Wutz

Your own Trainings-Tamagotchi
2015: 3. Semester Interaction Design 2
Arduino| Ionic| PhaserJS

Jeder hat diesen einen Freund, der die besten Sport- und Ernährungstipps hat, aber selbst den ganzen Tag auf der Couch sitzt. Die Projektion der eigenen Wünsche auf andere Personen spielt in diesem Projekt eine große Rolle. So soll der Benutzer seine eigenen Trainings-Wünsche auf WUTZ, den Avatar der App, lenken und so spielerisch trainieren. Mit dem Absolvieren der Minigames, die mit dem dazugehörigen Wearable gesteuert werden, entwickelt sich Wutz weiter. Während spielt man selber den Coach und trainiert unterbewusst so auch. Je nachdem welche Muskelgruppen man wie stark trainiert, verändert sich natürlich die Körperform des Avatars.

Spielerisch trainieren
Homescreen der App mit WUTZ

In Zusammenarbeit mit

Carlos Niermeier
Jannik Bussmann

Aufgabenbereiche

Programmierung App

Konzept

WUTZ stellt eine Art Trainings-Tamagotchi dar, der sich meldet sobald er trainieren möchte. Für jede Muskelgruppe gibt es jeweils ein passend, zugeschnittenes Minispiel. Nachdem man eine Muskelgruppe ausgewählt hat, erscheint eine Spielanleitung auf dem Bildschirm. In dieser Anleitung wird kurz das Spiel erklärt und angezeigt, wie man das dazugehörige Wearable befestigen und benutzen soll. Sobald man das Zusatzmodul beispielweise an einer Kettlebell befestigt hat und die Verbindung steht, kann man das Trainingsspiel starten. Für die Arme ist dies ein Ringe-Sammeln-Spiel, in dem man zwischen zwei Bahnen wechseln muss. Um eine Seite zu wechseln, muss man das Wearable mit einer bestimmten Geschwindigkeit bewegen. Für jedes Level hat man eine bestimmte Anzahl an Leben. Bei einer Niederlage, wird das Level vereinfacht, um keine einseitige Überbelastung zu verursachen.

Jede Muskelgruppe hat ein eigenes Minispiel
Detailaufnahme des Innenlebens des Protoytpyen

Das Projekt besteht aus einer App und dem dazugehörigen Wearable. Die App wurde mit dem Ionic-Framework erstellt, das auf Angular.js basiert und eine sogennante Hyprid-App darstellt. Das Wearable wurde mit einem Arduino realisiert. Für die Bewegungserkennung wurde ein Gyro-Sensor und für die Verbindung zum Handy ein Bluetoothmodul verwendet.