Erinnern wir uns kurz an die zentralen Versprechen des Software-Defined Vehicle (SDV): SDVs entwickeln sich über die gesamte Lebensdauer eines Fahrzeugs kontinuierlich weiter und bieten den Fahrern immer mehr Fahrspaß, Sicherheit und Effizienz. Das Fahrzeug wird zum rollenden Hochleistungscomputer mit bequemen Sitzen, Software-Dienste laufen im Fahrzeug, in der Cloud und im Edge-Bereich. Hersteller können Dienste Over the Air updaten und sich über das Angebot dieser Services differenzieren.
Einheitliche Software-Architekturen sind der Schlüssel zum Erfolg; eine fragmentierte Software-Landschaft im Fahrzeug steht dem im Wege. Wie bei komplexen Software-Architekturen wächst die Anzahl der Integrationspunkte exponentiell und die Fähigkeit, die Software agil weiterzuentwickeln, wird eingeschränkt. Außerdem birgt jeder Integrationspunkt das Risiko, die Integrität und damit die Leistung und Qualität der resultierenden Software zu beeinträchtigen. Das ist besonders bei Diensten der Fall, die ortsbezogene Informationen nutzen und Karten benötigen. Neben der klassischen Navigation und der Navigation für Elektrofahrzeuge zählen Assistenzsysteme, Geschwindigkeitskontrollen wie Intelligent Speed Assistance (ISA) und natürlich Systeme für automatisiertes Fahren dazu.
Aktuell nutzte fast jedes dieser separaten Systeme eine eigene digitale Karte und eigene Quellen für die Kartendaten. Diese Karten erfüllen zwar unterschiedliche Zwecke, haben aber unterschiedliche Inhalte, Update-Zyklen sowie Anforderungen an die Granularität und Aktualität. Somit ist jede Karte auf einem anderen Stand. Es gibt keine einheitliche Kartenarchitektur als „Ground Truth“ für ortsbezogene Daten. In diesem Kartenhaus jede einzelne Karte zu lizensieren, zu pflegen und aktuell zu halten, ist nicht nur umständlich und komplex, es ist teuer.
Viele Karten und doch kein Trumpf
Hinzu kommt ein verwirrendes Nutzererlebnis, wenn die Karten sich widersprechen, zum Beispiel bei Tempolimits auf einem Streckenabschnitt. Karten sind eine schematische Darstellung unserer Realität. Sie enthalten, was sich wo befindet, in der Regel sind es statische Objekte. Mal sind sie mehr, mal weniger genau. Im Fahrzeug ist jede Karte in eigenes Datensilo, eine eigene Version der physikalischen Welt. Silo bedeutet, dass es keinen Austausch gibt, weder zwischen den einzelnen Karten noch zwischen Karten und Fahrzeug. Das führt zu widersprüchlichen Angaben.
Dabei soll das Software-Defined Vehicle vor allem nahtlose Services und eine einfache Nutzererfahrung bieten. Wenn im Hintergrund die Komplexität jedoch zu groß wird, wirkt sich das letztlich auf die einzelnen Dienste aus. Dennoch sind die Darstellung und das Verzeichnis ortsbezogener Informationen ein zentraler Bestandteil im SDV, denn es greifen fast alle Dienste darauf zu. Die Software-Architektur muss dies berücksichtigen. Eine fragmentierte Kartenlandschaft hilft hier nicht weiter.
Alles auf eine Karte setzen
Das Software-Defined Vehicle braucht deshalb eine einheitliche Karte als zentralen Baustein im Fahrzeug, auf die alle Dienste gleichermaßen zugreifen. Sie wird sowohl von den Sensoren und Aktuatoren im Fahrzeug aktuell gehalten als auch mit Over-the-Air-Updates aus der Cloud. Sie spielt diese Informationen an die Fahrer:in zurück, an andere Systeme im Fahrzeug und im Idealfall sogar an andere Fahrzeuge. Gerade bei einem höheren Automatisierungsgrad als SAE Level 2 ist dies wichtig.
