HERE hat sein System für die Bereitstellung von spurlinientreuen Navigationsdaten live gezeigt. Es aktualisiert die Daten nahezu in Echtzeit und soll so das autonome Fahren voranbringen.
Bild: Here
Das neue Zeitalter der Navigationsdaten hat begonnen. Auf der Elektronikmesse CES in Las Vegas stellte der Kartenspezialist HERE seine Cloud-basierte Anwendung für die Erstellung von Navigationsdaten für das autonome Fahren vor. Mit der sogenannten HD Live Map werden Karteninhalte von den Fahrzeugen selbst generiert, in der Cloud verarbeitet und dann via Mobilfunk direkt wieder an die Fahrzeuge zurückgespielt. So soll eine Darstellung der Straßenumgebung entstehen, bei der selbst Fahrbahnverengungen oder aktuelle Geschwindigkeitsbegrenzungen in den Navigationsdaten enthalten sind. Fahrbahnen werden zudem spurliniengetreu erfasst, um so die Navigationsdaten für das autonome Fahren vorzubereiten. HD Live Map ist bereits in Nordamerika und Westeuropa verfügbar. HERE geht davon aus, dass erste Oberklassenmodelle ab 2017 das vernetzte System nutzen, um die Fahrerassistenzsysteme zu unterstützen.
Kacheln und Big Data
Die schnelle Aktualisierung ist möglich, da HERE die Navigationsdaten in viele kleine Stücke, die sogenannten Kacheln (englisch: Tile) aufteilt und bei der Aktualisierung jeweils nur die Bestandteile austauscht, die sich auch geändert haben. Neben diesem in der Geoinformatik schon seit langem bekannten Verfahren integriert HERE Sensordaten, die noch im Fahrzeug aggregiert und verarbeitet werden, um den Datenverkehr möglichst schlank zu halten. Die HD Live Map besteht aus unterschiedlichen Datenschichten, die zum einen Daten von langfristiger Relevanz enthalten – gemeint sind in diesem Zusammenhang tages- oder stundenaktuelle Daten, etwa, wenn eine Autobahnbaustelle eine Fahrspur blockiert. Zum anderen werden kurzfristig relevante Informationen zu Straßenbauarbeiten, Verkehr und Unfällen, sowie Analysedaten wie Geschwindigkeitsprofile vorgehalten. Diese Daten sollen nach erstmaligem Erfassen durch ein Fahrzeug innerhalb von einer Minute bei anderen betroffenen Fahrzeuge aktualisiert werden – vorausgesetzt, der Mobilfunkempfang ist gegeben. Weiterhin werden Daten über das Fahrverhalten beziehungsweise typische Fahrgewohnheiten erfasst und ausgewertet. Gibt es beispielsweise gehäuft durchdrehende Räder an bestimmten Stellen, meldet das HERE- System Gefahr von Fahrbahnglätte. In ähnlicher Weise würde sich die Karte auch aktualisieren, wenn die Fahrzeugsensoren eine aktuelle Fahrspursperrung entdecken. Andere Fahrzeuge könnten sich dadurch bereits frühzeitig auf einen Spurwechsel einstellen oder bei starkem Verkehrsaufkommen sogar ihre Route ändern. Ebenso werden Verkehrsflussinformationen, Echtzeitinformationen über Vorfälle und Daten über Geschwindigkeitsprofile von vernetzten Fahrzeugen und anderen Geräten wie Smartphones und PNDs (Personal Navigation Devices) übertragen. Dabei sei die Datenanonymisierung immer gewährleistet.
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An Daten-Input jedenfalls wird es nicht mangeln: Bis zum Jahr 2020 erwarten Analysten jährlich rund 33 Millionen neue vernetzungsfähige Fahrzeuge, die ihre Daten – pro Jahr kalkuliert man mit 163 Millionen Terrabytes – über ihre fahrzeugeigenen Kameras und Sensoren erfassen. In Zukunft soll die HD Live Map eine noch größere Anzahl an Daten über die HERE Plattform nutzen. Vor allem soll die Sensorintegration in den Fahrzeugen vertieft werden – nicht nur bei den Muttergesellschaften von HERE, Audi, BMW und Mercedes-Benz. Zu Testzwecken hat das Unternehmen nach eigenen Angaben bereits mehr als zehn Unternehmen aus der Automobilindustrie Teile oder das volle Leistungsspektrum der HD Live Map zur Verfügung gestellt. Wie Vizepräsident Aaron Dannenbring kürzlich in einem Handelsblatt-Interview mitteilte, sei nämlich kein Autohersteller groß genaug ist, um alleine die benötigten Daten für die Echtzeitkarte zu sammeln.
Verlässliche Standards
Voraussetzung für einen fruchtbaren kooperativen Ansatz ist eine einheitliche Schnittstellenspezifikation für die Sensordatenintegration aller Automobilhersteller. HERE hat eine Initiative zur Festlegung eines solchen Standards gegründet. „Über eine einheitliche Schnittstelle können wir diese Daten schneller und besser zu wertvollen Informationen verarbeiten. Das verhindert Unfälle auf den Straßen und reduziert die Zeit, die wir in Staus vergeuden. Außerdem bringt eine solche Standardisierung die Industrie dem Ziel des autonomen Fahrens ein ganzes Stück näher“, sagt Dietmar Rabel, Director Automated Driving bei HERE.
HERE stellt seine Schnittstellen-Spezifikation für sensorbasierte Daten daher durch eine Creative Commons Lizenz zur freien Verfügung. Bisher nutzt HERE wie auch der Wettbewerber TomTom eine Flotte an Fahrzeugen, die speziell für die Erfassung von Straßengeometrien entwickelt wurden. Diese Flotte soll weiterhin Bestand haben und den Grundstock für die Navigationsdaten liefern. Die Here-Idee ist es, die via Sensorintegration erzeugten Daten in einem einheitlichen Datenmodell vorzuhalten und damit keinen weiteren, unabhängigen Datensatz zu erstellen. Demnach werden die HD-Daten sukzessive eingebunden. Zunächst stehen die Fernverkehrsstraßen im Vordergrund, in Zukunft sollen aber auch urbane Gebiete berücksichtigt werden.
NHTSA: Computer kann Fahrer sein
Nach Einschätzung der US Verkehrssicherheitsbehörde NHTSA können Computer grundsätzlich als Fahrer selbstfahrender Fahrzeuge anerkannt werden. Hintergrund ist die Anfrage eines leitenden Ingenieurs des Google-Konzerns, Chris Urmson, der im November 2015 um Genehmigung bat, Fahrzeuge ohne Lenkrad, Pedale und Spiegel verkaufen zu dürfen. Laut Google seien in einem mit künstlicher Intelligenz gesteuerten Fahrzeug keine auf Menschen ausgelegte Steuerungselemente notwendig. Dazu meinte die NHTSA, dass, sofern kein menschlicher Insasse das Fahrzeug fahren könne, es sinnvoller sei, als Fahrer das anzuerkennen, was auch immer es fahre. Allerdings müssen sich laut Behörde elementare Funktionen wie zum Beispiel Bremsen derzeit immer noch per Hand oder Fuß bedienen lassen. Denn die bisher getesteten autonomen Fahrzeuge seien nicht zuverlässig genug um dem Vergleich mit einem menschlichen Fahrer standzuhalten.