Google Maps mit besseren Geschwindigkeitsbegrenzungen dank KI

In der heutigen Welt spielen Geschwindigkeitsbegrenzungen eine entscheidende Rolle, um die Sicherheit auf den Straßen zu gewährleisten. Doch nicht immer wissen Fahrer in jeder Situation, welche Geschwindigkeitsvorschriften gerade gelten. Sei es aufgrund schlechter Sichtverhältnisse an einem nebligen Tag, in einem unbekannten Gebiet mit anderen Verkehrsregeln oder einfach aufgrund mangelnden Wissens über die aktuellen Geschwindigkeitsbegrenzungen.

Google Maps stellt Fahrern weltweit Informationen zu Geschwindigkeitsbegrenzungen zur Verfügung, um ihnen bei der Navigation zu helfen und die Sicherheit auf den Straßen zu erhöhen. Diese Informationen sind nicht nur für Fahrer wertvoll, sondern auch für Automobilhersteller, die an der Verbesserung ihrer Assistenzsysteme arbeiten. Hier werfen wir einen Blick darauf, wie Künstliche Intelligenz (KI) und Bildmaterial dazu beitragen, Geschwindigkeitsbegrenzungen zu identifizieren, und wie diese Informationen zur Entwicklung noch hilfreicherer Produkte genutzt werden.

Wie KI die Identifikation von Geschwindigkeitsbegrenzungen weltweit unterstützt

Die Weltkarte von Google wird aus einer Vielzahl von Datenquellen erstellt, und das gilt auch für die Ermittlung von Geschwindigkeitsbegrenzungen. Eine wichtige Informationsquelle sind offizielle Daten von lokalen Regierungen, die Auskunft darüber geben, welche Geschwindigkeitsbegrenzungen auf verschiedenen Straßentypen gelten, wenn keine Verkehrsschilder vorhanden sind. In Kalifornien beispielsweise beträgt die Standardgeschwindigkeitsbegrenzung in Wohngebieten 25 Meilen pro Stunde.

Allerdings gibt es viele Straßen, auf denen die Geschwindigkeitsbegrenzung je nach Tageszeit oder Witterungsbedingungen variieren kann. Um all diese Nuancen in Google Maps abzubilden, kommen Bildmaterial und KI zum Einsatz.

Hochentwickelte KI-Modelle sind darauf ausgelegt, Informationen zu Geschwindigkeitsbegrenzungen aus verschiedenen Quellen zu erkennen. Dazu gehören nicht nur das hauseigene Street View-Bildmaterial, sondern auch Bilder von Drittanbietern. Diese KI-Modelle werden anhand von Hunderten verschiedener Schildertypen aus der ganzen Welt trainiert. Sie sind in der Lage, Geschwindigkeitsbegrenzungen unabhängig von der Art der Verkehrsschilder zu erkennen. So können sie beispielsweise auch Geschwindigkeitsbegrenzungen auf Schildern in den USA erkennen, die den Text „Geschwindigkeitsbegrenzung“ anzeigen, oder auf Schildern in Deutschland, die nur die Geschwindigkeitszahl zeigen. Sobald die KI ein Schild erkennt, werden GPS-Informationen aus dem Bild verwendet, um es genau seinem geografischen Standort zuzuordnen. Auf diese Weise wird die in Google Maps angezeigte Geschwindigkeitsbegrenzung präzise an die Position des Fahrers auf seiner Route angepasst.

Wie Verkehrsdaten die Aktualisierung von Geschwindigkeitsbegrenzungen ermöglichen

Die Grundlage für das Modell der Geschwindigkeitsbegrenzungen in Google Maps bilden Bildmaterial und Daten. Dennoch ändern sich Geschwindigkeitsbegrenzungen laufend, was ihre Aktualisierung zu einer anspruchsvollen Aufgabe macht. Baumaßnahmen, Rückmeldungen aus der Gemeinde und langfristige Verkehrsbedingungen können vorübergehende oder dauerhafte Änderungen der Geschwindigkeitsbegrenzung zur Folge haben.

