Der intelligente Einkaufswagen hilft ihnen jedes Produkt im Supermarkt aufzufnden und leitet sie zielgeführt von A nach B.
Demo
Funktionen
Aktive Navigation
Dank vorsortiertem Einkaufszettel kann der Kunde von Produkt zu Produkt navigiert werden.
Hierfür wird ein (nahezu) optimaler Weg anhand der gesamten Einkaufsliste erstellt.
Über das Touchdisplay kann der Kunde auch auf einzelne Produkte aus seiner Einkaufsliste klicken. Daraufhin wird er auf dem kürzesten Weg zum entsprechenden Produkt navigiert.
Gezieltes Finden
Passive Navigation
Der Kunde bewegt sich wie gewohnt durch den Einkaufsmarkt. Auf dem Display wird seine aktuelle Position in der Umgebung angezeigt.
Befinden sich Produkte aus seiner Einkaufsliste in der näheren Umgebung, werden diese auf dem Display markiert.
Unaufdringliche Erinnerungsfunktion
Makronavigation
Solange sich der Kunde noch in größerer Entfernung vom gesuchten Produkt befindet, erfolgt die Navigation über visuelle Hinweise auf dem Bildschirm des Einkaufswagens, entweder in der Vogelperspektive (Übersichtskarte) oder aus der Egoperspektive (3D-Modell).
Mikronavigation
Sobald sich der Kunde in Sichtweite des gesuchten Produkts befindet, können visuelle Hinweise (z.B. in Form von projizierten Pfeilen) in der Umgebung angezeigt werden. Diese Hinweise können mit (benutzeradaptiven) Werbeinformationen verknüpft werden.
Infrastruktur
Aktuelle Infrastruktur
RFID-Tags: Unter dem Bodenbelag sind passive RFID-Tags verlegt. Zusätzlich wurden die Sockel der Regale mit passiven RFID-Tags ausgestattet.
RFID-Antennen: am Fuß des Einkaufswagens ist eine RFID-Antenne montiert, die sowohl die Tags im Boden, als auch die an den Fußleisten der Regale erkennt.
Yamamoto-Modell: Die Marktfläche wird mit Hilfe des 3D-Modellierungstools Yamamoto nachgebildet. Im Modell werden zusätzlich zu den Regalpositionen auch die Positionen der verschiedenen RFID-Tags im Markt gespeichert.
Weitere mögliche Transponder zur Positionsbestimmung
Aktive RFID-Tags
Infrarotbaken
Bluetoothsender
Die Messwerte der verschiedenen Transponder können in Abhängigkeit von ihrer Genauigkeit unterschiedlich gewichtet und mit Hilfe von
dynamischen Bayes'schen Netzen miteinander kombiniert werden, wodurch die aktuelle Position ermittelt wird. Dabei werden sowohl die aktuell empfangenen Signale als auch die Historie der vorherigen Messungen berücksichtigt.