KI-gestütztes Straßenmodell ermöglicht skalierbares automatisiertes Fahren

HERE Technologies hat neue Navigation-on-Autopilot-(NOA)-Funktionen vorgestellt, die eine konsistente Level-2++-Automatisierung über internationale Märkte hinweg unterstützen sollen. Die Lösung kombiniert Navigation, automatisierte Fahrfunktionen und Infrastrukturinformationen in einem einheitlichen, KI-gestützten Straßenmodell zur Verbesserung von Vorhersagbarkeit und Systemleistung.

Einheitliches Straßenmodell für automatisiertes Fahren
Mit dem Übergang automatisierter Fahrfunktionen in den realen Einsatz wird die Sicherstellung eines konsistenten Fahrzeugverhaltens über unterschiedliche Straßennetze und regulatorische Rahmenbedingungen hinweg zu einer zentralen Herausforderung. HERE adressiert dies durch ein einheitliches, KI-basiertes Straßenmodell, das menschliche Navigation und maschinelle Planung synchronisiert.

Diese gemeinsame „Ground Truth“ stellt sicher, dass die Wahrnehmung des Fahrers mit der Interpretation der Fahrzeugsysteme übereinstimmt, reduziert Unsicherheiten und stärkt das Vertrauen in automatisierte Fahrfunktionen. Das Modell wird kontinuierlich aktualisiert und unterstützt sowohl Entwicklung als auch Betrieb innerhalb der digitalen Lieferkette.

Prädiktive Signalzeitsteuerung für Kreuzungsintelligenz
Ein zentraler Bestandteil der Lösung ist die prädiktive Signalzeitsteuerung, die Echtzeit-SPaT-Daten (Signal Phase and Timing) mit historischen Mustern und maschinell erlerntem Verkehrsverhalten kombiniert. Dadurch werden vorausschauende Informationen über Signalwechsel an Kreuzungen bereitgestellt.

Durch die Verbesserung der Vorhersagbarkeit in einer der variabelsten Fahrsituationen ermöglicht das System gleichmäßigere Fahrzeugreaktionen. Zu den erwarteten Effekten zählen reduzierte abruptes Bremsen und Beschleunigen, stabilere Geschwindigkeitsverläufe, verbesserte Energieeffizienz bei Elektrofahrzeugen sowie genauere Ankunftszeitprognosen im Einklang mit Verkehrsflussmustern.

Die Entwicklung dieser Funktion erfolgt in Zusammenarbeit mit Partnern im Ökosystem, darunter Baidu Maps, zur Unterstützung der Datenintegration und Modelloptimierung.

Spurgenaue Intelligenz für NOA-Systeme
Die Plattform bietet spurgenaue Führung, die speziell für NOA-Anwendungen optimiert ist. Anstelle einer festen Fahrtrajektorie erzeugt das System einen sogenannten „Route Carpet“, der mehrere wahrscheinliche Fahrspuren auf Basis des aktuellen Straßenkontexts identifiziert.

Dies ermöglicht es sowohl dem Fahrer als auch automatisierten Systemen, bevorstehende Manöver wie Spurwechsel, Ein- und Ausfahrten frühzeitig zu erkennen. Das Ergebnis ist ein konsistenteres Fahrverhalten, verbesserte Situationswahrnehmung und ein gleichmäßigerer Betrieb unter unterschiedlichen Straßenbedingungen.

Skalierbare Implementierung über Märkte hinweg
Die Lösung unterstützt die globale Einführung automatisierter Fahrfunktionen durch eine konsistente Datenbasis über verschiedene Regionen hinweg. Durch die Nutzung derselben Live-Kartendaten von der Entwicklung bis zum Betrieb können Automobilhersteller automatisierte Fahrfunktionen mit höherer Konsistenz trainieren, validieren und einsetzen.

Kontinuierliche Aktualisierungen des KI-gestützten Straßenmodells gewährleisten langfristige Datenaktualität und reduzieren Abweichungen zwischen erwartetem und tatsächlichem Fahrzeugverhalten. Dieser Ansatz verringert die Systemkomplexität und unterstützt die skalierbare Einführung von NOA- und Fahrerassistenzsystemen in internationalen Märkten.

Durch die Integration prädiktiver Intelligenz, spurgenauer Kartierung und Echtzeitdaten leistet HERE Technologies einen Beitrag zur Weiterentwicklung automatisierter Fahrfunktionen im Automotive Data Ecosystem.

Bearbeitet von Maria Brueva, Induportals-Redakteurin – durch KI angepasst.

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