Agile situated visualization

Abstract

Eine essentielle Funktion jedes Toolkits zur Erstellung räumlich-situierter Visualisierungen ist es, diese nahe ihres Referenten positionieren zu können. Um diese Positionierung zu erleichtern, sollten dabei Objekte und Flächen in der Umwelt automatisch erkannt werden. Allerdings besitzen keine der wenigen existierenden Toolkits diese automatische Funktion, was die Entwicklung verlangsamt und die Nutzbarkeit situierter Visualisierungen einschränkt. In dieser Arbeit präsentiere ich AVAR-X, ein Toolkit für die Entwicklung situierter Visualisierungen, welches mit Spatial Mapping und Objekterkennung die Agilität des Entwicklungsprozesses erhöht. Dazu wurde das existierende Toolkit AVAR mit automatischen Positionierungsmethoden erweitert, und die Benutzeroberfläche überarbeitet, sodass die Entwicklung von Visualisierungen benutzerfreundlicher wird. Mit AVAR-X können Visualisierungen automatisch durch zwei Methoden situiert werden, indem Positionen in der Umwelt direkt festgelegt werden. Um AVAR-X zu demonstrieren stelle ich drei Anwendungsszenarien vor, für welche ich mithilfe des Toolkits Visualisierungen entwickelt habe. Diese illustrieren wie AVAR-X verwendet werden kann um die Energieeffizienz eines Raumes zu visualisieren, und wie situierte Visualisierungen in der Verwaltung eines Supermarktes helfen können. Des Weiteren zeige ich, wie mit AVAR-X die Fehlerbehebung in einem Computernetzwerk erleichtert werden kann. Obwohl AVAR-X die Entwicklung situierter Visualisierungen erleichtert hat, könnten weitere Verbesserungen durchgeführt werden. Verwendung anderer Eingabemethoden, oder die Integration weit verbreiteter Programmierwerkzeuge, sind nur zwei Möglichkeiten um die agile Entwicklung situierter Visualisierungen zu vereinfachen.

A critical feature of situated visualization toolkits is the ability to automatically place visualizations by detecting objects and surfaces in the physical environment. However, the few existing available toolkits lack this feature, which slows down development cycles and makes situated visualizations less practical. In this thesis, I present AVAR-X, a toolkit to create situated visualizations that boosts the agility in development cycles through spatial mapping and object recognition. To this end, I extended AVAR, an existing toolkit, with situating modalities as well as revised the user interface such that development of situated visualizations is user-friendlier. Using AVAR-X, users can situate visualizations by selecting targets in the environment, using two predefined modalities, eliminating the need to do this by hand. To demonstrate the practical application of AVAR-X, I present three usage examples, developed using the toolkit. They illustrate how AVAR-X may be used to quickly situate energy efficiency visualizations in a room, how situated visualizations can help in day-to-day scenarios such as managing the inventory of a supermarket, and how troubleshooting complex computer networks can be made easier. While AVAR-X indeed simplified the development and situating of visualizations, further improvements could be made. Exploring different methods of text entry, or integrating common programming tools, are only a couple of ways of helping the user with agile development of situated visualizations.