVSS dazu benutzt werden, sich einen ¨

Uberblick ¨uber die

vorhandene statische Umgebung zu verschaffen.

Der Einsatzbereich des HTVSS ist sicher nicht, den blinden Benutzern ein ”allround rundrum

gl¨ucklich Hilfsger¨at“ zur Verf¨ugung zu stellen. Das HTVSS stellt aber ein gutes zus¨

atzliches

Hilfsmittel dar. Der Benutzer hat die M¨oglichkeit mit Hilfe des HTVSS ¨uber die folgenden

16Eine Rauschunterdr¨uckung bedeutet ein Herausfiltern der niedrigen Ortsfrequenzen in einem Bild. Dieses

bewirkt den Verlust von Details des Bildes. Ein Detailverlust ist mit einer Verringerung der Aufl¨osung und der

Sch¨arfe des Bildes gleichzusetzen. Beides ist bei der zur Verf¨ugung stehenden Auf¨osung nicht zu kompensieren.

69

70

Punkte Informationen zu erhalten:



Gegenst¨ande, die mit dem Taststock unterfahren werden z.B. einen stehenden LKW.



Hindernisse, die sich in Kopfh¨ohe befinden.



Den Verlauf der Straße.



Markante Punkte zur Orientierung.

Die Vorteile des HTVSS sind, dass es jedem freigestellt ist, wann und wie oft er diese Informa-

tionen nutzen m¨ochte. Der Benutzer ist somit nicht einem zus¨atzlichen kontinuierlichen Reiz

ausgesetzt.

Mit Ber¨ucksichtigung der Tests und kritischer Betrachtung des Prototypen w¨aren folgende

Ver¨anderungen auf der mechanischen Seite erstrebenswert. Die Bewegungen der Ausgabema-

trix m¨ussen ged¨ampft werden, damit das VTD in jeder Position, d.h. auch im senkrechten Be-

trieb, benutzt werden kann. Das Gewicht m¨usste reduziert werden, was durch Verwendung eines

Kunstoffesmit Wabenstruktur f¨ur die Grundplatte und eine Trennung von Notebook und VTD zu

erm¨oglichen ist. Auserdem ist eine kosmetische Korrektur des Kameraaufbaus und der Verkabe-

lung w¨unschenswert.

Bei der Software zeigt sich, dass das richtige Konzept verfolgt wird. Bei den Operatoren der

Bildverarbeitung m¨usste jedoch noch mehr Wert auf klare ein-Pixel breite Linien gelegt werden.

Die Testreihen zeigen zudem, dass der vorgestellte Aufbau einen viel breiteren Einsatzbe-

reich des VTD m¨oglich macht. Das Abtasten mit Hilfe der virtuellen Matrix ist von der Qualit¨at

des Abtastvorgangs vergleichbar mit anderen taktilen Displays. Die Vorteile des VTD liegen in

der Einfachheit der Bedienung und der M¨oglichkeit, schnell verschiedene Muster zu erzeugen

und darzustellen. Es ist somit denkbar, das VTD als p¨adagogisches Hilfsmittel in den Geome-

trieuntericht in Blindenschulen und evtl. auch in Schulen f¨ur stark Sehbehinderte zu verwenden.

Als Eingabeger¨ate w¨aren ein Scanner oder die Kamera denkbar. Bei dem Aufbau mit Hilfe der

Kamera ist das System eine Art Bildschirmleseger¨at mit taktiler Ausgabe.

Das zweite sehr interessante Anwendungsgebiet ist die Anbindung an ein unter Windows

oder einem anderen Bertiebssystem mit einem GUI17 betriebenen Computer. Durch geeignete

Zoom- und Vorverarbeitungs-Algorithmen sollte es dem Benutzer m¨oglich sein, sich auf dem

Bildschirm zu orientieren und die Stellen zu finden, an denen eine Eingabe verlangt wird.

F¨ur die Erforschung der taktilen Wahrnehmung bietet das VTD viele M¨oglichkeiten. Zum

einen sind sehr schnelle Bildwechsel m¨oglich, zum anderen ist das VTD nach den Erfahrun-

gen das einzige taktile Display, bei dem es m¨oglich ist taktil Bewegungen zu erfahren. Mit der

Aufzeichnung der Daten und den M¨oglichkeiten ihrer Auswertung in Bezug auf Zeit, Geschwin-

digkeit, Ort, jeweilsin Verbindung mit demdargebotenen Bild ist sicherlich eineneue Dimension

bei der Erforschung der taktilen Wahrnehmung erreicht.

Die Ergebnisse der Testreihen wurden in den Kapitel 4.6.1 ab Seite 60 nur qualitativ - mehr

im Hinblick auf die Beschreibung des Gesehenen - ausgewertet. Mit den aufgezeigten M¨oglich-

keiten hat man die Gelegenheit die Daten aufspezielle Fragestellungen hinzu untersuchen. Auch

17Graphical User Interface

71

wurde auf eine ausgiebige statistische Analyse aus Zeitgr¨unden verzichtet. Sie kann aber bei der

Er¨orterung weiterer Fragestellungen nachgereicht werden. Es zeigt sich jedoch, dass alle blinden

Probanden eine deutlich andere Abtaststrategie als die sehende Vergleichsgruppe verfolgen. Zu-

dem sind gewisse Parallelen zwischen der visuellen und der taktilen Wahrnehmung erkennbar,

die sich am deutlichsten in den Weg-Zeit-Plots und den Ort-Zeit-Plots ¨außern. Beim Abtasten

von Figuren mit einer unterschiedlichen Anzahl an Ecken konnten keine Signifikanten Unter-

schiede hinsichtlich der Strategie bewiesen werden. Es zeichnet sich jedoch ein Differenzen

ab. Zusammenfassend kann gesagt werden, dass das VTD und das Gesammtsystem HTVSS die

M¨oglichkeiten bieten Weiterentwicklungen und Forschung in vier Bereichen zu betreiben:

1. Entwicklung eines Bildschirmleseger¨ates mit taktiler Ausgabe.

2. Forschungen im Bereich der taktilen Wahrnehmung.

3. Entwicklung einer taktilen Ausgabe f¨ur Computer mit grafischer Benutzeroberfl¨ache.

4. Weiterentwicklung des HTVSS zu einer einsatzf¨ahigen Mobilit¨atshilfe.

72

Anhang A

Technische Daten

73

74

TECHNISCHE DATEN

Referenz

Abmessungen :

Außenmaße

230



305



105

mm

3.1.1 S. 18

Abtastfl¨

ache :

Fl¨ache

16

:

4



15

:

9

cm

2.2 S. 14

Gesamtaufl¨osung

48



60

)

2880 Pixel 2.2 S. 14

Ausgabematrix:

Fl¨ache

4

:

3



1

:

6

cm

2.2 S. 14

Aufl¨osung

4



12

)

48 Pixel 2.2 S. 14

Mittlerer Dotabstand

x-Richtung

3

:

21

mm

3.1.4 S. 20

y-Richtung

2

:

45

mm

3.1.4 S. 20

Verh¨

altnis:

Aufl¨osung der Abtastmatrix zur

Aufl¨osung der Abtastfl¨ache



2% 2.2 S.14

Gewicht:

Gesamtgewicht:

Abtastmatrix:

160

g

3.1.2 S. 18

VTD

2

:

25

kg

Notebook

2

:

5

kg

maximale Ausgaberate:

ohne Bildverarbeitung



aus

=64



1

:

5

Hz

3.5 S. 39

beim Pingpong Spiel



P ing pong

=33

:

5

Hz



1

:

5

Hz

3.5 S. 39

bei direkter Ausgabe des Kame-

rabildes



K amer a

=24



4

Hz

3.5 S. 39

Kamera Einlesen, Bildverarbei-

tung und Ausgabe



M or oph

=11

:

0



0

:

75

Hz

3.5 S. 39

Implementierte Bildverarbeitungsoperatoren:

Sobelfilter Kantendetektion 3.4.1 S. 31

morphologischer Filter Kantendetektion 3.4.1 S. 32

Gaußfilter Gl¨attungsfilter 3.4.1 S. 31

Medianfilter Rauschfilter 3.4.1 S. 31

Zeitmittelungsfilter Mittelung ¨uber die Zeit 3.4.1 S. 31

Kalibrierungsfilter Skalierung der Grauwerte 3.4.1 S. 32

Hersteller:

der Module METEC GmbH Stuttgart

Positionssensor Model Optical Mouse MSC

Mouse Systems Corp. Fermont (USA)

Linearf¨uhrungen INA W¨alzlager Schaffer

KG Herzogenaurach

Notebook Toshiba port´eg´e 610 CT mit Pentium P90

Tabelle A.1: Technische Daten des VTD

Anhang B

Auswertungsbogen f¨ur die Testreihen

75

76

Vorbereitung: 2

1 Vorbereitung:

Jeder Proband wird , je nach Interesse die Möglichkeit gegeben sich etwa 5 bis 15 min mit der

Funktionsweise des Touchpad zu befassen.

