HERE: Kartenmaterial für autonome Fahrzeuge, Prognosen freier E-Ladesäulen und mehr

Einst gehörte der Kartendienst „Here“ zu Nokia. Bereits vor einigen Jahren gehört man nun als „Here Global BV“ zu einem Konsortium diverser deutscher Automobilhersteller sowie Zulieferer in der Automobilbranche: derzeitige Anteilseigner sind neben Audi, BMW und Mercedes derzeit Mitsubishi Corporation, NTT, Intel, Bosch, Conti und Pioneer.. Im Rahmen der CES 2023 lässt der Kartendienst verlauten, woran man da gearbeitet hat – das erklärt sicherlich in vielen Teilen auch die Relevanz für die Automobilhersteller.

Neu ist da die UniMap, eine hochautomatisierte Kartentechnologie, welche digitale Karten erstellt. In den vergangenen drei Jahren hat man da eng mit BMW zusammengearbeitet. UniMap wird in diesem Jahr für ausgewählte Kunden starten, bevor die Technologie 2024 flächendeckend an HERE-Kunden verteilt wird. UniMap soll, so die Versprechungen, Aktualität, Qualität und Abdeckung von Kartenmaterial im besonderen Maße bieten. Es soll damit einfacher sein, Änderungen in der realen Welt zu erfassen und diese automatisiert und binnen Stunden auf einer einheitlichen Karte an die Kunden auszuliefern.

Physische Veränderungen werden so für Nutzer binnen 24 Stunden auf der Karte sichtbar. Hierzu setzt man auf KI-Modelle, die GPS-Daten und auch Sensordaten von Fahrzeugen (Kamera, LiDaR), aber auch Luftaufnahmen und IoT-Daten automatisiert auswerten. Hierbei geht es auch um die Positionierung von Straßenschildern und der Validität von Tempolimits. Der somit erstellte einheitliche Katalog von Daten soll neben der Navigation in Fahrzeugen auch für automatisiertes Fahren herangezogen werden.

Hier knüpft auch die Software „Here Automated Driving Zones“ an. Automobilhersteller können nachvollziehbar festlegen, unter welchen Bedingungen die Funktionen zum automatisierten Fahren aktiviert werden können. Damit will man eine entsprechende Sicherheit gewährleisten, die ja beim autonomen Fahren im Fokus steht. Im Rahmen der Automated Driving Zones können Autombilhersteller Gebiete festlegen, an denen Fahrer ihre Hände vom Steuer nehmen können. Man arbeitet da auf Basis der SD- und HD-Karten von HERE und liefert auch dynamische Informationen zum Verkehr in Echtzeit oder Gefahrenwarnungen. Jene Bedingungen können mit entsprechenden Bereichen kombiniert werden. Es ist davon auszugehen, dass Mercedes Benz oder auch BMW dies für ihre Assistenzsysteme verwenden werden.

Eine ODD kann nicht nur für einzelne Hersteller, Fahrzeugmarken und Modelle gelten, sondern auch für verschiedene Level des automatisierten Fahrens (von SAE Level L2 bis L4). Mit HERE Automated Driving Zones können Hersteller eine ODD manuell oder automatisch erstellen, überprüfen und editieren. Die Software unterstützt diese Funktionalitäten über eine Web-App und eine API.

Verkehrsdaten für Warnungen bietet auch der neue Cloud-Dienst „Here Road Alerts“. Die Warnungen will man in Echtzeit ausliefern. Auf geringer Latenz liege ein Hauptaugenmerk des Dienstes. Auch stellt dies ein weiteres Puzzle-Teil zum automatisierten Fahren dar. Folgende Gefahren im Straßenverkehr gibt man als Warnung aus:

Mit diesen Warnungen sollen unter anderem Tempoassistenzsysteme rechtzeitig vor bestimmten Gefahrensituationen, wie Staus oder Unfällen, ihre Geschwindigkeit anpassen. Die Daten entstammen verschiedensten Quellen. Darunter: Sensordaten von Fahrzeugen (Nebel- und Frontscheinwerfer, Warnblinker, Vollbremsungen, ABS, Scheibenwischer, visuelle Sensoren, etc.) sowie GPS-Daten. Außerdem arbeitet man mit 150 Datenanbietern sowie Verkehrsbehörden und „journalistischen Quellen“ zusammen.

Ebenfalls spannend: ein Dienst zur Prognose freier E-Ladesäulen. Jener soll Fahr- und Ladezeiten von E-Fahrzeugen planbarer machen. HERE will also die Wahrscheinlichkeit vorhersagen, dass öffentliche Ladesäulen frei werden. Hierzu zieht man Angebot und reale Nachfrage von Nutzern heran, aber auch Wetter, Uhrzeit sowie Wochentag oder auch Verkehrsmuster. Man ergänzt damit den Dienst HERE EV Charge Points und bringt Daten von 90 Prozent der Anbieter von öffentlichen Ladestationen zusammen. Den Rest erledigt ein Machine-Learning-Algorithmus. Neben der intelligenten Routenberechnung mit Ladestopps soll es so Gewissheit geben, dass die Ladestation bei Ankunft tatsächlich frei ist.

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