Daher muss diese zentrale und einheitliche Karte, die semantisch auf alle Fahrzeugfunktionen abgestimmt ist, im Fahrzeug sein. Karten werden zwar durch Sensoren ergänzt, sehen aber mehr als Sensoren und bieten kontextbezogene Informationen über die Straße und die vor Ihnen liegenden Bedingungen. Letztlich basiert das Ausführen von Fahrmanövern auf Informationen aus der Karte und Sensorinformationen aus dem Fahrzeug. Je nach Kurvenführung oder Steigung kann beispielsweise ein automatisiertes System die Geschwindigkeit im Fahrzeug erhöhen. Wenn es jedoch aus der Karte weiß, dass einige hundert Meter voraus eine Baustelle ist und temporär ein anderes Tempolimit gilt, wird es das Manöver gegebenenfalls nicht ausführen. Karten verfügen über Informationen, die Sensoren gar nicht haben können, weil sie nicht in deren Erfassungs- oder Sichtbereich liegen. Karten bieten Fahrzeugsystemen einen „Vorausblick“ – auch als „E-Horizont“ bekannt – und liefern im Voraus Informationen zu Verkehrsregeln, zum detaillierten Straßennetz und zu einzelnen Fahrspuren. Im Software-Defined Vehicle ergänzen sich Sensoren und Karten. Das kann aber nur gelingen, wenn alle Sensoren die gleiche Karte nutzen und so widersprüchliche Informationen vermieden werden.
Dies funktioniert auch umgekehrt: Die ADAS-Kartendefinition, die die Kodierung der sogenannte Operational Design Domains (die Bereiche, wo die ADAS-Funktionen verfügbar sind und wo nicht) enthält, ist eine wichtige Information für die Routenplanung. Denn es kann vorkommen, dass der Fahrer aus Sicherheits- und Komfortgründen die Route mit der besten Unterstützung oder sogar automatisiertem Fahren der schnellsten Route vorzieht.
Künstliche Intelligenz für aktuelle und korrekte Karten
Hier spielt KI eine wichtige Rolle. KI ist in der Lage, Sensorinformationen zu bewerten und sie in die Karte einzuspeisen, beispielsweise, wenn vorrübergehend ein Schild mit geändertem Tempolimit aufgestellt wird. Sie ist auch in der Lage, widersprüchliche Sensorinformationen zu korrigieren. Ein Beispiel ist ein gelber Lieferwagen auf der Autobahn. Wenn die Kamera ihn aufgrund von Form und Farbe als Ortsschild identifiziert, korrigiert die KI diese Falschinterpretation, da sie anhand des Standorts des Fahrzeugs auf der Karte abgleichen kann, dass es sich bei dem Objekt nicht um ein Ortsschild handeln kann. Die KI nutzt damit die Karte als „Ground Truth“.
Ein weiterer Entwicklungsschritt in autonomen Szenarien kann eine Prognose des unmittelbaren Verkehrsgeschehens sein. Diese ergibt sich ebenfalls aus Sensordaten und den Informationen, die in der Karte stehen.
Natürlich aktualisiert KI nicht fortlaufend die ganze Karte, sondern nur die aktuell relevanten Bereiche. Dafür ist die Karten als Schichtmodell aufgebaut. Straßengeometrie, Steigungen und Gefälle oder Kurvenverläufe ändern sich selten. Auch Markierungen am Wegesrand bleiben in ihrer Geometrie und ihrem Standort meist gleich. Schilder und auch der Spurverlauf können sich durchaus ändern. Gleichzeitig kommen neue Points of Interest hinzu, andere fallen weg. Natürlich ist die Ladeinfrastruktur etwas, das die Karte enthalten muss.
Alle Fahrzeuge tragen zu einer aktuellen Karte bei und damit zum kollektiven Wissen über das Straßennetz. Dies unterstützt sowohl von Menschen als auch von Maschinen Fahrfunktionen und sorgt dafür, dass alle Beteiligten stets auf dem Laufenden sind, um sicherere, effizientere und angenehmere Fahrten zu ermöglichen.
Karte als zentraler Baustein der Architektur
Eine einheitliche Karte im Software-Defined Vehicle, auf die alle Systeme zugreifen, anreichern und ergänzen und die mit dem Fahrzeug kommuniziert, wird sehr groß. Dies ist dennoch deutlich effizienter und kostengünstiger als viele verschiedene Karten zu nutzen, die alle einzeln gepflegt werden müssen. Aufgrund der umfassenden Verwendung im Fahrzeug kommt ihr ein zentraler Platz in der Software-Architektur zu. Dies sorgt für ein einheitliches, nahtloses und sicheres Nutzererlebnis, verbessert die Leistung von Assistenzsystemen und ist einfach zu implementieren.
Wenn Automobilhersteller ihre Software-Defined-Vehicle-Architektur so effizient wie möglich gestalten wollen, benötigen sie eine entsprechende einheitliche Mapping-Architektur mit geringer Komplexität und niedrigeren Gesamtbetriebskosten. Sie hilft dabei Innovationen zu beschleunigen und die Differenzierung zwischen Anbietern zu stärken. Dann können sie das Versprechen von mehr Komfort, Sicherheit, Effizienz und einzigartiger differenzierter Innovation erfüllen.