Anhand der Bildreihe 1 wird der Proband in dem Testablauf eingeführt und mit den 3

Grundfigurentypen (Figuren mit horizontalen und vertikalen Linien; Figuren mit diagonalen

Linien sowie Figuren mit gekrümmten Linien) bekanntgemacht.

Um das in weiteren Verlauf notwendige großflächige Abtasten einzuüben, wird nun das

Pingpong Spiel eingesetzt.

Die Aufgab besteht für den Probanden beim Pingpong Spiel darin, ein sich bewegende Figur

auf den Touchpad zu verfolgen( Einstellung 20 Hz, speed 4 d.h. der „Ball fliegt“ mir einer

Geschwindigkeit von 5 Pixel/s).

Material: 2 Stoppuhr, Folien

Abbildung 1 Vorbereitung

Bild Be-

schreib

ung

S1Ab-

mess-

ung2

A

L3Zeit Zeit

Nach

dem

Nach-

fragen

Form

erkannt Antwort der

Probanden Bemerkung

[cm] [s] [s] J N

01 Quadrat 15×54

02 Quadrat 12,5×2,5 4

03 Dreieck 15×53

04 Dreieck 12,5×2,5 3

05 Kreis 15×51

06 Kreis 12,5×2,5 1

__________________________________________________________________

1 Strichstärke

2 Abmessung Über alles (x×y)

3 Anzahl der Linien

Vorbereitung: 1

Datenerfassungsbogen

Name :

Anfangszeit :

Endzeit :

Gesamtzeit

abzüglich Pausen :

Alter: :

Geschlecht: :

Entwicklung der

Sehbehinderung :

Testleiter :

Abbildung B.1: Datenbogen und Auswertungsb¨ogen f¨ur Vorbereitung

77

2.2 Testreihe 2 Erkennen von Figuren mit waagerechten und senkrechten Linien 4

2.2 Testreihe 2 Erkennen von Figuren mit waagerechten und senkrechten

Linien

Ablauf:

Die Aufgabe besteht für den Probanden darin verschiedene Figuren zu ertasten und diese

sofort nach dem Erkennen zu Beschreiben.

Für den Vorgang stehen den Probanden maximal 2min zur Verfügung.

Wurde die Figur nicht oder falsch erkannt wird die Figur mit Erläuterungen des Testleiters

nochmals abgefahren.

Mitteilung an den Probanden:

Beschreibung des Testablaufes und Beschreibung des Figurentyps ( geschlossene Figur mit

horizontalen und vertikalen Linien).

Bild Be-

schreib

ung

SAb-

mess-

ung

A

LZeit Zeit

Nach

dem

Nach-

fragen

Form

erkannt Antwort der

Probanden Bemerkung

[cm] [s] [s] J N

01 Quadrat 19×94

02 U16×68

03 Kreuz 19×912

04 Kreuz 16×612

05 Quadrat 16×64

06 U19×98

weitere Bemerkungen:

___________________________________________________________________

Abbildung 2.2-I Erkennen von Figuren mir horizontalen und

vertikalen Linien

2.1 Testreihe 1 Pingpong-Spiel: 3

2 Testreihen

2.1 Testreihe 1 Pingpong-Spiel:

Ablauf:

Der Test Gliedert sich in 5 Durchgänge beginnend mit der Einstellung 20Hz und speed 4.

Der Proband soll jeweils für 20s testen und anschließend für 60s den „Ball“ verfolgen.

Nach jeden Durchgang hat der Proband die Wahlmöglichkeit, ob er die Geschwindigkeit um

25% erhöhen oder verringern möchte.

Für jeden Einzeldurchgang wird erfasst, wie oft und wie lange der Proband den Kontakt zur

der Figur verloren hat.

Material: 2 Stoppuhren.

Nr. Ballform Einstellung Zeit ohne

Kontakt Anzahl der

Kontakt

Verluste

Meinung

des

Probanden

Frequenz

[Hz] speed

[s]

1.

2.

3.

4.

5.

weitere Bemerkungen:

___________________________________________________________________

Abbildung B.2: Auswertungsb¨ogen f¨ur Testreihe 1–2

78

2.4 Testreihe 4 Erkennen von Figuren mit gekrümmten Linien 6

2.4 Testreihe 4 Erkennen von Figuren mit gekrümmten Linien

Ablauf:

wie Testreihe 2

Mitteilung an den Probanden:

Beschreibung des Testablaufes und Beschreibung des Figurentyps ( geschlossene Figur mit

zusätzlich gekrümmten Linien).

Bild Be-

schreib

ung

SAb-

mess-

ung

AL Zeit Zeit

Nach

dem

Nach-

fragen

Form

erkannt Antwort der

Probanden Bemerkung

[cm] [s] [s] J N

01 ¾ Kreis 16×63

02 Kreis 16×61

03 ¾ Kreis 19×93

04 ½ Kreis 16×62

05 ½ Kreis 19×92

06 Kreis 19×91

weitere Bemerkungen:

___________________________________________________________________

Abbildung 2.4-I Erkennen von Figuren mit gekrümmten Linien

2.3 Testreihe 3 Erkennen von Figuren mit diagonalen Linien 5

2.3 Testreihe 3 Erkennen von Figuren mit diagonalen Linien

Ablauf:

wie Testreihe 2

Mitteilung an den Probanden:

Beschreibung des Testablaufes und Beschreibung des Figurentyps ( geschlossene Figur mit

zusätzlich diagonalen Linien).

Bild Be-

schreib

ung

SAb-

mess-

ung

AL Zeit Zeit

Nach

dem

Nach-

fragen

Form

erkannt Antwort der

Probanden Bemerkung

[cm] [s] [s] J N

01 Dreieck 19×93

02 Raute 19×94

03 Dreieck 16×63

04 ½ Quadrat 16×63

05 ½ Quadrat 19×93

06 Raute 16×64

weitere Bemerkungen:

___________________________________________________________________

Abbildung 2.3-I Erkennen von Figuren mir diagonalen Linien

Abbildung B.3: Auswertungsb¨ogen f¨ur Testreihe 3–4

79

2.6 Testreihe 6 Erkennen der Anzahl von parallelen Linien 8

2.6 Testreihe 6 Erkennen der Anzahl von parallelen Linien

Ablauf:

wie Testreihe 2 mit der Variation:

Der Proband soll die Anzahl und die Orientierung der Linien angeben

Mitteilung an den Probanden:

Beschreibung des Testablaufes und Beschreibung des Figurentyps (verschiedene Anzahlen

von parallelen Linien).

Bild Be-

schreib

ung

SAb-

stand4AL Zeit Zeit

Nach

dem

Nach-

fragen

Form

erkannt Antwort der

Probanden Bemerkung

[cm] [s] [s] J N

01 horiz. 1 1,25 4

02 vertikal 1 0,5 5

03 vertikal 1 0,75 3

04 horiz. 1 0,75 4

05 vertikal 1 1,25 5

06 horiz. 1 0,5 5

07 diagonal 1 1,25 3

08 diagonal 1 0,75 3

weitere Bemerkungen:

___________________________________________________________________

Abbildung 2.6-I Erkennen der Anzahl von parallelen Linien

2.5 Testreihe 5 Erkennen von bereits eingeführten Figuren 7

2.5 Testreihe 5 Erkennen von bereits eingeführten Figuren

Ablauf:

wie Testreihe 2

Mitteilung an den Probanden:

Beschreibung des Testablaufes und Beschreibung des Figurentyps (verschiedene geschlossene

Figur aus den Testreihen 2-4).

Bild Be-

schreib

ung

SAb-

mess-

ung

AL Zeit Zeit

Nach

dem

Nach-

fragen

Form

erkannt Antwort der

Probanden Bemerkung

[cm] [s] [s] J N

01 Dreieck 19×93

02 Kreis 16×61

03 U19×98

04 Kreis 19×91

05 Kreuz 16×612

06 Raute 16×64

weitere Bemerkungen:

___________________________________________________________________

Abbildung 2.5-I Erkennen von bereits eingeführten Figuren

Abbildung B.4: Auswertungsb¨ogen f¨ur Testreihe 5–6

80

2.8 Testreihe 8 Unterscheiden von verschiedenen Grössen. 10

2.8 Testreihe 8 Unterscheiden von verschiedenen Grössen.

Ablauf:

wie Testreihe 2 mit der Variation:

Die Aufgabe besteht für den Proband darin von den beiden dargestellten Quadraten das

Grössere zu bestimmen.

Mitteilung an den Probanden:

Beschreibung des Testablaufes und Beschreibung des Figurentyps (jeweils zwei Quadrate

unterschiedlicher oder gleicher Grösse pro Bild).

