Tesla-Fahrzeuge gelten längst nicht mehr nur als luxuriöse Elektroautos, sondern vielmehr als hochentwickelte Computer auf Rädern. Neben einer beeindruckenden elektrischen Antriebstechnik sind sie mit einer Vielzahl an Kameras und Sensoren ausgestattet, die ursprünglich zur Unterstützung des Fahrers und für Sicherheitsfunktionen gedacht sind. Diese integrierte Technologie ermöglicht es jedoch auch, den Tesla in ein Mapping-Fahrzeug zu verwandeln. Mit der Anwendung von Mapillary, einer Plattform zur gemeinschaftlichen Erfassung und Verarbeitung von Straßenbildern, kann man die vorhandenen Tesla-Kameras nutzen, um detaillierte Aufnahmen für Kartierungszwecke zu generieren. Dieser Prozess eröffnet neue Möglichkeiten für Personen, die zur Verbesserung von Karten beitragen oder einfach eine innovative Nutzung ihres Teslas entdecken möchten. Eine der zentralen Funktionen, die Tesla vor etwa zwei Jahren integriert hat, ist der sogenannte Dashcam-Modus.
Er zeichnet die Aufnahmen der Fahrzeugkameras direkt auf einen USB-Stick auf, der einfach in einen der Anschlüsse gesteckt wird. Sobald diese Verbindung hergestellt ist, speichert das Fahrzeug automatisch das videobasierte Bildmaterial. Diese Innovation macht es denkbar einfach, die Kamerabilder zu sammeln, ohne zusätzliches Equipment zu kaufen oder komplizierte Installationen vorzunehmen. Für die Nutzbarkeit der Bilder auf Mapillary ist allerdings wichtig zu wissen, dass die Kameraaufnahmen nicht automatisch mit GPS-Daten verknüpft werden. Im Gegensatz zu vielen klassischen Dashcams werden keine GPS-Daten auf dem USB-Stick gespeichert, was die Nachbearbeitung und das exakte Verorten der Bilder zu einer Herausforderung macht. Um das Problem der fehlenden GPS-Daten zu lösen, ist ein externer Ansatz nötig. Besonders sinnvoll ist die Nutzung einer GPS-Tracking-App auf dem Smartphone. Diese Apps bieten die Möglichkeit, genaue GPS-Tracks im GPX-Format zu erzeugen.
Das GPX-Format ist dabei weit verbreitet und kompatibel mit vielen Tools, darunter auch mapillary_tools, das offizielle Werkzeugset von Mapillary. Die Apps erlauben es, die GPS-Aufzeichnung mit nur einem Klick zu starten und stoppen, was unterwegs eine unkomplizierte Bedienung garantiert. Kritisch für die Nachbearbeitung ist, dass die Uhrzeit des Smartphones mit der Zeitzone des Fahrzeugs übereinstimmt und die GPS-Aufzeichnung häufig genug Datenpunkte liefert, um eine präzise Synchronisation mit den Kamerabildern zu gewährleisten. Somit entsteht eine Kombination aus Videomaterial und GPS-Daten, die es ermöglicht, die einzelnen Videosequenzen punktgenau auf der Karte zu platzieren. Zur eigentlichen Verarbeitung der Dashcam-Aufnahmen und deren Verknüpfung mit den GPX-Daten bietet Mapillary eigene Kommandozeilen-Tools an, die sogenannte mapillary_tools. Diese Werkzeuge erlauben es, Videomaterial in einzelne Bilder zu zerlegen, wobei jedem Bild eine exakte Zeit zugewiesen wird.
Tesla speichert in den Dateinamen der Videos bereits einen Zeitstempel mit Sekunden-Genauigkeit, was als Ausgangspunkt für die Zuordnung dient. Wichtig ist hier die korrekte Umrechnung der jeweiligen lokalen Zeit in die koordinierte Weltzeit (UTC), weil die GPS-Daten standardmäßig in UTC vorliegen. Dadurch werden Verzerrungen oder Verschiebungen bei der Synchronisation vermieden. Das Tesla-Dashcam-System zeichnet gleichzeitig vier Kameraperspektiven auf: vorne, hinten, links und rechts. Jedes dieser Kameravideos wird separat gespeichert, was eine Rundumsicht ermöglicht. Beim Import in mapillary_tools kann durch einen sogenannten Offset-Winkel berücksichtigt werden, aus welcher Richtung die jeweilige Kamera filmt. So wird sichergestellt, dass die Bilder innerhalb von Mapillary korrekt ausgerichtet werden – für die Frontkameras ist der Winkel 0 Grad, für die Rückkamera 180 Grad und für die Seitenspiegel 90 beziehungsweise -90 Grad.
