[Talk-at] golem.de: Lyft verbessert Openstreetmap automatisiert <- https://www.golem.de/news/kartendaten-lyft-verbessert-openstreetmap-im-vorbeifahren-1909-143759.html

[Andreas]

Hallo,

danke für das Teilen des Artikels.

Ich habe diesen auch gleich in die OSM Wochennotiz (WN478) aufgenommen,
da dies sicherlich auch noch andere außerhalb der AT-Community
interessieren wird.

lg
Andreas (geologist)

Am 11.09.19 um 15:17 schrieb Marcus MERIGHI:
> FYI, ich wusste davon bislang nichts; wichtigstes Zitat:
> 
>         In seinem [49]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.
> 
> 
> https://www.golem.de/news/kartendaten-lyft-verbessert-openstreetmap-im-vorbeifahren-1909-143759.html
> 
> Kartendaten: Lyft verbessert Openstreetmap im Vorbeifahren
> 
>    Der Fahrdienst-Vermittler Lyft hat einen Algorithmus
>    entwickelt, der fehlerhafte [41]Openstreetmap-Daten durch das
>    Verhalten seiner Fahrer verbessert.
>    Artikel veröffentlicht am 10. September 2019, 13:00 Uhr,
>    Kristian Kißling/Linux Magazin
> 
>    Lyft verbessert automatisch die Openstreetmap-Daten. Lyft
>    verbessert automatisch die Openstreetmap-Daten. (Bild:
>    [48]Sam Barnes/Collision via Sportsfile)
> 
>    In seinem [49]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.
> 
> 
>    Detailsuche
> 
>    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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