Bild Be-

schreib-

ung

SGr.

oben Gr.

unten Zeit Zeit

Nach

dem

Nach-

fragen

Form

erkannt Antwort der

Probanden Bemerkung

[cm] [cm] [s] [s] J N

01 oben

grösser 15×5 2,5×2,5

02 oben

grösser 14,5×4,5 3×3

03 gleich 13,5×3,5 3,5×3,5

04 unten

grösser 13×3 4,5×4,5

05 unten

grösser 12,5×2,5 5×5

weitere Bemerkungen:

___________________________________________________________________

Abbildung 2.8-I Unterscheiden von verschiedenen Grössen.

2.7 Testreihe 7 Erkennen der Anzahl von identischen Quadrate 9

2.7 Testreihe 7 Erkennen der Anzahl von identischen Quadrate

Ablauf:

wie Testreihe 2 mit der Variation:

Die Aufgabe besteht für den Proband darin die Anzahl der Identischen Quadrate zu erkennen,

für diesen Vorgang stehen den Probanden maximal 3min zur Verfügung.

Mitteilung an den Probanden:

Beschreibung des Testablaufes und Beschreibung des Figurentyps (verschiedene Anzahlen

von identischen Quadraten die gleichzeitig dargestellt werden).

Bild Be-

schreib

ung

SAb-

stand AL Zeit Zeit

Nach

dem

Nach-

fragen

Form

erkannt Antwort der

Probanden Bemerkung

[cm] [s] [s] J N

01 2

Quadrate 1 1,25 8

02 3

Quadrate 1 0,75 12

03 3

Quadrate 1 0,5 12

04 4

Quadrate 1 0,75 16

05 2

Quadrate 1 -0,75 8

06 2

Quadrate 1 0,25 8

weitere Bemerkungen:

___________________________________________________________________

4 zwischen den parallelen Linien

Abbildung 2.7-I Erkennen der Anzahl von identischen Quadrate.

Abbildung B.5: Auswertungsb¨ogen f¨ur Testreihe 7–8

81

2.10 Testreihe 20 Erkennen von Snodgrass Figuren. 12

2.10 Testreihe 20 Erkennen von Snodgrass Figuren.

Ablauf:

wie Testreihe 2 mit der Variation:

Die Probanden haben maximal 3min Zeit

Mitteilung an den Probanden:

Beschreibung des Testablaufes und Beschreibung des Figurentyps (vereinfache Darstellungen

von Altagsgegenständen, wo bei grössten Teils nur die Umrisse dargestellt wurden.

Bild Be-

schreib

ung

SAb-

mess-

ung

AL Zeit Zeit

Nach

dem

Nach-

fragen

Form

erkannt Antwort der

Probanden Bemerkung

[cm] [s] [s] J N

01 Schere 110,7×10

02 Möhre 110×6,5

03 Tasse 19,3×7,5

04 Stift 210×2,3

05 Socke 110×8

06 Hammer 110,3×8,8

weitere Bemerkungen:

___________________________________________________________________

Abbildung 2.10-I Erkennen von Snodgrass Figuren.

2.9 Testreihe 9 Erkennen unbekannter geometrischer Figuren. 11

2.9 Testreihe 9 Erkennen unbekannter geometrischer Figuren.

Ablauf:

wie Testreihe 2

Mitteilung an den Probanden:

Beschreibung des Testablaufes und Beschreibung des Figurentyps (einfache Darstellungen ,

die nicht geschlossen sein müsssen).

Bild Be-

schreib

ung

SAb-

mess-

ung

AL Zeit Zeit

Nach

dem

Nach-

fragen

Form

erkannt Antwort der

Probanden Bemerkung

[cm] [s] [s] J N

01 Buchstabe

L12×32

02 Dreieck 17×3,5 3

03 U13×48

04 Buchstabe

Y22×63

05 Kreuz 13×312

06 halbes

Quadrat 13,5×3,5 2

07 Buchstabe

T13,5×2,5 2

08 ½ Kreis 14×42

09 Quadrat 12,5×2,5 4

10 Buchstabe

E12,5×3,5 4

Abbildung 2.9-I Erkennen unbekannter geometrischer Figuren.

Abbildung B.6: Auswertungsb¨ogen f¨ur Testreihe 9–10

82

Anhang C

Die Bilder der Testreihen komplet

83

84

Bildvor

0003

0001

Bildvor BildvorBildvor 000400002 Bildvor

0005 Bildvor

0006

Bild

0002

0000

Bild BildBild 00030001 Bild

0004 Bild

0005 Bild

0008

0006

Bild BildBild 00090007 Bild

0010 Bild

0011

Bild

0014

00012

Bild BildBild 00150013 Bild

0016 Bild

0017 Bild

0020

00018

Bild BildBild 00210019 Bild

0022 Bild

0023

0026 Bild

0027

00024

Bild Bild

0025 0028 Bild

0029

Bild

0030

Bild

0031

Bild

0034

00032

Bild BildBild 00350033 Bild

0036 Bild

0037 00038 Bild

0040

Bild Bild Bild

0041

0039 Bild

0042

Bild Bild

0046 Bild

0047

00043

Bild

0048

0044

Bild

0049

Bild

0050

0045

Bild

0051 Bild

0052

Bild

0055

0053

Bild BildBild 005600054 Bild

0057 Bild

0058

Abbildung C.1: Bilder der Vorbereitung und der Testreihe 2–10

Anhang D

Vergleich der Leistungen der Probanden

D.1 Antworten der Probanden

85

86

Proband A Proband B Proband C Proband D Gesammt

Bild

RICHTIG

FALSCH

NICHT

Streichen

RICHTIG

FALSCH

NICHT

Streichen

RICHTIG

FALSCH

NICHT

Streichen

RICHTIG

FALSCH

NICHT

Streichen

RICHTIG

FALSCH

NICHT

Streichen

010000001100010003001

110001000100001003100

210001000100010004000

310001000100010004000

410001000100001003100

510000100100010003100

610001000100010004000

710001000100010004000

810001000100010004000

910001000100010004000

10 10001000100010004000

11 10001000100010004000

12 01001000100010003100

13 10001000100010004000

14 10001000100001003100

15 10001000100010004000

16 10001000100010004000

17 10001000100001003100

18 10001000100010004000

19 10001000100010004000

20 10001000100010004000

21 10001000100010004000

22 10001000100001003100

23 10001000100010004000

24 10000100100010003100

25 10001000100010004000

26 10001000100010004000

27 10001000100010004000

28 10001000100010004000

29 01001000100010003100

30 10001000100010004000

31 01000100100001001300

32 10001000100010004000

33 10001000100010004000

34 10001000100010004000

35 10001000100010004000

36 10001000100001003100

37 10001000100010004000

38 10001000100010004000

39 10001000100010004000

40 10001000100001003100

41 01000100100010002200

42 10001000100010004000

43 10001000100010004000

44 10001000100010004000

45 10001000100010004000

46 01000100100010002200

47 10000010100001002110

48 10001000100010004000

49 00101000100010003010

50 00101000100010003010

51 10001000100010004000

52 00101000100010003010

53 00100100001000100130

54 00100010001000100040

55 10000010001000101030

56 10000010100000102020

57 00100010100000101030

58 00101000001010002020

0,9143

91,43%

Ratio

Prozent

00_23,32_42

Prüfsumme 1

Anzahl

Summe 35

128

Tabelle D.1: Antworten der Gruppe der Sehenden beim Erkennen der Figuren

( 1 bedeutet die Figur wurde richtig, falsch, nicht erkannt bzw die Testreihe wurde nicht durchgef¨uhrt)

