Für autonomes Fahren und moderne Fahrerassistenzsysteme werden hochgenaue, aktuelle und zuverlässige Umgebungsdaten benötigt. Fahrzeuge müssen Straßenräume, Fahrspuren, Verkehrszeichen, Markierungen, Kreuzungen, Bordsteine und andere Objekte im Verkehrsraum sicher erkennen und räumlich einordnen können. Die Mobile Mapping Systeme von JAWESO liefern dafür eine präzise Kartierungsgrundlage. Durch die Kombination aus hochauflösenden 360°-Bilddaten, LiDAR-Punktwolken, 3D-Daten und exakten Geodaten entstehen detaillierte digitale Abbilder von Straßen, Verkehrsflächen und urbaner Infrastruktur. Diese Daten unterstützen die Entwicklung, Validierung und Integration von Technologien für autonome Fahrzeuge, ADAS, HD Mapping und intelligente Verkehrssysteme.

Ein wichtiger Einsatzbereich ist die Erstellung von HD Maps und hochgenauen digitalen Straßenmodellen. Für autonomes Fahren reichen einfache Karten nicht aus. Benötigt werden detaillierte Informationen über Fahrspuren, Fahrbahnmarkierungen, Verkehrsschilder, Ampeln, Bordsteine, Kreuzungen, Einmündungen, Haltestellen, Leitplanken, Verkehrsinseln und weitere Objekte im Straßenraum. Mit Mobile Mapping, LiDAR-Erfassung und georeferenzierten Bilddaten können diese Elemente präzise erfasst und für die weitere Verarbeitung bereitgestellt werden. Die erzeugten 3D-Punktwolken liefern messbare Informationen zu Positionen, Abständen, Höhen, Straßenverläufen und Objektgeometrien. So entsteht eine belastbare Grundlage für High Definition Maps, digitale Straßennetze, spurgenaue Kartierung, Road Asset Mapping und die Entwicklung automatisierter Fahrfunktionen.

Für autonome Systeme sind klare Informationen über den Straßenraum entscheidend. Besonders relevant sind Fahrspurmarkierungen, Verkehrszeichen, Ampelanlagen, Stopplinien, Zebrastreifen, Abbiegespuren, Radwege, Busspuren, Bordsteinkanten und bauliche Begrenzungen. Die JAWESO Systeme ermöglichen eine detaillierte Straßenraumerfassung mit Bild- und Punktwolkendaten. Dadurch können Objekte im Verkehrsraum digital dokumentiert, klassifiziert und für weitere Anwendungen genutzt werden. Diese Daten sind hilfreich für Objekterkennung, Fahrspurdetektion, Verkehrszeichenerkennung, Straßeninventarisierung, Trainingsdaten, Validierungsdaten und die Erstellung von Datengrundlagen für automatisiertes Fahren.

Autonome Fahrfunktionen benötigen Daten, die sowohl visuell auswertbar als auch geometrisch präzise sind. 360°-Panoramabilder zeigen den Straßenraum realitätsnah, während LiDAR-Daten dichte Punktwolken für die räumliche Analyse liefern. Durch GNSS, IMU, präzise Positionsdaten und Sensorfusion werden die Daten georeferenziert und räumlich genau eingeordnet. Dadurch entstehen hochwertige Geodaten, die in GIS-Systemen, Simulationsumgebungen, KI-Trainingsprozessen, ADAS-Entwicklung, Fahrzeugvalidierung und digitalen Kartenprozessen weiterverwendet werden können. Die Kombination aus Bilddaten und 3D-Geometrie unterstützt eine präzise Erfassung von Straßenverläufen, Objektpositionen, Sichtbereichen und Verkehrsinfrastruktur.

Bevor autonome Fahrfunktionen im realen Verkehr eingesetzt werden, müssen sie entwickelt, getestet und validiert werden. Dafür werden realistische und genaue Datensätze benötigt. Mobile-Mapping-Daten können helfen, reale Straßenräume digital abzubilden und für Simulationen, Trainingsdaten oder Vergleichsanalysen nutzbar zu machen. Die mit JAWESO erfassten Daten unterstützen Anwendungen wie ADAS-Validierung, Sensorvalidierung, Fahrzeuglokalisierung, Umfelderfassung, Objekterkennung, Szenarienanalyse, Teststreckendokumentation und die Entwicklung von KI-Modellen für Mobilitätsanwendungen. Besonders wertvoll ist dabei die Verbindung aus sichtbaren Bildinformationen, messbaren 3D-Strukturen und präziser räumlicher Zuordnung.

Autonome und assistierte Fahrzeuge müssen sich in bestehenden Verkehrsnetzen zuverlässig orientieren. Dazu benötigen sie Informationen über Fahrbahnen, Spurverläufe, Kreuzungen, Verkehrsregeln, bauliche Begrenzungen und relevante Objekte im Umfeld. Durch präzise Straßenkartierung, HD Mapping und georeferenzierte Daten können Verkehrsnetze detaillierter beschrieben werden. Das unterstützt eine bessere Fahrzeuglokalisierung, sicherere Navigation, genauere Routenplanung und die Integration automatisierter Systeme in bestehende Straßeninfrastruktur. Gerade in komplexen urbanen Räumen mit vielen Verkehrsteilnehmern, engen Straßen, Radwegen, Parkflächen und wechselnden Verkehrsführungen ist eine aktuelle und detailreiche Datengrundlage besonders wichtig.

Die digitale Erfassung mit JAWESO eignet sich für Unternehmen, Forschungseinrichtungen, Automobilzulieferer, Technologieanbieter, Kommunen und Infrastrukturbetreiber, die an Lösungen für autonome Mobilität und intelligente Verkehrssysteme arbeiten. Die Daten können für Forschungsprojekte, Pilotstrecken, Testfelder für autonomes Fahren, Smart Mobility, Connected Mobility, C-ITS, Verkehrsdatenanalyse, digitale Infrastruktur und die Weiterentwicklung moderner Mobilitätskonzepte genutzt werden. Auch für Städte und Betreiber ist das relevant: Je besser Straßenräume digital erfasst sind, desto leichter lassen sich automatisierte Mobilitätsangebote, vernetzte Verkehrssysteme und neue Formen der Verkehrssteuerung vorbereiten.

Mit JAWESO entsteht eine zuverlässige Datenbasis für autonomes Fahren, ADAS, HD Maps, Straßenraumerfassung, Fahrzeuglokalisierung und digitale Mobilitätsanwendungen. Die Verbindung aus Mobile Mapping, LiDAR, 360°-Bilddaten, 3D-Punktwolken, Geodaten und präziser Positionsbestimmung ermöglicht eine detaillierte Kartierung von Straßen, Fahrspuren und Verkehrsinfrastruktur. So können Entwickler, Forschungsteams, Technologieanbieter und Infrastrukturbetreiber reale Verkehrsnetze besser erfassen, analysieren und für autonome Mobilität nutzbar machen.