Spatial Computing hilft bei der Optimierung von Bewegungsabläufen. In dieser Funktion kann es beispielsweise bei der Fabrikplanung, der Indoor-Navigation und der Intra- und Outbound-Logistik unterstützen. Wie das funktioniert, lesen Sie hier.
Nach Einschätzung von Experten wird Spatial Computing die Industrie, beispielsweise bei der Nachverfolgung von Bewegungen verschiedener Art, prägen.
(Bild: PTC)
Die Idee, den physischen Raum als integralen Bestandteil von computergestützten Erlebniswelten zu betrachten, begegnen wir im Consumer-Umfeld an vielen Stellen – oftmals, ohne es zu bemerken. Sei es das Uber-Taxi, dessen Ankunft wir über eine App verfolgen, der Rasenmäher-Roboter, der in der Pole Position auf seinen Einsatz wartet oder die Anzeige über die Ankunft der nächsten U-Bahn: Wo immer Bewegungsabläufe optimiert werden können, ist Spatial Computing zur Stelle. So auch im weiten Feld der Navigation. Zwar geben wir mit Google Maps unseren Standpunkt preis, bekommen dafür aber den idealen Weg allen Staus zum Trotz zu unserem Ziel aufgezeigt.
Spatial Computing – Kurzdefinition
Der Fachbegriff Spatial Computing setzt sich aus dem englischen Adjektiv „spatial“, was mit „räumlich“ übersetzt werden kann, und dem zugehörigen Substantiv „computing“ zusammen. Wörtlich übersetzt bedeutet der Ausdruck also „räumliches Rechnen“. Aus technischer Sicht integriert Spatial Computing mittels Software die Benutzeroberfläche des Computers nahtlos in die dreidimensionale physische Welt. Hiermit eng verbunden sind daher die Gebiete der Virtual Reality (VR), der Augmented Reality (AR) sowie der Mixed Reality (MR). Anders ausgedrückt nutzt man somit den physikalischen Raum, um mit einem Computer zu interagieren, also Eingaben zu senden und dafür Ausgaben zu erhalten. So wird die Interaktion mit einem Computer losgelöst von einem statischen physischen Standort beziehungsweise der Hardware-Peripherie möglich, indem man ihn beispielsweise mit Körperbewegungen, Gesten oder der Sprache steuert. Der Terminus wurde 2003 von Simon Greenworld geprägt.
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