87

Proband E Proband F Proband G Proband H Proband I Proband J Gesammt

Bild

RICHTIG

FALSCH

NICHT

Streichen

RICHTIG

FALSCH

NICHT

Streichen

RICHTIG

FALSCH

NICHT

Streichen

RICHTIG

FALSCH

NICHT

Streichen

RICHTIG

FALSCH

NICHT

Streichen

RICHTIG

FALSCH

NICHT

Streichen

RICHTIG

FALSCH

NICHT

Streichen

01000100010001000100010006000

11000010000101000100010004110

21000100010001000100010006000

31000100010001000100010006000

41000100010001000100010006000

51000100010001000100010006000

61000100010001000100010006000

71000100010001000100010006000

81000100010001000100010006000

91000100010001000100010006000

10 1000010010001000100010005100

11 1000100010001000100010006000

12 1000100010001000100010006000

13 1000100010001000100010006000

14 1000100010001000100010006000

15 1000100010001000100010006000

16 0010100010001000100010005010

17 1000100010001000100010006000

18 1000100010001000100010006000

19 1000100010001000100010006000

20 1000100010001000100010006000

21 1000100010001000100010006000

22 1000100010001000100010006000

23 1000100010001000100010006000

24 0001000100010001100010002004

25 0001000100010001100010002004

26 0001000100010001100010002004

27 0001000100010001100010002004

28 0001000100010001100010002004

29 0001000100010001100010002004

30 0001000100010001100010002004

31 0001000100010001100010002004

32 1000100010001000100010006000

33 1000100010001000100010006000

34 1000100001001000100010005100

35 0100100010001000100010005100

36 1000100001001000100010005100

37 1000100010001000100010006000

38 1000100010001000100010006000

39 1000100010001000100010006000

40 1000010010000100100010004200

41 0100010010001000100010004200

42 1000100010001000100010006000

43 0001000100010001100010002004

44 0001000100010001100010002004

45 0001000100010001100010002004

46 0001000100010001010010001104

47 0001000100010001100010002004

48 0001000100010001100010002004

49 0001000100010001100010002004

50 0001000100010001100010002004

51 0001000100010001100010002004

52 0001000100010001100010002004

53 0010100000100010001000101050

54 0010001000100010001000100060

55 0010001000100010001000100060

56 0100000100010001000100010105

57 0010000100010001000100010015

58 0010000100010001000100010015

Prüfsumme

Anzahl

Summe

Ratio

Prozent

00_23,32_42

00_23,32_42 94,76%

1

35

199

0,9476

Tabelle D.2: Antworten der Gruppe der Blinden beim Erkennen der Figuren

88

D.2 Veranschaulichung der Antworten

Richtig - Falsch - Nicht

alle Probanden

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60

Bilder

Anzahl der Eintraege

richtig

falsch

nicht

gestrichen

Abbildung D.1: ¨

Uberblick ¨uber die Anzahl der richtig, falsch und nicht erkannten Bilder aller

Testreihen bei allen Probanden.

Testreihen die nicht ausgef¨uhrt wurden bzw. nicht auswertbar sind, sind als gestrichen gekennzeichnet.

89

Richtig - Falsch - Nicht

Gruppe der sehenden Probanden

0

1

2

3

4

5

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60

Bilder

Anzahl der Eintraege

richtig

falsch

nicht

gestrichen

Richtig - Falsch - Nicht

Gruppe der blinden Probanden

0

1

2

3

4

5

6

7

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60

Bilder

Anzahl der Eintraege

richtig

falsch

nicht

gestrichen

Abbildung D.2: ¨

Uberblick ¨uber die Anzahl der richtig, falsch und nicht erkannten Bilder aller

Testreihen.

oben ist das Diagramm f¨ur die Gruppe der sehenden Probanden dargestellt.

unten ist das Diagramm f¨ur die Gruppe der blinden Probanden dargestellt.

Testreihen die nicht ausgef¨uhrt wurden bzw. nicht auswertbar sind, sind als gestrichen gekennzeichnet.

90

Erkennungszeit pro Bild

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

110

120

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60

Bilder

Zeit[s]

Proband A

Proband B

Proband C

Proband D

Abbildung D.3: Vergleich der Zeiten, die die sehenden Probanden ben¨otigen, um die einzelnen

Aufgaben zu l¨osen. Die Kreuze kennzeichnen Bilder bei denen die Aufgabe nicht richtig gel¨ost

wurde.

91

Erkennungszeit pro Bild

0

10

20

30

40

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60

Bilder

Zeit[s]

Proband E

Proband F

Proband G

Proband H

Proband I

Proband J

Abbildung D.4: Vergleich der Zeiten, die die blinden Probanden ben¨otigen, um die einzelnen

Aufgaben zu l¨osen. Die Kreuze kennzeichnen Bilder bei denen die Aufgabe nicht richtig gel¨ost

wurde.

92

r-Werte der einzelnen Probanden

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

Bilder

r-Wert

Proband E

Proband F

Proband G

Proband H

Proband I

Proband J

r-Wert über alle blinden Probanden

Testreihe 2-5 und 7-8

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

Bilder

r-Wert

Abbildung D.5: ¨

Uberblick ¨uber die

r

,

Werte der blinden Probanden.

oben: das

r

,

Werte Diagramm nach einzelen Probanden aufgeschl¨usselt

unten: zus¨atzlich zu Abbildung 4.13, die unterschiedlich starken Variationen der

r

,

Werte innerhalb der

einzelnen Bilder.

Anhang E

Abbildungen zur taktilen Wahrnehmung

Testreihe Bilder

23 4

36 7 8 9 11

413 15

518 19 20 21 23

732 33 34 37

838 39 40

Tabelle E.1: Bilder f¨ur die Beobachtungen zur taktilen Wahrnehmung

93

94

Erkennungszeit

ausgesuchter Bilder

0

10

20

30

40

50

60

346789111315181920212332333437383942

Bilder

Erkennungszeit [s]

sehende Probanden

blinde Probanden

Mittelwert

Abbildung E.1: Erkennungszeiten bei den einzelnen Bildern f¨ur die taktile Wahrnehmung

95

0 1020304050607080

Erkennungszeit T [s]

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

Erkennungszeit

blinde Probanden

sehende Probanden

Abbildung E.2: Vergleich der Erkennungszeit bei den beiden Gruppe.

sehende Probanden:

mean

:26

:

1

srms

:14

:

4

s

blinde Probanden:

mean

:10

:

0

srms

:5

:

77

s

0 1020304050

Geschwindigkeit v [Pixel/s]

0

0.05

0.1

0.15

0.2

Geschwindigkeit

sehende Probanden

blinde Probanden

Abbildung E.3: Vergleich der Geschwindigkeiten bei der Gruppe der Sehenden und der Gruppe

der Blinden.

sehende Probanden:

mean

:29

:

3

P ixel =s rms

:17

:

61

P ixel =s

blinde Probanden:

mean

:17

:

5

P ixel =s rms

:6

:

22

P ixel =s

96

0 102030405060

Erkennungszeit T [s]

0

10

20

30

40

50

60

Geschwindigkeit v [Pixel/s]

Abhängigkeiten

Geschwindigkeit − Erkennungszeit

sehende Probanden

blinde Probanden

blinde Probanden reg

sehende Probanden reg

Berechnung der linearen Regression f¨ur

die Gruppe der Sehenden

Number of observations = 84

Mean of independent variable = 26.13274

Mean of dependent variable = 17.54671

Standard dev. of ind. variable

= 16.50149

Standard dev. of dep. variable

= 6.261826

Correlation coefficient = -0.4110111

Regression coefficient (SLOPE)

= -0.1559666

Standard error of coefficient

= 0.03820232

t - value for coefficient = -4.082646

Regression constant (INTERCEPT)

= 21.62255

Standard error of constant = 1.1787

t - value for constant = 18.34441

Analysis of variance

Source d.f Sum of squares Mean Square

F

Regression 1 549.778 549.778 16.668

Residual 82 2704.691 32.98404

Berechnung der linearen Regression f¨ur

die Gruppe der Blinden

Number of observations = 126

Mean of independent variable = 9.965476

Mean of dependent variable = 29.27565

Standard dev. of ind. variable

= 5.593015

Standard dev. of dep. variable

= 7.646382

Correlation coefficient = -0.7244571

Regression coefficient (SLOPE)

= -0.9904275

Standard error of coefficient

= 0.08462914

t - value for coefficient = -11.70315

Regression constant (INTERCEPT)

= 39.14573

Standard error of constant = 0.9661975

t - value for constant = 40.51525

Analysis of variance

Source d.f Sum of squares Mean Square

F

Regression 1 3835.724 3835.724

136.9637

Residual 124 3472.67 28.00541

Abbildung E.4: Abh¨angigkeit zwischen der Geschwindigkeit und der Erkennungszeit im Ver-

gleich der beiden Gruppen.

97

012345678910

cda [Pixel]

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

Minimaler Abstand von der Figur

Vergleich der beiden Gruppen

sehende Probanden

blinde Probanden

Abbildung E.5: Vergleich des minimalen Abstandes bei der Gruppe der Sehenden und der

Gruppe der Blinden. Die Berechnung von

cda

erfolgt nach Formel 4.4

sehende Probanden:

mean

:2

:

87

P ixel rms

:1

:

00

P ixel

blinde Probanden:

mean

:3

:

71

P ixel rms

:1

:

12

P ixel

98

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8

t_nocon_r [s]

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

Zeit ohne Kontakt

Vergleich der beiden Gruppen

sehende Probanden

blinde Probanden

Abbildung E.6: Vergleich der Zeit ohne Kontakt bei der Gruppe der Sehenden und der Gruppe

der Blinden. Die Berechnung von

t nocon

r

erfolgt nach Formel 4.5

sehende Probanden:

mean

:0

:

20

rms

:0

:

121

blinde Probanden:

mean

:0

:

28

rms

:0

:

113

0 0.2 0.4 0.6

t_nocon_r

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Vergleich spezieller Bilder

Kreis

sehend Probanden

blinde Probanden

Abbildung E.7: Vergleich der Zeit ohne Kontakt beim Kreis.

sehende Probanden:

mean

:0

:

12

rms

:0

:

080

blinde Probanden:

mean

:0

:

21

rms

:0

:

076

99

0 0.2 0.4 0.6

t_nocon_r

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Vergleich spezieller Bilder

Kreuz

blinde Probanden

sehend Probanden

Abbildung E.8: Vergleich der Zeit ohne Kontakt beim Kreuz.

