KIT
Mobile Karten übersichtlicher darstellen
Die Darstellung von vielen Informationen auf Navigationsgeräten und Smartphones ist alles andere als trivial. Am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) haben Informatiker eine Methode entwickelt, um die optimale Anpassung von Beschriftungen an Perspektive und Fahrtrichtung zu gewährleisten.
Eine Arbeitsgruppe am KIT beschäftigt sich mathematisch exakt mit Geovisualisierung, also der Darstellung von Informationen in Karten. Mittels der mathematischen Beschreibung von digitalen Karten lässt sich zunächst die Schwierigkeit des Problems abschätzen. Zum Beispiel gehört die Maximierung der Zahl der Beschriftungen im gewählten Bildausschnitt eines Navigationsgerätes entlang einer Route zu der rechenzeitintensivsten Gruppe von mathematischen Problemen, den sogenannten NP-vollständigen Problemen. Wird die Zahl der Objekte in der Karte vergrößert, vergrößert sich exponentiell die dafür notwendige Rechenleistung. Und die ist gerade auf mobilen Geräten schnell ausgereizt.
Vor diesem Hintergrund entwickelt die Arbeitsgruppe Algorithmen, die leistungsfähiger sind, indem sie das allgemeine Problem sinnvoll eingrenzen. Statt zu versuchen, die Zahl der gleichzeitig eingeblendeten Beschriftungen zu maximieren, lässt sich ein guter Kompromiss zwischen Lesbarkeit, Rechenzeit und Informationstiefe finden, wenn man sich auf eine konstante Anzahl von Beschriftungen im gegebenen Ausschnitt beschränkt. Mehr als drei bis sieben Objekte kann ein Mensch ohnehin nicht bewusst wahrnehmen. Darauf aufbauend lässt sich nicht nur ein einfaches Verfahren finden, das die Beschriftung einer Karte sinnvoll durchführt. Es lässt sich auch zeigen, dass die Rechenzeit des neuen Verfahrens nur moderat wächst, wenn die Objektzahl steigt. Die Einschränkung der Optimierung auf einen passenden Kartenausschnitt führt sogar dazu, dass die Summe der Beschriftungen über die ganze Route größer wird, also zum Beispiel mehr Sehenswürdigkeiten entlang des Weges erwähnt werden.
Die Arbeitsgruppe will nun den Schritt von der Grundlagenforschung in die Anwendung gehen und aus den mathematischen Methoden bald implementierbare Algorithmen entwickeln.
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