Crowdsourcing für Straßenschilder
Das schwedische Startup Mapillary erstellt mit Freiwilligen eine riesige Datenbank für Objekte und Straßenmarkierungen, damit fahrerlose Fahrzeuge sicherer navigieren können.
(Bild: Mapillary)
- Charlotte Jee
Existierende Straßenkarten sind nicht gut für autonome Autos geeignet. Denn selbst populäre Karten wie Googles proprietäres Street View werden nur alle paar Jahre aktualisiert. Darüber hinaus enthalten sie keine Fahrbahnmarkierungen und auch keine wichtigen Objekte am Straßenrand wie Straßenschilder und Einfahrten. Ohne diese zusätzliche Informationsschicht wird es jedoch viel schwieriger, autonome Autos sicher navigieren zu. Auch Roboterlieferungen werden eines Tages zusätzliche Angaben über Straßenbeläge, Gehwege und Hindernisse benötigen.
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Das schwedische Startup Mapillary hat deshalb eine offene Plattform für diese Informationen geschaffen, über die die per Crowdsourcing gesammelten Smartphone-Straßenbilder analysiert werden können. Der Firma zufolge handelt es sich um eine der größten öffentlich zugänglichen Datenbanken dieser Art. „Fahrerlose Autos brauchen die neueste Sicht auf die Straße“, sagt Geschäftsführer Jan Erik Solem. „Sie sind auf immer häufigere Karten-Aktualisierungen angewiesen, von vierteljährlich über monatlich bis wöchentlich bis täglich. Diese Skalierung ist nur mit Technologie zu schaffen.“
Täglich aktualisiert
Mapillarys Karten werden täglich aktualisiert, da jeder etwas beitragen kann. Der Ansatz ähnelt damit dem von OpenStreetMap. Das 2004 eingeführte Projekt bietet eine kostenlose, bearbeitbare Weltkarte, protokolliert jedoch keine dieser zusätzlichen Straßendetails. Mapillary verwendet eine Computer-Vision-Software, um die per Crowdsourcing erstellten Bilder zu analysieren und Objekte zu identifizieren. Gesichter und Nummernschilder werden dabei automatisch verwischt. Die Datenbank mit 422 Millionen Bildern deckt 6,2 Millionen Kilometer der Welt ab. Und sie wächst beständig: Die Software hat gerade 186 Millionen Objekte wie Strommasten, Bänke und Kanaldeckel mit genauen Koordinaten auf der Karte platziert.
Der Zugang zu den Karten ist für Wohltätigkeitsorganisationen sowie für den Bildungs- oder persönlichen Gebrauch kostenlos. Gewerbliche Kunden müssen eine Lizenzgebühr entrichten. So nutzen unter anderem Städte wie Amsterdam in den Niederlanden und Clovis im US-Bundesstaat New Mexiko, die Bundesstaaten Vermont und Arizona sowie das Land Litauen die Karten der Firma bereits, um ihre Straßen besser zu verstehen.
Prozess automatisieren
Clovis setzt Mapillary zum Beispiel dazu ein, seinen Pflichten gegenüber den Bewohnern nachzukommen und Auffahrten geräumt, Schilder in Schuss und Straßen frei von Schlaglöcher zu halten. Früher bezahlte die Stadt dafür einen Auftragnehmer, der jeden Briefkasten, Hydranten und Stoppschild mühsam für ein paar Dollar protokollierte.
Mit Mapillary ließ sich der gesamte Prozess automatisieren. „Ohne diese Software würden wir alle Daten von Hand sammeln, und ich kann nicht einmal schätzen, wie lange dies für eine 23 Quadratkilometer große Stadt dauern würde", sagt Steven Hewett von der Stadtverwaltung.
Vernetzte Fahrzeuge erkennen alles
Gabriel Brostow, Professor für Informatik am University College London, stimmt zu, dass diese Art der Zuordnung automatisiert werden muss, um skalierbar zu sein. „All die Millionen Quadratkilometer der Welt können von Menschen nicht so schnell aktualisiert werden, wie dies durch Algorithmen möglich wäre“, sagt er.
Eines Tages könnten fahrerlose Autos sowohl Konsumenten als auch Produzenten dieser Daten sein und Straßenbilder schießen. Tatsächlich prognostiziert Hewett eine Zukunft, in der vernetzte Fahrzeuge Probleme wie umgestürzte Bäume oder Verkehrsunfälle automatisch erkennen und die zuständigen Behörden automatisch benachrichtigen können. Darüber hinaus dürften die Daten Brostow zufolge auch dazu beitragen, dass Städte mithilfe der detailreicheren Straßenkenntnissen den öffentlichen Verkehr und die Zugänglichkeit für Behinderte verbessern können.
(vsz)