sehende Probanden:

mean

:0

:

16

rms

:0

:

068

blinde Probanden:

mean

:0

:

27

rms

:0

:

095

0 0.2 0.4 0.6

t_nocon_r

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Vergleich spezieller Bilder

Dreieck

blinde Probanden

sehende Probanden

Abbildung E.9: Vergleich der Zeit ohne Kontakt beim Dreieck.

sehende Probanden:

mean

:0

:

16

rms

:0

:

078

blinde Probanden:

mean

:0

:

28

rms

:0

:

088

100

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45

T_B1 [s]

−1

−0.8

−0.6

−0.4

−0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Delta_L

Relative Zeitdifferenz

identische und kongruente Figuren

identische Figuren

kongruente Figuren

−1 −0.5 0 0.5 1

Delta_L

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

Relative Zeitdifferenz

identische und kongruente Figuren

identische Figuren

kongruente Figuren

Abbildung E.10: Vergleich der Leistungen bei wiederholter Darstellung von identischen und

kongruenten Figuren. Im Diagramm oben



L

inAbh¨anigkeit der Zeit und unten das Histogramm

mit:

identische Figuren:

mean

:0

:

13

rms

:0

:

455

kongruente Figuren:

mean

:0

:

10

rms

:0

:

281

101

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

ABBD

Bilder 6/18

Bilder 11/23

Bilder 13/21

-1

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

EFGHI J

Bilder 6/18

Bilder 11/23

Bilder 13/21

Abbildung E.11: Leistungen der einzelnen Probanden bei der wiederholten Darstellung von

identischen Figuren und kongruenten Figuren. Im Diagramm links sind die Leistungen der se-

henden und rechts der blinden Gruppe eingezeichnet.

102

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

70,00

3 22 5 20 6 18121917211123

Bilder

Zeit [s]

Proband A

Proband B

Proband C

Proband D

Identische Figuren

Vergleich der Erkennungszeiten

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

3 22 5 20 6 18 12 19 17 21 11 23

Bilder

Zeit [s]

Proband E

Proband F

Proband G

Proband H

Proband I

Proband J

Identische Figuren

Vergleich der Erkennungszeiten

Abbildung E.12: Vergleich der Erkennungszeiten von allen identischen Bildern ohne Ber¨uck-

sichtigung der Richtigkeit der Antwort.

Anhang F

Die Weg-Zeit-Plots

103

104

ProbandA0010.eps

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

56

58

60

y

0510 15 20 25 30 35 40 45

x

ProbandA0011.eps

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

56

58

60

y

0510 15 20 25 30 35 40 45

x

ProbandA0009.eps

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

56

58

60

y

0510 15 20 25 30 35 40 45

x

ProbandA0008.eps

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

56

58

60

y

0510 15 20 25 30 35 40 45

x

ProbandA0007.eps

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

56

58

60

y

0510 15 20 25 30 35 40 45

x

ProbandA0006.eps

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

56

58

60

y

0510 15 20 25 30 35 40 45

x

045-050

050-055

055-060

Zeit in [s]

000-005

005-010

010-015

015-020

020-025

030-035

025-030

035-040

040-045

060-..

045-050

050-055

055-060

Zeit in [s]

000-005

005-010

010-015

015-020

020-025

030-035

025-030

035-040

040-045

060-..

045-050

050-055

055-060

Zeit in [s]

000-005

005-010

010-015

015-020

020-025

030-035

025-030

035-040

040-045

060-..

Bild 0011

045-050

050-055

055-060

Zeit in [s]

000-005

005-010

010-015

015-020

020-025

030-035

025-030

035-040

040-045

060-..

045-050

050-055

055-060

Zeit in [s]

000-005

005-010

010-015

015-020

020-025

030-035

025-030

035-040

040-045

060-..

Bilder 0006-0011

Proband A

045-050

050-055

055-060

Zeit in [s]

000-005

005-010

010-015

015-020

020-025

030-035

025-030

035-040

040-045

060-..

Bild 0006 Bild 0007

Bild 0008 Bild 0009

Bild 0010

ProbandA0004.eps

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

56

58

60

y

0510 15 20 25 30 35 40 45

x

ProbandA0005.eps

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

56

58

60

y

0510 15 20 25 30 35 40 45

x

ProbandA0003.eps

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

56

58

60

y

0510 15 20 25 30 35 40 45

x

ProbandA0002.eps

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

56

58

60

y

0510 15 20 25 30 35 40 45

x

ProbandA0001.eps

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

56

58

60

y

0510 15 20 25 30 35 40 45

x

ProbandA0000.eps

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

56

58

60

y

0510 15 20 25 30 35 40 45

x

045-050

050-055

055-060

Zeit in [s]

000-005

005-010

010-015

015-020

020-025

030-035

025-030

035-040

040-045

060-..

045-050

050-055

055-060

Zeit in [s]

000-005

005-010

010-015

015-020

020-025

030-035

025-030

035-040

040-045

060-..

045-050

050-055

055-060

Zeit in [s]

000-005

005-010

010-015

015-020

020-025

030-035

025-030

035-040

040-045

060-..

Bild 0005

045-050

050-055

055-060

Zeit in [s]

000-005

005-010

010-015

015-020

020-025

030-035

025-030

035-040

040-045

060-..

045-050

050-055

055-060

Zeit in [s]

000-005

005-010

010-015

015-020

020-025

030-035

025-030

035-040

040-045

060-..

Bilder 0000-0005

Proband A

045-050

050-055

055-060

Zeit in [s]

000-005

005-010

010-015

015-020

020-025

030-035

025-030

035-040

040-045

060-..

Bild 0000 Bild 0001

Bild 0002 Bild 0003

Bild 0004

Abbildung F.1: Weg-Zeit-Plots des Probanden A Bild 0000–0011

105

ProbandA0022.eps

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

56

58

60

y

0510 15 20 25 30 35 40 45

x

ProbandA0023.eps

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

56

58

60

y

0510 15 20 25 30 35 40 45

x

ProbandA0021.eps

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

56

58

60

y

0510 15 20 25 30 35 40 45

x

ProbandA0020.eps

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

56

58

60

y

0510 15 20 25 30 35 40 45

x

ProbandA0019.eps

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

30

32

34

36

38

40

42

44

46

48

50

52

54

56

58

60

y

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106

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107

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109

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123

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018-020

020-022

022-024

024-..

004-006

Bild 0037

Zeit in [s]

000-002

002-004

006-008

008-010

010-012

012-014

014-016

016-018

018-020

020-022

022-024

024-..

004-006

Zeit in [s]

000-002

002-004

006-008

008-010

010-012

012-014

014-016

016-018

018-020

020-022

022-024

024-..

004-006

Zeit in [s]

000-002

002-004

006-008

008-010

010-012

012-014

014-016

016-018

018-020

020-022

022-024

024-..

004-006

Bild 0032 Bild 0033

Bild 0034 Bild 0035

Bild 0036

Abbildung F.30: Weg-Zeit-Plots des Probanden J Bild 0032–0042

134

Anhang G

Ort-Zeit-Plots

135

136

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_A0000

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_A0001

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

t[s]

Proband_A0002

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

t[s]

Proband_A0003

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_A0004

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_A0005

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_A0006

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

t[s]

Proband_A0007

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_A0008

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

t[s]

Proband_A0009

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

t[s]

Proband_A0010

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

t[s]

Proband_A0011

Abbildung G.1: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband A f¨ur die Testreihen 2–3

Bilder 0000-0011

137

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

t[s]

Proband_A0012

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_A0013

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

t[s]

Proband_A0014

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_A0015

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.08

0.16

0.24

0.32

0.4

0.48

0.56

0.64

0.72

0.8

t[s]

Proband_A0016

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_A0017

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_A0018

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.08

0.16

0.24

0.32

0.4

0.48

0.56

0.64

0.72

t[s]

Proband_A0019

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_A0020

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_A0021

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_A0022

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_A0023

Abbildung G.2: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband A f¨ur die Testreihen 4–5

Bilder 0012–0023

138

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_B0000

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2

t[s]

Proband_B0001

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

t[s]

Proband_B0002

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

t[s]

Proband_B0003

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

t[s]

Proband_B0004

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

t[s]

Proband_B0005

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

t[s]

Proband_B0006

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_B0007

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_B0008

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

t[s]

Proband_B0009

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

t[s]

Proband_B0010

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_B0011

Abbildung G.3: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband B f¨ur die Testreihen 2–3

Bilder 0000-0011

139

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

t[s]

Proband_B0012

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

t[s]

Proband_B0013

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.08

0.16

0.24

0.32

0.4

0.48

0.56

0.64

0.72

t[s]

Proband_B0014

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

t[s]

Proband_B0015

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_B0016

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

t[s]

Proband_B0017

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_B0018

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

t[s]

Proband_B0019

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_B0020

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_B0021

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

t[s]

Proband_B0022

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_B0023

Abbildung G.4: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband B f¨ur die Testreihen 4–5

