Ab Ende Juli 2025 nutzt Mercedes-Benz Sensor- und Videodaten aus der Kundenflotte, um unterschiedliche Verkehrsteilnehmende und atypische Verkehrssituationen künftig noch besser zu erkennen. Die Videodaten aus den Kundenfahrzeugen werden ausschließlich orts- oder ereignisbasiert – zum Beispiel bei starken Bremsmanövern – temporär gespeichert und dann selektiv an das Mercedes-Benz-Backend übertragen. