Cloud-basierte Map Data Services
Wie Daten das autonome Fahren voranbringen
Ein autonomes Fahrzeug muss vorausschauend agieren und blitzschnell reagieren können. Damit es das kann, ist es auf genaueste Daten angewiesen. Cloud-basierte Map Data Services liefern diese und bringen damit Informationen ins Auto, die neue Funktionen ermöglichen.
Daten sind die heiße Ware des 21. Jahrhunderts. Kein Wunder: Fleißig gesammelt und richtig ausgewertet, lassen sie sich auf vielfältige Weise nutzen und prägen so das Leben von morgen. Insbesondere Fahrerassistenzsysteme und das automatisierte Fahren sind von präzisen Daten abhängig. Die korrekte Interpretation des Fahrzeugumfelds und blitzschnelle Reaktionen eines Fahrzeugs sind nur möglich, wenn hochgenaue Daten sofort zur Verfügung stehen und laufend aktualisiert werden.
Um das sichere Fahren mit automatisierten Fahrzeugen gewährleisten zu können, müssen einige Hürden gemeistert werden. Eine davon ist die durchgängig hochpräzise Verortung des eigenen Fahrzeugs. Es muss zu jeder Zeit seine Position auf der Fahrbahn, innerhalb der Spur und vor allem in Verhältnis zu anderen Verkehrsteilnehmern und möglichen Gegenständen auf der Straße wissen.
Denn das Fahrzeug muss »entscheiden können«, wann Abbiegevorgänge einzuleiten oder Hindernissen auszuweichen sind. Statische Objekte zur Lokalisierung werden fortlaufend in einer hochauflösenden Karte aktualisiert. Sensordaten gelangen durch Car-to-X-Kommunikation zuerst in die Cloud, wo sie in die Karte aufgenommen werden, um die Daten dann aus der Cloud an digital verbundene Fahrzeuge zu verteilen. Schwarmintelligenz lautet hier das Stichwort.
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Die richtigen Informationen an Ort und Stelle
Cloud-basierte Map Services sind ein wichtiger Baustein für Location Intelligence im Fahrzeug. Dabei handelt es sich um die Kontextualisierung der Daten aus der Fahrzeugsensorik in einem ortsbezogenen Zusammenhang mittels Referenzdaten einer digitalen Karte. Es geht um die Frage: Was geschieht wo und wann und was bedeutet dies für ein (automatisiertes) Fahrzeug?
In der Karte werden alle benötigten Daten erfasst und bereit gestellt, um das Fahrzeug genau in seiner Umgebung zu lokalisieren: Wie die Fahrbahn verläuft und in welche Spuren sie geteilt ist, welche Verkehrsregeln vorherrschen und weitere Informationen zur Umgebung wie Laternenpfosten, Leitplanken und Fahrbahnbegrenzungen. Hochauflösendes Kartenmaterial liefert wertvolle Informationen, die sich allein aus Sensordaten nicht generieren ließen. Mit dieser zusätzlichen Referenz durch die HD-Karte wird eine umfassende Sicht auf das Fahrzeugumfeld und eine Interpretation des momentanen Verkehrsgeschehens ermöglicht.
Sensordaten und Karteninformationen im Einklang
Natürlich sind Sensordaten wichtig, wie etwa für Frontkameras sichtbare Verkehrsschilder, Geschwindigkeitsbegrenzungen und Fahrbahnmarkierungen. Diese müssen jedoch in Sichtweite und erkennbar vor dem Sensor sein, damit sie korrekt ausgewertet werden können.
Die Kartendaten liefern wiederum Informationen, um es der Software im Fahrzeug zu ermöglichen, die Sensorbeobachtungen zu bestätigen. Erkennt der Kamerasensor ein Geschwindigkeitsschild, aber nicht die Zusatztafel mit der zeitlichen Einschränkung darauf richtig, hilft die Karte mit diesen genaueren Details. Ein weiterer Vorteil der Karten besteht darin, dass sie auch detaillierte landesspezifische Informationen wie etwa in einem bestimmten Land geltende Verkehrsregeln enthalten.
Außerdem umfassen Kartendaten auch Tempolimits, die nicht explizit durch Schilder ausgewiesen sind, sondern sich etwa aus bestehenden Verkehrsregeln ergeben, zum Beispiel der Geschwindigkeitsbegrenzung innerorts, generellen zeitlichen oder wetterbedingten Regelungen. Zudem bietet die Karte Daten über die Straßeninfrastruktur, die so weit voraus liegt, dass sie von Kameras noch gar nicht gesehen werden kann.
Die Logik hinter den Daten
Durch KI-Algorithmen kann die Karte wichtige Merkmale der befahrenen Straße und der Umgebung wie etwa Verkehrsschilder oder den Fahrbahnmarkierungen zweifelsfrei integrieren. Ein zentraler Aspekt dabei ist das richtige Interpretieren der Daten vor der Integration in eine Karte.
Anders als Sensoren unterstützen Kartendaten auch eine klare Logik, zum Beispiel um Beziehungen von Straßen und Fahrspuren zueinander herzustellen und Informationen zu verifizieren oder als falsch zu deklarieren. Sollte eine Kamera zum Beispiel das Signal geben, ein Schild als Spielstraße erkannt zu haben, sich das Fahrzeug aber gerade auf einer Autobahn befindet, muss das System im Fahrzeug mit Hilfe der Karte diesen Fehler als solchen erkennen können, damit das Auto keine plötzliche Vollbremsung auf Schrittgeschwindigkeit einleitet.
Die Karte kann genau das unterstützen: Sie hilft der Software für Assistenzsysteme und für das automatisierte Fahren das Sensorsignal richtig zu interpretieren oder wo notwendig zu ignorieren, wodurch das harte Abbremsen aus unserem Beispiel verhindert wird.
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