Bilder 0012–0023

140

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_C0000

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

t[s]

Proband_C0001

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

t[s]

Proband_C0002

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_C0003

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_C0004

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

t[s]

Proband_C0005

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

t[s]

Proband_C0006

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

t[s]

Proband_C0007

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

t[s]

Proband_C0008

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

t[s]

Proband_C0009

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

t[s]

Proband_C0010

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

t[s]

Proband_C0011

Abbildung G.5: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband C f¨ur die Testreihen 2–3

Bilder 0000-0011

141

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

t[s]

Proband_C0012

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

t[s]

Proband_C0013

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.3

0.6

0.9

1.2

1.5

1.8

2.1

2.4

2.7

t[s]

Proband_C0014

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2

2.2

t[s]

Proband_C0015

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

t[s]

Proband_C0016

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

1.4

t[s]

Proband_C0017

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

t[s]

Proband_C0018

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

t[s]

Proband_C0019

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2

2.2

t[s]

Proband_C0020

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

t[s]

Proband_C0021

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_C0022

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

t[s]

Proband_C0023

Abbildung G.6: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband C f¨ur die Testreihen 4–5

Bilder 0012–0023

142

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_D0000

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

t[s]

Proband_D0001

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

0.9

t[s]

Proband_D0002

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

t[s]

Proband_D0003

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.08

0.16

0.24

0.32

0.4

0.48

0.56

0.64

0.72

t[s]

Proband_D0004

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

t[s]

Proband_D0005

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_D0006

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

t[s]

Proband_D0007

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_D0008

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

t[s]

Proband_D0009

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_D0010

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.08

0.16

0.24

0.32

0.4

0.48

0.56

0.64

0.72

0.8

t[s]

Proband_D0011

Abbildung G.7: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband D f¨ur die Testreihen 2–3

Bilder 0000-0011

143

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

t[s]

Proband_D0012

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_D0013

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

t[s]

Proband_D0014

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

t[s]

Proband_D0015

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

t[s]

Proband_D0016

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

t[s]

Proband_D0017

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_D0018

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

t[s]

Proband_D0019

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

0.9

t[s]

Proband_D0020

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.08

0.16

0.24

0.32

0.4

0.48

0.56

0.64

0.72

t[s]

Proband_D0021

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_D0022

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

t[s]

Proband_D0023

Abbildung G.8: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband D f¨ur die Testreihen 4–5

Bilder 0012–0023

144

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0000

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_E0001

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_E0002

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

t[s]

Proband_E0003

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0004

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_E0005

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0006

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0007

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0008

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0009

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_E0010

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0011

Abbildung G.9: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband E f¨ur die Testreihen 2–3

Bilder 0000-0011

145

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_E0012

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0013

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0014

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_E0015

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0016

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0017

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0018

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0019

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0020

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0021

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0022

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0023

Abbildung G.10: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband E f¨ur die Testreihen

4–5 Bilder 0012–0023

146

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0000

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_F0001

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

0.9

t[s]

Proband_F0002

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

t[s]

Proband_F0003

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

t[s]

Proband_F0004

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_F0005

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_F0006

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0007

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0008

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0009

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0010

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0011

Abbildung G.11: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband F f¨ur die Testreihen

2–3 Bilder 0000-0011

147

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

t[s]

Proband_F0012

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0013

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

0.9

t[s]

Proband_F0014

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_F0015

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0016

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0017

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0018

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0019

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0020

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0021

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0022

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0023

Abbildung G.12: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband F f¨ur die Testreihen

4–5 Bilder 0012–0023

148

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0000

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

t[s]

Proband_G0001

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0002

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0003

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0004

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0005

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0006

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0007

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0008

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0009

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_G0010

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0011

Abbildung G.13: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband G f¨ur die Testreihen

2–3 Bilder 0000-0011

149

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0012

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0013

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

t[s]

Proband_G0014

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_G0015

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0016

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0017

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0018

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0019

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0020

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0021

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0022

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_G0023

Abbildung G.14: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband G f¨ur die Testreihen

4–5 Bilder 0012–0023

150

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0000

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_H0001

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0002

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0003

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0004

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0005

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0006

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0007

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0008

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0009

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0010

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0011

Abbildung G.15: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband H f¨ur die Testreihen

2–3 Bilder 0000-0011

151

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0012

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0013

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0014

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_H0015

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0016

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0017

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0018

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0019

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0020

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0021

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0022

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_H0023

Abbildung G.16: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband H f¨ur die Testreihen

4–5 Bilder 0012–0023

152

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0000

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0001

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0002

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0003

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0004

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0005

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0006

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0007

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0008

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0009

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0010

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0011

Abbildung G.17: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband I f¨ur die Testreihen

2–3 Bilder 0000-0011

153

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_I0012

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0013

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0014

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0015

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_I0016

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0017

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_I0018

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0019

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0020

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0021

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0022

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0023

Abbildung G.18: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband I f¨ur die Testreihen

4–5 Bilder 0012–0023

154

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

t[s]

Proband_J0000

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

t[s]

Proband_J0001

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

t[s]

Proband_J0002

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

t[s]

Proband_J0003

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

t[s]

Proband_J0004

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

t[s]

Proband_J0005

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

t[s]

Proband_J0006

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

t[s]

Proband_J0007

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_J0008

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

t[s]

Proband_J0009

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_J0010

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

t[s]

Proband_J0011

Abbildung G.19: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband J f¨ur die Testreihen

2–3 Bilder 0000-0011

155

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_J0012

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_J0013

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_J0014

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

t[s]

Proband_J0015

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

t[s]

Proband_J0016

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_J0017

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_J0018

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_J0019

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.08

0.16

0.24

0.32

0.4

0.48

0.56

0.64

0.72

t[s]

Proband_J0020

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_J0021

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_J0022

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_J0023

Abbildung G.20: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband J f¨ur die Testreihen

4–5 Bilder 0012–0023

156

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0000

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0001

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0002

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0003

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0004

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0005

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.1

t[s]

Bild0006

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.1

t[s]

Bild0007

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0008

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0009

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0010

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.1

t[s]

Bild0011

Abbildung G.21: Zum Verleich die vorgelegten Bilder 0000–0011 im dem gleichen Maßstab

wie die Ort-Zeit-Plots

157

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0012

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.1

t[s]

Bild0013

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.1

t[s]

Bild0014

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.1

t[s]

Bild0015

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.1

t[s]

Bild0016

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.1

t[s]

Bild0017

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0018

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.1

t[s]

Bild0019

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0020

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.1

t[s]

Bild0021

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0022

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.1

t[s]

Bild0023

Abbildung G.22: Zum Verleich die vorgelegten Bilder 0012–0023 im dem gleichen Maßstab

wie die Ort-Zeit-Plots

158

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_A0032

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_A0033

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

0.9

t[s]

Proband_A0034

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

t[s]

Proband_A0035

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.08

0.16

0.24

0.32

0.4

0.48

0.56

0.64

0.72

0.8

t[s]

Proband_A0036

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_A0037

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_A0038

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_A0039

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_A0040

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

t[s]

Proband_A0041

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

t[s]

Proband_A0042

Abbildung G.23: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband A f¨ur die Testreihen

7–8 Bilder 0032-0042

159

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_B0032

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_B0033

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.08

0.16

0.24

0.32

0.4

0.48

0.56

0.64

0.72

0.8

t[s]

Proband_B0034

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

t[s]

Proband_B0035

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.08

0.16

0.24

0.32

0.4

0.48

0.56

0.64

0.72

t[s]

Proband_B0036

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_B0037

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_B0038

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_B0039

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_B0040

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

t[s]

Proband_B0041

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

t[s]

Proband_B0042

Abbildung G.24: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband B f¨ur die Testreihen

7–8 Bilder 0032-0042

160

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

t[s]

Proband_C0032

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

t[s]

Proband_C0033

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2

2.2

t[s]

Proband_C0034

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

t[s]

Proband_C0035

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

t[s]

Proband_C0036

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

2

t[s]

Proband_C0037

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_C0038

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

t[s]

Proband_C0039

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

t[s]

Proband_C0040

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

t[s]

Proband_C0041

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

1.4

t[s]

Proband_C0042

Abbildung G.25: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband C f¨ur die Testreihen

7–8 Bilder 0032-0042

161

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_D0032

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

t[s]

Proband_D0033

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_D0034

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

t[s]

Proband_D0035

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

t[s]

Proband_D0036

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

t[s]

Proband_D0037

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_D0038

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

t[s]

Proband_D0039

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_D0040

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

t[s]

Proband_D0041

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

0.9

t[s]

Proband_D0042

Abbildung G.26: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband D f¨ur die Testreihen

7–8 Bilder 0032-0042

162

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0032

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0033

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0034

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0035

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

t[s]

Proband_E0036

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0037

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0038

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0039

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0040

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0041

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

t[s]

Proband_E0042

Abbildung G.27: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband E f¨ur die Testreihen