Neben der Ausrichtung wird der Kamerahersteller auf Tesla gesetzt, um die Bildinformationen konsistent zu halten. Nach der Verarbeitung lädt das Tool die extrahierten und georeferenzierten Bilder direkt auf Mapillary hoch, wodurch der Nutzer sofort einen Mehrwert aus den Aufnahmen erzielen kann. Die Kombination der vier Kameras erzeugt eine Art Panoramaaufnahme, die sehr hilfreich ist, um Objekte am Straßenrand und Details auf der Karte zu erkennen. Zwar haben die einzelnen Aufnahmen mit 1280 Pixeln eine moderate Auflösung, die Bilder sind zudem etwas unscharf und in einer Farbgebung, die nicht auf ästhetischen Genuss ausgelegt ist. Doch für Kartierungszwecke, bei denen es vor allem auf Erkennbarkeit und Detailtreue statt auf künstlerische Bildqualität ankommt, sind die Aufnahmen durchaus gut geeignet.
Dank des Multi-Kamera-Setups kann eine hohe Bildfrequenz erzielt werden, was gerade für sich schnell bewegende Fahrzeuge von Vorteil ist, da so mehr Datenpunkte für Kartendetails vorliegen. Der wichtigste Vorteil des Tesla-Systems ist die Einfachheit der Aufnahme. Im Vergleich zu anderen Dashcams oder externen Kamera-Setups entfällt viel an Einrichtung und Nachrüstung. Fahrer müssen lediglich einen USB-Stick in den Tesla einstecken und die Fahrt beginnt automatisch mit der Videoaufzeichnung. Kein zusätzliches Kamerazubehör oder Verkabelungen sind nötig, da die Fahrzeugkameras bereits vorhanden sind und beständig mitlaufen. Für die Kartierung ergeben sich daraus erhebliche Vorteile in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit und Effizienz. Für die Zukunft lässt sich das Verfahren weiter optimieren. Eine vielversprechende Idee ist etwa der Einsatz eines Raspberry Pi, der über das Projekt teslausb an den Tesla angeschlossen wird.
Der Pi ersetzt einen herkömmlichen USB-Stick und kann zusätzlich mit einem GPS-Modul ausgestattet werden. So würden die GPS-Daten direkt zeitlich synchron mit den Videos auf dem Pi gespeichert, was die spätere Verarbeitung erleichtert und präzisiert. Außerdem erlaubt diese Variante eine drahtlose Übertragung der Videos, sobald der Tesla das Heim-WLAN erreicht, was den manuellen Transfer der Dateien überflüssig macht. Denkbar wäre hier sogar, dass die Bilder schon an Bord automatisch bearbeitet und direkt in die Mapillary-Datenbank hochgeladen werden, was den gesamten Workflow stark vereinfacht und beschleunigt. Wer einen Tesla besitzt und Spaß an der Kartierung hat, kann somit aus seinem Fahrzeug einen leistungsfähigen Datenlieferanten für Mapillary machen. Das Zusammenspiel von hochmoderner Fahrzeugtechnik und moderner Software eröffnet eine spannende Nische für alle, die an der digitalen Abbildung von Straßen und Wegen mitwirken möchten.
Zwar ist der Aufwand für die Nachbearbeitung anfangs etwas höher, doch die Tools und Dokumentationen sind gut erreichbar und bieten eine solide Grundlage für Einsteiger und Fortgeschrittene. Zudem zeigt dieses Beispiel, wie vernetzte Fahrzeuge nicht nur für den Fahrer selbst, sondern auch für die Gemeinschaft große Vorteile bringen können. Durch die einfache Nutzung des Dashcam-Modus entstehen lokale und globale Bilddaten, die dabei helfen, Karten aktueller, präziser und detaillierter zu gestalten. Die gleichzeitige Nutzung mehrerer Kameras sorgt für eine umfassende Abdeckung, die mit einzelnen Consumer-Kameras schwer zu erreichen ist. So wird aus einem alltäglichen Elektroauto ein modernes Mapping-Fahrzeug, das Kartendaten auf eine innovative Weise generiert und die digitale Infrastruktur verbessert. Zusammenfassend bietet das Tesla-Mapping mit Mapillary eine spannende Möglichkeit, vorhandene Technologien auf neue Art zu nutzen.
Mit dem einfachen Abrufen der Dashcam-Videos, der parallelen GPS-Erfassung per Smartphone und der Verarbeitung über mapillary_tools steht jedem Besitzer eines Teslas ein mächtiges System zur Verfügung, um Straßen- und Umgebungsbilder clever zu erfassen und zur Verfügung zu stellen. Die Entwicklung zeigt auch, wie Software, Hardware und Community-Arbeit im modernen Zeitalter ineinandergreifen, um überall auf der Welt die Kartendaten stetig zu verbessern und zu erweitern. Die Zukunft der Mapping-Technologie wird daher nicht nur von spezialisierten Geräten geprägt sein, sondern zunehmend von Alltagsfahrzeugen, die ihre ohnehin vorhandenen Sensoren kreativ nutzen.
