HD-Mapping
HD-Mapping ist die Herstellung extrem genauer digitaler Straßenkarten, in denen Fahrbahnränder, Schilder und Ampeln zentimetergenau eingetragen sind. Selbstfahrende Autos nutzen solche Karten, um zu wissen, was sie an einer Stelle erwartet, bevor ihre Sensoren es sehen.
Eine normale Navigationskarte auf dem Handy zeigt Straßen als grobe Linien. Sie reicht, um einem Menschen den Weg zu weisen. Ein Auto, das ohne Fahrer lenkt, braucht deutlich mehr. Es muss wissen, wo genau die Fahrbahnmarkierung verläuft, wie hoch der Bordstein ist und in welcher Höhe die Ampel hängt. HD-Mapping ist die Herstellung genau solcher Karten. Die Abkürzung HD steht für High Definition, also hohe Auflösung: Positionen sind auf wenige Zentimeter genau eingetragen, statt auf mehrere Meter.
Warum Autos ein Gedächtnis der Straße brauchen
Die Kameras und Laser eines selbstfahrenden Autos sehen immer nur den Moment. Bei Starkregen, tiefstehender Sonne oder Schnee auf der Fahrbahn sehen sie sogar deutlich weniger. Eine HD-Karte wirkt hier wie ein Gedächtnis. Das Auto weiß, dass nach der Kurve eine Kreuzung kommt, auch wenn es sie noch nicht erkennen kann.
Der zweite Nutzen ist die Rechenlast. Ohne Karte müsste die Software jedes Detail der Umgebung neu deuten. Mit Karte muss sie im Wesentlichen prüfen, ob die Realität zur Erwartung passt. Das ist schneller und weniger fehleranfällig. Genau deshalb setzen Firmen wie Waymo bei ihren Robotaxis stark auf vorab erstellte Karten.
Es gibt aber auch eine Gegenposition. Tesla verzichtet weitgehend auf HD-Karten und will allein aus Kamerabildern fahren. Das Argument dahinter: Karten veralten, und ein System, das sich auf sie verlässt, versagt bei einer neuen Baustelle. Welcher Weg sich durchsetzt, ist bis heute offen.
Von der Messfahrt zur zentimetergenauen Karte
Am Anfang steht meist ein Messfahrzeug. Auf dem Dach sitzt ein Lidar, ein Sensor, der mit Laserstrahlen Entfernungen misst. Er tastet die Umgebung millionenfach pro Sekunde ab. Dazu kommen mehrere Kameras und ein sehr präziser Satellitenempfänger. Aus den Messungen entsteht zunächst eine Punktwolke, also eine Wolke aus Millionen einzelner Messpunkte im Raum.
Diese Punktwolke ist noch keine Karte. Im nächsten Schritt ordnet Software den Punkten eine Bedeutung zu. Sie erkennt, welche Punkte zur Fahrbahn gehören, welche zu einem Verkehrsschild und welche zu einem Baum. Menschen prüfen die Ergebnisse nach und korrigieren Fehler. Am Ende steht ein Modell in Schichten: Fahrspuren, Verkehrsregeln, feste Objekte.
Der aufwendigste Teil ist nicht das Erstellen, sondern das Aktuellhalten. Straßen werden umgebaut, Markierungen verschwinden, Ampeln kommen hinzu. Deshalb melden viele Fahrzeuge im Betrieb Abweichungen zurück an den Kartenanbieter. Man nennt das Crowdsourcing: Viele Autos liefern kleine Beobachtungen, aus denen zusammen eine Aktualisierung entsteht.
Wer HD-Karten baut und wo sie schon fahren
In den Wirtschaftsnachrichten taucht HD-Mapping vor allem über Firmennamen auf. Here Technologies gehört mehreren deutschen Autobauern, TomTom kennt man von Navigationsgeräten, das israelische Unternehmen Mobileye gehört zu Intel. Alle verkaufen Kartendaten an Autohersteller. Solche Daten sind ein Geschäft mit laufenden Einnahmen, weil die Aktualisierung nie endet.
Sichtbar wird die Technik dort, wo Robotaxis unterwegs sind, etwa in Phoenix, San Francisco oder Wuhan. Auffällig ist, dass diese Dienste zunächst nur in klar begrenzten Stadtgebieten fahren. Ein Grund dafür ist genau das Kartenproblem: Jeder neue Bezirk muss erst vermessen werden.
Ein verbreiteter Irrtum ist, HD-Mapping sei nur eine genauere Version von Google Maps. Der Unterschied liegt im Zweck. Eine Navigationskarte beantwortet die Frage, welche Route man nimmt. Eine HD-Karte beantwortet die Frage, wo im Zentimeterbereich das Fahrzeug gerade steht und was direkt vor ihm gilt. Auch moderne Assistenzsysteme in Serienautos nutzen bereits abgespeckte Formen davon, etwa für das Spurhalten auf Autobahnen.