7–8 Bilder 0032-0042

163

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0032

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_F0033

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_F0034

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

t[s]

Proband_F0035

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

0.9

t[s]

Proband_F0036

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.09

0.18

0.27

0.36

0.45

0.54

0.63

0.72

0.81

0.9

t[s]

Proband_F0037

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0038

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0039

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0040

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0041

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0042

Abbildung G.28: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband F f¨ur die Testreihen

7–8 Bilder 0032-0042

164

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_E0032

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0033

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_E0034

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0035

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

t[s]

Proband_E0036

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0037

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0038

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0039

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0040

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0041

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_E0042

Abbildung G.29: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband G f¨ur die Testreihen

7–8 Bilder 0032-0042

165

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0032

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0033

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0034

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0035

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0036

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0037

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0038

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0039

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_F0040

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_F0041

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_F0042

Abbildung G.30: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband H f¨ur die Testreihen

7–8 Bilder 0032-0042

166

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0032

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0033

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0034

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_I0035

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.06

0.12

0.18

0.24

0.3

0.36

0.42

0.48

0.54

t[s]

Proband_I0036

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

t[s]

Proband_I0037

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0038

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0039

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.07

0.14

0.21

0.28

0.35

0.42

0.49

0.56

0.63

t[s]

Proband_I0040

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0041

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_I0042

Abbildung G.31: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband I f¨ur die Testreihen

7–8 Bilder 0032-0042

167

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_J0032

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_J0033

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.08

0.16

0.24

0.32

0.4

0.48

0.56

0.64

0.72

0.8

t[s]

Proband_J0034

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

t[s]

Proband_J0035

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

t[s]

Proband_J0036

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

1.3

t[s]

Proband_J0037

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_J0038

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

t[s]

Proband_J0039

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

1.4

1.6

1.8

t[s]

Proband_J0040

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1.1

1.2

t[s]

Proband_J0041

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.08

0.16

0.24

0.32

0.4

0.48

0.56

0.64

0.72

t[s]

Proband_J0042

Abbildung G.32: Die Diagramme zeigen die Ort-Zeit-Plots des Proband J f¨ur die Testreihen

7–8 Bilder 0032-0042

168

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0032

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0033

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0034

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0035

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0036

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

0.16

0.18

0.2

t[s]

Bild0037

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0038

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0039

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0040

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0041

0 10 20 30 40 48

0

10

20

30

40

50

60

Aufenthalt in einem Pixel Cluster

X

Y

Clustergroesse 2x2

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

t[s]

Bild0042

Abbildung G.33: Zum Verleich die vorgelegten Bilder 0032–0042 im dem gleichen Maßstab

wie die Ort-Zeit-Plots

Literaturverzeichnis

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Abbildungsverzeichnis

1.1 TVSS ........................................ 5

1.2 Sonargar¨ate ..................................... 6

1.3 Vorstellung des MOVIS-Projektes in der expo2000 ................ 7

1.4 Optacon ....................................... 8

1.5 Der pneumatische Ausgabeg¨urtel.......................... 9

2.1 Das HTVSS alsGesamtsystem ........................... 11

2.2 Das VTD undseineFunktionselemente....................... 12

2.3 DieKamera..................................... 14

3.1 Das VTD und seine mechanischen Komponenten im Maßstab

1:4

........ 17

3.2 Linearf¨uhrungen . ................................. 18

3.3 Die Ausgabeeinheit im Maßstab

1:1

....................... 20

3.4 Abtastmatrix .................................... 21

3.5 Die Verteilung der verschiedenen Signalleitungen auf dem VTD. ......... 23

3.6 Folienkabel ..................................... 24

3.7 Mainboard . . . . . ................................. 25

3.8 Schaltung f¨ur die Stromversorgung der Piezomodule ............... 25

3.9 Aufnahmen der Rauschspannung .......................... 26

3.10 Schaltung f¨ur die LED und den Fototransistor des Nullpunktsensors. . . . . . . . 27

3.11 Sobelfilter ...................................... 31

3.12 Morphologischer Kantenfilter ........................... 32

3.13 Pingpong-Modul . ................................. 34

3.14 VTD-Out ...................................... 35

3.15 Ausschnitt aus einer aufgezeichneten Datei. . ................... 36

3.16 Darstellung des zeitlichen Ablaufes innerhalb des Visor-Progammes........ 38

4.1 Vorbereitungs-Testreihe . . . . . .......................... 43

4.2 Testreihe2-5 .................................... 44

4.3 Testreihe6...................................... 44

4.4 Testreihe7...................................... 44

4.5 Testreihe8...................................... 45

4.6 Testreihe9...................................... 45

4.7 Testreihe10..................................... 45

172

173

4.8 Veranschaulichung der Clusterin den einzelnen Ort-Zeit-Plots und der Gewicht-

ungsfaktoren

g



zur Schwerpunktsbestimmung. . . . ............... 52

4.9 Erkennungszeit und Geschwindigkeit ¨uber die Bilder 00–23 und 32–42 . . . . . 54

4.10 Vergleich die Aufenthaltsdauer in einem Cluster f¨ur das Bild 0014 ........ 55

4.11 Schwerpunkt der ausgegebenen Dots . . . . . ................... 57

4.12 Anzahl der ausgegebenen Dots . .......................... 57

4.13 Vergleich der

r

,

Werte ............................... 58

4.14 Erkennungszeit in der Testreihe 6 . . . . . . ................... 59

4.15 Erkennungszeit in derTestreihe 9 .......................... 60

4.16 Augenbewegungen von zwei Kleinkindern bei in verschiedenen Positionen ge-

zeigtenDreiecken.................................. 63

4.17 Ergebnisse bei der Messung ¨uber 16Stunden ................... 67

4.18 Verteilung der Interrupts innerhalb der Zeit . ................... 68

B.1 Datenbogen und Auswertungsb¨ogen f¨urVorbereitung............... 76

B.2 Auswertungsb¨ogen f¨urTestreihe1–2........................ 77

B.3 Auswertungsb¨ogen f¨urTestreihe3–4........................ 78

B.4 Auswertungsb¨ogen f¨urTestreihe5–6........................ 79

B.5 Auswertungsb¨ogen f¨urTestreihe7–8........................ 80

B.6 Auswertungsb¨ogen f¨ur Testreihe 9–10 . . . . ................... 81

C.1 Bilder der Vorbereitung und der Testreihe 2–10 . . . ............... 84

D.1 ¨

Uberblick ¨uber die Anzahl der richtig, falsch und nicht erkannten Bilder aller

TestreihenbeiallenProbanden........................... 88

D.2 ¨

Uberblick ¨uber die Anzahl der richtig, falsch und nicht erkannten Bilder aller

TestreihenbeidensehendenunddenblindenProbanden ............. 89

D.3 Vergleich der Zeiten, die die sehenden Probanden ben¨otigen, um die einzelnen

Aufgaben zu l¨osen ................................. 90

D.4 Vergleich der Zeiten, die die blinden Probanden ben¨otigen, um die einzelnen

Aufgaben zu l¨osen ................................. 91

D.5 Detaillierte ¨uberblick ¨uber die

r

,

wertederblindenProbanden.......... 92

E.1 Erkennungszeiten bei den einzelnen Bildern f¨ur die taktile Wahrnehmung . . . . 94

E.2 Vergleich der Erkennungszeit bei den beiden Gruppen ............... 95

E.3 Vergleich der Geschwindigkeiten bei der Gruppe der Sehenden und der Gruppe

derBlinden ..................................... 95

E.4 Abh¨angigkeit zwischen der Geschwindigkeit und der Erkennungszeit im Ver-

gleich der beiden Gruppen. . . . .......................... 96

E.5 Vergleichdes minimalenAbstandes bei der Gruppeder Sehenden und derGruppe

derBlinden ..................................... 97

E.6 Vergleich der Zeit ohne Kontakt bei der Gruppe der Sehenden und der Gruppe

derBlinden ..................................... 98

E.7 Vergleich der Zeit ohne Kontakt beim Kreis . ................... 98

174

E.8 Vergleich der Zeit ohne Kontakt beim Kreuz . ................... 99

E.9 Vergleich der Zeit ohne Kontakt beim Dreieck ................... 99

E.10 Vergleich der Leistungen bei wiederholter Darstellung von identischen und kon-

gruentenFiguren ..................................100

E.11 Leistungen der einzelnen Probanden bei der wiederholten Darstellung von iden-

tischen und kongruenten Figuren ..........................101

E.12 Vergleich der Erkennungszeiten von allen identischen Bildern ohne Ber¨ucksich-

