René Apitzsch and Robin Thomas
In diesem Vortrag wird auf die Entwicklung und die damit verbundenen Herausforderungen einer barrierefreien Indoor-Navigations-App eingegangen. Grundlage für diese App sind OSM-Daten zu Barrieren und Eigenschaften von Haltestellen im Öffentlichen Personenverkehr. Dieser Vortrag ist eine Fortführung zu unserem Beitrag von der FOSSGIS 2022 [1], in dem präsentiert wurde, wie im Projekt OPENER next mit Hilfe der App OpenStop jene Daten er-fasst werden.
Solange der Öffentliche Personenverkehr noch nicht komplett barrierefrei ausgebaut oder zumindest beschildert ist, ist Indoor-Navigation ein wichtiger Bestandteil einer barrierefreien Reisekette. Bahnhofsgebäude können mitunter komplex sein und vor allem bei weiter entfernten Reisen auch unbekannt. Gerade Menschen mit Mobilitätseinschränkungen stellt dies vor Herausforderungen.
Der Vortrag präsentiert, wie auf Basis von in OSM hinterlegten Daten zu Eigenschaften und Barrieren von Haltestellen des Öffentlichen Personenverkehr eine Indoor-Navigations-App realisiert wird.
Die App selbst sowie die ausgegebenen Routen sollen dabei barrierefrei sein. Ein wichtiger Aspekt des Vortrages ist daher die visuelle, akustische und haptische Ausgabe des Routings abhängig von verschiedenen Einschränkungen der Nutzer. Des Weiteren wird darauf eingegangen, wie MOTIS bzw. Per Pedes [2] von der TU Darmstadt dazu verwendet wird, ein barrierefreies Routing für verschiedene Nutzergruppen zu generieren.
Zusätzlich wird im Vortrag noch kurz auf das Projekt OPENER next und die darin stattfindende OSM-Datenstandardisierung und -erfassung (mit OpenStop) eingegangen.
[1] [OPENER next - Per Crowd-Sourcing zu Barrieredaten im ÖPNV](https://pretalx.com/fossgis2022/talk/A3P3MB/)
[2] [Per Pedes](https://github.com/motis-project/ppr)
https://openstop.app
https://openernext.de
https://github.com/OPENER-next