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Koubachi - Widget zur Überwachung von Zimmerpflanzen (S)

Status: Abgeschlossen

Hintergrund

So genannte Sensorknoten sind batteriebetriebene Kleinstcomputer, an welche diverse Sensoren zur Wahrnehmung der Umgebung angeschlossenen werden können. Da Sensorknoten drahtlos miteinander kommunizieren können werden sie typischerweise verwendet um Sensornetze aufzubauen welche, in der Umwelt installiert, zum Beispiel zur Beobachtung der Veränderung von Gletschern benutzt werden.

Darüber hinaus können Sensorknoten aber auch zur Instrumentalisierung von Alltagsgegenständen wie Kaffeetassen oder Zimmerpflanzen verwendet werden. Dabei entsteht allerdings das Problem, den "smarten" Gegenstand für den Menschen in angemessener Weise nutzbar zu machen, also ein geeignetes User Interface zu finden. Ein möglicher Ansatz dieses Problem der Mensch-Maschine-Interaktion (engl. Human Computer Interaction, HCI) zu lösen, ist Affective Computing.

Das Ziel des Projekts "Koubachi" ist es, den Gesundheitszustand von Zimmerpflanzen zu überwachen und diesen dem User unter anderem über ein Handy Widget zugänglich zu machen. Dabei sollen die Prinzipien des Affective Computing angewendet werden, d.h. die Interaktion soll einerseits einfach sein, andererseits aber auch Emotionen beim Benutzer auslösen. Die dazu nötige Hardware (BTnode, Sensoren) wurde bereits entwickelt und gebaut.

Ziel

In dieser Arbeit geht es darum, eine Java Applikation für Handys (J2ME) zu schreiben, welche die Sensordaten des BTnode ausliest und dem Benutzer in geeigneter Form präsentiert. Dabei kann auf bestehende Prototypen und Beispielanwendungen zurückgegriffen werden.

Inhalt und Vorgehensweise

• Einarbeitung in die bestehende Anwendung und Hardware-Architektur. Dabei geht es vor allem darum, die Aufzeichnung der Sensordaten sowie deren Bedeutung zu verstehen.
• Entwicklung eines MIDlets welches den User über den Gesundheitszustandes der Pflanze informiert oder gegebenenfalls sogar alarmiert. Dabei kann die Kommunikation mit dem BTnode noch vernachlässigt werden
• Verwendung von Live-Sensordaten und Test.

Referenzen

1. Affective Computing
2. BTNode
3. Botanicalls (Mensch-Pflanzen-Interaktion mittels Telefon)
4. Koubachi Erstausschreibung