Barrierefreies Smarthome

Abstract

Eine Querschnittlähmung kann jeden Menschen treffen, sei es durch durch Unfall oder Erkrankung. Tetraplegikern bleiben im schlimmsten Fall lediglich motorische Fähigkeiten im Bereich von Kopf, Hals und eventuell Schulter erhalten. Für sie - aber auch für Menschen mit vergleichbaren motorischen Einschränkungen - werden kleinste manuelle Verrichtungen plötzlich zu einer - oftmals sogar unlösbaren - Herausforderung. Aus diesem Grund können Tetraplegiker von einem Smarthome und mobilen Endgeräten zu seiner Steuerung erheblich profitieren. Dafür muss jedoch das Endgerät eine barrierefreie Eingabemethode unterstützen. Die Barrierefreiheit bei der Eingabe ist realisierbar in Form von Bedienungshilfen und / oder durch Hilfsmittel-Hardware. Das Ziel dieser Arbeit ist die Konzeptionierung einer barrierefreien Smarthome-Steuerung für Tetraplegiker sowie deren prototypische Realisierung als Android App. Das Hauptaugenmerk dabei liegt auf einem größtmöglichen Verzicht auf Hilfsmittel-Hardware und auf einer guten Individualisier- und Erweiterbarkeit. Für Ersteres wird unter anderem Face-Tracking basierend auf der Mobile Vision API von Google als Eingabemethode realisiert. Abschließend findet sowohl eine qualitative als auch quantitative Evaluation des Prototyps statt. Verglichen werden dazu die Bandbreite des Face-Trackings mit weiteren barrierefreien sowie klassischen Eingabemethoden. Das Konzept und der Prototyp für die Anwendung zur Steuerung eines barrierefreien Smarthomes eignen sich für betroffene Personen und Angehörige aus der Zielgruppe, welche unterschiedliche Eingabemethoden ausprobieren möchten, ebenso für Entwickler, die an der Erweiterung des Prototyps interessiert sind. Ihnen liefert die Evaluation zudem Erkenntnisse zur Leistungsfähigkeit eines kostengünstigen Face-Trackings sowie weiterer barrierefreien Eingabemethoden.

Spinal-cord injury can happen to anyone, whether through traumatic injury or due to illness. Tetraplegics retain mobility - in a worst case scenario - only in the head and neck area, possibly including the shoulder area. For those affected - as for people with similarly limited mobility through other causes - the smallest manual movement becomes a challenge, often an impossible one. Thus tetraplegics may profit immensely by a smart home with mobile controlling devices. However, for that purpose the controlling device needs to support barrier-free input methods. Barrier-free input can be implemented by assisting features in the use of control devices, and/or by specialized hardware. The aim of this thesis is the conceptualization of a barrier-free smart home control device for tetraplegics, as well as its prototypical implementation as an Android App. The main focus is on doing without specialized hardware as much as possible, and on options to individualize and expand functionality. For the prototype, face-tracking based on Mobile Vision API by Google is used as an input method, among others. In conclusion there is an evaluation process of the prototype regarding criteria of quality and quantity. The evaluation includes comparing the range of performance of face-tracking with other barrier-free, as well as classic input methods. The concept and the prototype for this application for the controlling of barrier-free smart homes are suitable for affected persons and their family members in the target group who would like to try out various methods of input. Software developers may also be interested in expanding the functionality and input methods of the prototype. The evaluation provides insight into the performance of cost-effective face-tracking as well as barrier-free input methods.