Erforschung und Entwicklung eines Virtual Reality Frameworks für das Training mittels flexiblen, tubulären Strukturen (FlexTube)

In der beruflichen und universitären Ausbildung müssen den Lernenden oft komplexe Zusammenhänge vermittelt werden. Dies geschieht heute vor allem durch beschreibende Texte und illustrative Darstellungen in Lehrbüchern sowie durch die Einbindung digitaler Medien wie Videos und 3D-Animationen in den Unterricht.
Mit der Etablierung von Smartphones und Tablet-Computern in weiten Teilen der Gesellschaft entstehen neue Möglichkeiten, Wissen anschaulich zu vermitteln. Neue VR-Geräte wie die Meta Quest Pro oder die Apple Vision Pro ermöglichen es zudem, eine immersive virtuelle Realität (VR) zu erzeugen. Solche VR-basierten Umgebungen werden bereits in einer Vielzahl von Bildungsszenarien eingesetzt.
VR-Anwendungen sind klassischen Lernmethoden insbesondere dann überlegen, wenn es um die Vermittlung komplexer, räumlicher Zusammenhänge geht. Dabei treten in mechanischen oder medizinischer Lernkontexten sehr häufig tubuläre Strukturen (Schläuche, Gefäßsysteme, Versorgungs- und Drainagesysteme etc.) auf, deren Zusammenhang räumlich und oft auch in einem zeitlichen Kontext (Verdrehung von Strukturen über einen definierten Zeitraum) verstanden werden muss, vgl. Abb. 1. In medizinischen Szenarien muss das Verknoten von tubulären Strukturen, z.B. chirurgischen Fäden, erlernt werden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass derzeit VR-basierte Anwendungen fehlen, um mit tubulären Strukturen in einem VR-basierten Trainings- und Lernkontext zu interagieren. Deshalb sollen in dem vorgestellten Projekt die KMU LIVINGSOLIDS und die Arbeitsgruppe Virtual and Augmented Reality der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg ihre Kompetenzen ergänzen. So soll ein solches neuartige VR Framework erforscht und entwickelt werden. Dieses Framework soll explizit für die Interaktion mit diversen flexiblen, tubulären Strukturen ausgelegt sein. Um eine breite Anwendung sicher zu stellen, wird es an exemplarischen Trainingsszenarien aus der Automobilindustrie und der Medizin evaluiert.