Für die Entwicklung eines persönlichen, adaptiv lernenden Reiseassistenzsystems (RAS) für den öffentlichen Verkehr auf Basis von Augmented Reality wurde in der Anforderungsanalyse ein Mixed-Methods-Ansatz mit Fokusgruppen (n = 40) und einer Online-Befragung (n = 311) gewählt. Die Ergebnisse zeigen, dass ein Großteil der Nutzer sich vorstellen kann, ein RAS zu nutzen, viele bei der Verwendung von Datenbrillen und Sprachinteraktion im öffentlichen Raum jedoch Bedenken haben. Als wichtigste Funktionen eines RAS werden die Unterstützung im Störungsfall, die Fußgängernavigation sowie die Versorgung mit Informationen zur Reisekette angesehen.