Augmented Art ist eine Baukastenlösung für mobile Augmented Reality Applikationen. Die Technologie ermöglicht das Überlagern von Exponaten mit spannenden Inhalten durch Points-of-Interest, die Projektion von Hologrammen in den Raum und die Durchführung von digitalen Führungen mit Audioguides. Dabei geht es stehts um die Verschmelzung von analoger und digitaler Welt.

Die Inhalte der App werden alle über ein webbasiertes Content Management System (CMS) eingepflegt und bereitgestellt. Es werden keine technischen Voraussetzungen an die Nutzer gestellt. Alle Aktionen und Änderungen an den Inhalten werden in einer App-Vorschau direkt im Browser angezeigt, somit sind alle Schritte visuell nachvollziehbar.

simpleLoc ist eine Lösung für die Lokalisierung und Navigation in Gebäuden. Das Wissen über die eigene Position ermöglicht eine Vielzahl an Anwendungen: Positionsgesteuerte Audioguides in Museen, Smart-Home-Systeme die nur belegte Räume heizen, Navigation von Bahnsteig bis Gate am Flughafen, eine Navigation von Sehgeschädigten in öffentlichen Gebäuden und vieles mehr.

Die Komplexität solcher Indoor Lokalisierungssysteme ist hoch und oft mit großen Zeit- und Investitionsaufwänden verbunden. simpleLoc steht dem entgegen in dem ein besonderer Fokus auf intelligente Algorithmen zur Optimierung der Sensordatenfusionsmodelle gelegt wird. Die Dauer für Installation und Inbetriebnahme des System reduziert sich dadurch auf wenige Stunden.

Für eine Sonderausstellung des Porsche Museums Zuffenhausen zum 50-jährigen Jubiläum des Porsche Entwicklungszentrums Weissach wurde eine Augmented Reality Applikation entwickelt. Kernstück der Ausstellung ist ein ca. 7 x 3 Meter großes Geländemodell inkl. aller Gebäude des Entwicklungszentrums. Dieses wird komplett von einer virtuellen Augmented-Reality-Welt überlagert, die bündig und passgenau auf dem Modell sitzt und somit von allen Seiten aus betrachtet werden kann.

Conductor's Watch ist eine App, die Dirigenten hilft, im Takt zu bleiben. Mittels Smartphone-Sensorik und Sensordatenfusion werden Bewegungen analysiert und das aktuelle Tempo in Echtzeit gemessen. Die Ergebnisse werden direkt auf dem Smartphone angezeigt.
Es wurden native Smartwatch und Smartphone Applikationen für iOS und Android entwickelt. Zusätzlich mussten die Algorithmen für die genaue Geschwindigkeitsschätzung entwickelt, evaluiert und performant implementiert werden.

Ausgangspunkt des Projektes war die Fragestellung, wie gut sich Fitnessübungen erkennen lassen, die von einer Person durchgeführt werden, die dabei ausschließlich eine handelsübliche Smartwatch trägt.
Entstanden sind in dem Projekt mehrere Lösungsansätze, basierend auf künstlicher Intelligenz, die als Eingabe nur auf die Sensordaten des Beschleunigungsmessers und des Gyroskops der Smartwatch zurückgreifen können.
Trainiert und getestet wurden die Algorithmen mit Daten, die von allen Mitarbeitern des Projektpartners erzeugt wurden. Dazu haben diese alle Fitnessübungen durchgeführt und dabei unterschiedliche Smartwatches getragen. Die letztlich erzielte Rate korrekt erkannter Übungen betrug gut 97%.