tigung der Richtigkeit der Antwort. . . . . . . ...................102

F.1 Weg-Zeit-Plots des Probanden A Bild 0000–0011 . . ...............104

F.2 Weg-Zeit-Plots des Probanden A Bild 0012–0023 . . ...............105

F.3 Weg-Zeit-Plots des Probanden B Bild 0000–0011 . . ...............106

F.4 Weg-Zeit-Plots des Probanden B Bild 0012–0023 . . ...............107

F.5 Weg-Zeit-Plots des Probanden C Bild 0000–0011 . . ...............108

F.6 Weg-Zeit-Plots des Probanden C Bild 0012–0023 . . ...............109

F.7 Weg-Zeit-Plots des Probanden D Bild 0000–0011 . . ...............110

F.8 Weg-Zeit-Plots des Probanden D Bild 0012–0023 . . ...............111

F.9 Weg-Zeit-Plots des Probanden E Bild 0000–0011 . . ...............112

F.10 Weg-Zeit-Plots des Probanden E Bild 0011–0023 . . ...............113

F.11 Weg-Zeit-Plots des Probanden F Bild 0000–0011 . . ...............114

F.12 Weg-Zeit-Plots des Probanden F Bild 0011–0023 . . ...............115

F.13 Weg-Zeit-Plots des Probanden G Bild 0000–0011 . . ...............116

F.14 Weg-Zeit-Plots des Probanden G Bild 0011–0023 . . ...............117

F.15 Weg-Zeit-Plots des Probanden H Bild 0000–0011 . . ...............118

F.16 Weg-Zeit-Plots des Probanden H Bild 0011–0023 . . ...............119

F.17 Weg-Zeit-Plots des Probanden I Bild 0000–0011 . . . ...............120

F.18 Weg-Zeit-Plots des Probanden I Bild 0011–0023 . . . ...............121

F.19 Weg-Zeit-Plots des Probanden J Bild 0000–0011 . . . ...............122

F.20 Weg-Zeit-Plots des Probanden I Bild 0011–0023 . . . ...............123

F.21 Weg-Zeit-Plots des Probanden A Bild 0032–0042 . . ...............124

F.22 Weg-Zeit-Plots des Probanden B Bild 0032–0042 . . ...............125

F.23 Weg-Zeit-Plots des Probanden C Bild 0032–0042 . . ...............126

F.24 Weg-Zeit-Plots des Probanden D Bild 0032–0042 . . ...............127

F.25 Weg-Zeit-Plots des Probanden E Bild 0032–0042 . . ...............128

F.26 Weg-Zeit-Plots des Probanden F Bild 0032–0042 . . ...............129

F.27 Weg-Zeit-Plots des Probanden G Bild 0032–0042 . . ...............130

F.28 Weg-Zeit-Plots des Probanden H Bild 0032–0042 . . ...............131

F.29 Weg-Zeit-Plots des Probanden I Bild 0032–0042 . . . ...............132

F.30 Weg-Zeit-Plots des Probanden J Bild 0032–0042 . . . ...............133

G.1 Ort-Zeit-Plots des Proband A f¨urdieTestreihen2–3................136

G.2 Ort-Zeit-Plots des Proband A f¨urdieTestreihen4–5................137

G.3 Ort-Zeit-Plots des Proband B f¨urdieTestreihen2–3................138

175

G.4 Ort-Zeit-Plots des Proband B f¨urdieTestreihen4–5................139

G.5 Ort-Zeit-Plots des Proband C f¨urdieTestreihen2–3................140

G.6 Ort-Zeit-Plots des Proband C f¨urdieTestreihen4–5................141

G.7 Ort-Zeit-Plots des Proband D f¨urdieTestreihen2–3................142

G.8 Ort-Zeit-Plots des Proband D f¨urdieTestreihen4–5................143

G.9 Ort-Zeit-Plots des Proband E f¨urdieTestreihen2–3................144

G.10 Ort-Zeit-Plots des Proband E f¨urdieTestreihen4–5................145

G.11 Ort-Zeit-Plots des Proband F f¨urdieTestreihen2–3................146

G.12 Ort-Zeit-Plots des Proband F f¨urdieTestreihen4–5................147

G.13 Ort-Zeit-Plots des Proband G f¨urdieTestreihen2–3................148

G.14 Ort-Zeit-Plots des Proband G f¨urdieTestreihen4–5................149

G.15 Ort-Zeit-Plots des Proband H f¨urdieTestreihen2–3................150

G.16 Ort-Zeit-Plots des Proband H f¨urdieTestreihen4–5................151

G.17 Ort-Zeit-Plots des Proband I f¨urdieTestreihen2–3 ................152

G.18 Ort-Zeit-Plots des Proband I f¨urdieTestreihen4–5 ................153

G.19 Ort-Zeit-Plots des Proband J f¨urdieTestreihen2–3................154

G.20 Ort-Zeit-Plots des Proband J f¨urdieTestreihen4–5................155

G.21 Bilder 0000–0011 im Maßstab der Ort-Zeit-Plots .................156

G.22 Bilder 0012–0023 im Maßstab der Ort-Zeit-Plots .................157

G.23 Ort-Zeit-Plots des Proband A f¨urdieTestreihen7–8................158

G.24 Ort-Zeit-Plots des Proband B f¨urdieTestreihen7–8................159

G.25 Ort-Zeit-Plots des Proband C f¨urdieTestreihen7–8................160

G.26 Ort-Zeit-Plots des Proband D f¨urdieTestreihen7–8................161

G.27 Ort-Zeit-Plots des Proband E f¨urdieTestreihen7–8................162

G.28 Ort-Zeit-Plots des Proband F f¨urdieTestreihen7–8................163

G.29 Ort-Zeit-Plots des Proband G f¨urdieTestreihen7–8................164

G.30 Ort-Zeit-Plots des Proband H f¨urdieTestreihen7–8................165

G.31 Ort-Zeit-Plots des Proband I f¨urdieTestreihen7–8 ................166

G.32 Ort-Zeit-Plots des Proband J f¨urdieTestreihen7–8................167

G.33 Bilder 0032–0042 im Maßstab der Ort-Zeit-Plots .................168

Tabellenverzeichnis

3.1 Steckerbelegung von Stecker P2, P3, P4 . . . ................... 29

4.1 Zuordnung von identischen und kongruenten Figuren innerhalb der Testreihen. . 46

A.1 Technische Daten des VTD ............................. 74

D.1 Antworten der Gruppe der Sehenden beim Erkennen der Figuren . ........ 86

D.2 Antworten der Gruppe der Blinden beim Erkennen der Figuren . . ........ 87

E.1 Bilder f¨ur die Beobachtungen zur taktilen Wahrnehmung . . . . . ........ 93

176

177

Danke

Herzlichen Dank an alle, die zur Durchf¨uhrung meiner Diplomarbeit beigetragen haben.

Besonders danken m¨ochte ich:

–HerrnProf.K.Meierf¨ur die Bereitstellung dieses sehr interessanten Themengebietes und

die außergew¨ohnlich intensive Betreuung.

–Frau Prof. A. Blankenagel und ihrem Team f¨ur die wissenschaftliche Unterst¨utzungbei der

Durchf¨uhrung der Testreihen, im Besonderen m¨ochte ich hierbei Herrn I. Bruder danken,

f¨ur die hilfreiche Unterst¨utzung bei einigen Tests.

–Frau Prof. H. Weinleder f¨ur die fruchtbaren Diskussionen zur Entwicklung der Testreihen.

–Herrn Prof. J. Bille f¨ur die ¨

Ubernahme des Zweitgutachtens.

–Den Sch¨ulern der Schloss-Schule-Ilvesheim f¨ur die interessierte Mitarbeit bei der Test-

durchf¨uhrung.

Herrn Direktor Schlipper und seinen Mitarbeitern f¨ur die schnelle und unkomplizierte Or-

ganisation des Testablaufes sowie auch Frau H. Born und Herrn R. Bernd, die mit ihren

Anregungen weitere Impulse f¨ur das Projekt einbrachten.

–Allen Probanden, die verst¨andlicherweise nicht mit Namen genannt werden k¨onnen.

–Herrn Dr. M. Wunsch f¨ur die L¨osung kniffligster L

A

TEX Probleme.

–Herrn M. Keller f¨ur die vielf¨altigen und freundlichen Hilfestellungen bei allen Fragen

bez¨uglich der Software-Infrastruktur.

–Herrn M. Loose und J. Schemmel f¨ur die Entwicklung einzelner Komponenten des HTVSS

und der ¨uberaus zahlreichen Ideen bei der Entwicklung des VTD sowie bei der Auswertung

der Testergebnisse.

–Herrn J. Langeheine mit dem ich manches langes Wochenende verbringen durfte und der

mir w¨ahrend der Arbeit einer der wichtigsten Diskussionspartner war.

–Herrn U. Trunk und R. Achenbach f¨ur die zahlreichen informativen Gespr¨ache.

–Allen Mitgliedern des ASIC-Labors f¨ur die angenehme Arbeitsatmosph¨are.

–Ein extra Dankesch¨on an Frau B. Schneider und C. Schlindwein sowie Herrn T. Naegler

und L. Schmidt-Mende f¨ur das sorgf¨altige Korrekturlesen des Manuskriptes.

–An meine Eltern, die mir das Studium erm¨oglicht haben.

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