Navigationsapps wie Google Maps liefern detaillierte Wegbeschreibungen und gesprochene Anweisungen, die uns dabei helfen, an unseren Zielort zu gelangen. Doch für blinde oder sehbehinderte Menschen reicht das nicht aus. Eine Anweisung wie „Der Straße für 80 Meter folgen“ nützt wenig, wenn man den Verlauf der Straße nicht sehen kann und nicht weiß, wo mögliche Hindernisse im Weg sind.
Orientierung mit Smartphone-Sensoren
Die beiden Ingenieure Raymond Liu und Patrick Slade von der Harvard University in Boston haben deshalb nun eine Navigationsapp entwickelt, die speziell auf die Bedürfnisse von Menschen zugeschnitten ist, die kaum oder gar nicht sehen können. Im ersten Schritt haben sie über hundert blinde oder sehbehinderte Menschen nach deren Ansprüchen an eine solche App befragt.
„Die Befragung hat ergeben, dass eine ideale Orientierungshilfe für den Außenbereich in der Lage sein muss, zuverlässige Schritt-für-Schritt-Anweisungen zu geben, die Wegfindung entlang von Fußgängerwegen zu unterstützen sowie Hindernisse zu erkennen und zu vermeiden“, berichten Liu und Slade. „Bestehende Orientierungshilfen wie Blindenstöcke, Blindenhunde und elektronische Mobilitätshilfen erfüllen oft nicht alle diese Kriterien und sind zudem unter Umständen teuer oder nicht zugänglich.“
Um eine Anwendung zu entwickeln, die möglichst vielen Menschen zur Verfügung steht, entschieden sich die Forscher für handelsübliche Smartphones als Plattform. „Unsere App namens Mobilio nutzt die Sensoren eines Smartphones, GPS-Informationen und die tatsächliche Bewegung der Person, um im Wesentlichen einen kleinen autonomen Fahrplan zu erstellen, der angibt, wie die Person von ihrem aktuellen Standort zu ihrem Ziel gelangt“, erklärt Slade.
Kontinuierliches Feedback
Während der Navigation trägt die Person ihr Smartphone an Gurten vor der Brust, sodass die Kamera die Umgebung erfassen kann – darunter Gehwege, Zebrastreifen und Straßen, aber auch Hindernisse auf dem Weg sowie Bewuchs oder Gebäude am Rand. Per GPS wird die genaue Position bestimmt, die Beschleunigungssensoren registrieren die Bewegungen und bei Smartphones mit LiDAR-Scanner kommt dieser zusätzlich für die Hinderniserkennung zum Einsatz. Ausgewertet werden alle diese Informationen in Echtzeit mit Hilfe von künstlicher Intelligenz.
Die Nutzenden erhalten von der App einerseits gesprochene Anweisungen, andererseits aber auch ein kontinuierliches auditives Feedback über Kopfhörer, das ihnen dabei hilft, auf dem Weg zu bleiben. Für „geradeaus“ piept es auf beiden Ohren gleich stark, leichte Schwenks nach links oder rechts werden angezeigt, indem die Signaltöne auf dem jeweiligen Ohr zunehmen. Dabei wertet die App gleichzeitig aus, wie die jeweilige Person die piepsenden Anweisungen umsetzt und passt diese daraufhin individuell an.
Zuverlässiger Begleiter
Für einen Praxistest ließen die Forschenden 14 blinde Freiwillige verschiedene Navigationsaufgaben ausführen – teils mit der neuentwickelten Mobilio-App als Unterstützung, teils mit einem menschlichen Begleiter oder mit Google Maps. In allen Fällen hatten die Testpersonen ihren Blindenstock dabei. „Im Vergleich zur Navigation mit Google Maps legten die Teilnehmenden mit der Monbilo-App einen öffentlichen Weg 13 Prozent schneller zurück und reduzierten die ungewollten Berührungen mit der Umgebung um 41 Prozent“, berichten Liu und Slade. „Mobilio erreichte bei der Navigation im Freien eine ähnliche Zuverlässigkeit wie ein menschlicher Begleiter.“
Schwierigkeiten hat die Navigationshilfe für Blinde bislang noch bei unklaren Abgrenzungen zwischen Straßen und Fußgängerwegen sowie bei ungünstigen Wetterbedingungen, etwa wenn Schnee die Erkennung des Untergrunds erschwert. Die Forschenden arbeiten jedoch daran, die Fehlerrate zu reduzieren. Zukünftig wollen sie ihre App zudem in einem breiteren Spektrum realistischer Szenarien testen und untersuchen, wie gut sie sich in den Alltag der Menschen einfügt.
Quelle: Raymond Liu und Patrick Slade (Harvard University, Boston, Massachusetts, USA) et al., Nature Biomedical Engineering, doi: 10.1038/s41551-026-01772-x
