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Kartendaten: Lyft verbessert Openstreetmap im Vorbeifahren

Der Fahrdienst-Vermittler Lyft hat einen Algorithmus entwickelt, der fehlerhafte Openstreetmap-Daten durch das Verhalten seiner Fahrer verbessert.

Artikel veröffentlicht am , Kristian Kißling/Linux Magazin
Lyft verbessert automatisch die Openstreetmap-Daten.
Lyft verbessert automatisch die Openstreetmap-Daten. (Bild: Sam Barnes/Collision via Sportsfile)

In seinem Engineering-Blog schreibt der Fahrdienst-Vermittler Lyft, dass das Unternehmen Tausende von Fehlern in Openstreetmap behoben hat. Das Auffinden und Beheben der fehlerhaften Daten geschieht demnach nicht manuell wie bei den sonst üblichen Bearbeitungen durch die Openstreetmap-Community, sondern hauptsächlich automatisch.

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Das Vorgehen von Lyft ist dabei nicht ohne Eigennutz, denn das Unternehmen verwendet, wie andere Anbieter auch, Openstreetmap (OSM) als Basis für das eigene Kartenmaterial. So misst das Unternehmen Wegdistanzen und errechnet die dafür benötigte Fahrzeit, lokalisiert Fahrer und Kunden und sucht die kürzesten Wege.

Allerdings ist das OSM-Material aus verschiedenen Gründen nicht vollständig, denn Städte verändern sich permanent. Einerseits fehlen alte und neu gebaute Straßen, wegen Bauarbeiten geschlossene Straßen sind wieder offen oder es gibt neue Gebäude. Zumindest für den Einsatzbereich, in dem sich die Lyft-Fahrer bewegen (meist urbane Räume wie Innenstädte), kann Lyft das Material verbessern, weil die Lyft-Fahrer permanent Smartphone-Daten an das Unternehmen schicken.

Der von Lyft entwickelte Algorithmus (semi-interacting Multiple Model, sIMM) verbindet dabei einen Kalman-Filter (der ungebundene GPS-Daten erzeugt) mit einem Map-Matching-Algorithmus auf Basis des Hidden Markov Model (HMM). Lyft erfährt aus diesen Daten dann, ob die GPS-Positionen auf das in den Karten verzeichnete Straßennetz passen.

Zwei Fehlertypen für bessere Daten

Dafür gibt es zwei Typen von Fehlermeldungen. Die erste erscheint, wenn ein Fahrer dort langfährt, wo es laut OSM keine Straße gibt. Hier fehlen also Straßen in der Map und der Kalman-Filter kommt zum Einsatz. Der zweite Fehlertyp tritt dort auf, wo laut Map eine Straße existiert, aber der Fahrer eine andere Route nimmt, weil die Straße in der Realität nicht existiert oder nicht befahrbar ist (HMM).

Beide Fehlermeldungen betreffen auch die Richtungen von Einbahnstraßen und die Existenz von Wendemöglichkeiten. Typ 1 zeigt also, wo Straßen auf der Karte fehlen, Typ 2 zeigt, ob Straßen in der Realität fehlen oder nicht befahrbar sind, die die Karte aber anzeigt.

Anhand der Unterschiede zwischen dem Kartenmaterial und den von den Lyft-Fahrern gesendeten Daten erkennt Lyft so also Defizite und repariert sie in Openstreetmap. Beispiele aus Minneapolis und Details zu den Problemen beim Tracken von GPS-Daten erklärt der Blogpost.

So funktioniert etwa die Typ-1-Fehlererkennung auf breiten Straßen oft nicht gut. Auch wenn die Karte in diesem Fall stimmt, aktiviert die Software häufig den Off-Road-Modus. Das liegt daran, dass OSM zwar ein Tag für die Breite von Straßen besitzt, dieses aber selten richtig zum Einsatz kommt.

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teleborian 12. Sep 2019

Vielleicht kannst du ja mit StreetComplete noch ein paar erfolge verbuchen. Das Tool ist...

imo (Golem.de) 10. Sep 2019

Vielen Dank für den Hinweis.


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