Um diesem Problem zu begegnen, analysiert Google Maps Verkehrstrends. Die Plattform prüft, ob es Anzeichen dafür gibt, dass eine Änderung der Geschwindigkeitsbegrenzung erforderlich sein könnte. Wenn die Analyse zeigt, dass Fahrzeuge kontinuierlich unterhalb der Geschwindigkeitsbegrenzung fahren, könnte dies darauf hinweisen, dass die Geschwindigkeitsbegrenzung gesenkt wurde. Ein solches Szenario kann eintreten, wenn beispielsweise eine neue Schule eröffnet wird oder die örtliche Regierung feststellt, dass eine Straße ein erhöhtes Unfallrisiko aufweist.

Sollte der Verdacht auf eine geänderte Geschwindigkeitsbegrenzung in einem Bereich bestehen, überprüft Google Maps die Information anhand mehrerer Quellen. Dazu gehören offizielle Daten von lokalen Regierungen sowie aktualisiertes Street View-Bildmaterial. Dadurch wird die Änderung entweder bestätigt oder verworfen. In Gebieten, in denen kein aktuelles Street View-Bildmaterial verfügbar ist, bittet Google Maps Drittanbieter um Bilder des betreffenden Straßenabschnitts. Diese Drittanbieter sammeln bereits Straßeninformationen, beispielsweise zur Verbesserung von Lieferwegen und der Verkehrssicherheit. Wenn solche Partner Fotos bereitstellen, setzt Google Maps eine Kombination aus KI und Unterstützung durch das Betriebsteam ein, um das Geschwindigkeitsschild auf den Bildern zu identifizieren, die neuen Informationen zur Geschwindigkeitsbegrenzung auszulesen und Google Maps zu aktualisieren.

Wie Geschwindigkeitsbegrenzungsdaten zukünftige Fahrzeugtechnologien antreiben

Die Informationen zu Geschwindigkeitsbegrenzungen sind auch für Automobilhersteller von großer Bedeutung, die Fahrzeuge mit assistiertem Fahren oder vollautomatischen Fahrfunktionen entwickeln. Diese Funktionen erfordern, dass Fahrzeuge die Geschwindigkeitsbegrenzung ebenso genau kennen wie ein menschlicher Fahrer. Diese Anforderung wird immer dringlicher, insbesondere da immer mehr Vorschriften für Assistenzsysteme erlassen werden.

Ein Beispiel dafür ist die General Safety Regulations (GSR) der Europäischen Union, die verlangt, dass Fahrzeuge, die ab Juli 2024 neu zugelassen werden, über eine intelligente Geschwindigkeitsassistenz (ISA) verfügen. Diese Anzeige zeigt die gesetzliche Geschwindigkeitsbegrenzung zu jeder Zeit und warnt den Fahrer, wenn diese überschritten wird. Um diesen Anforderungen zu genügen, müssen Fahrzeuge genaue Geschwindigkeitsbegrenzungen für mindestens 90 % jeder Fahrt anzeigen.

Die in Fahrzeugen eingebauten Kameras und Sensoren können einige der erforderlichen Geschwindigkeitsbegrenzungen erfassen. Allerdings gibt es auch Herausforderungen, die es schwer machen, Geschwindigkeitsschilder zu erkennen, wie ungünstige Wetterbedingungen, physische Hindernisse und ungünstige Schildplatzierungen. Daher spielt unsere Datenquelle eine entscheidende Rolle bei der Ergänzung dieser Informationen. Tatsächlich hat das ISA-Feature im Volvo EX30 bereits die GSR-Zertifizierung der EU bestanden, indem es auf unsere Geschwindigkeitsbegrenzungsdaten zurückgegriffen hat. Das bedeutet, dass der EX30 die gesetzliche Geschwindigkeitsbegrenzung zuverlässig anzeigen kann, auch wenn auf der Straße keine klaren Schilder vorhanden sind.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Geschwindigkeitsbegrenzungen eine wesentliche Rolle bei der Sicherheit auf den Straßen spielen. Google Maps investiert weiterhin in seine Technologie, damit Automobilhersteller hochpräzise Assistenzfunktionen entwickeln können und Fahrer auf Straßen weltweit mit Vertrauen unterwegs sein können.

Quelle: Google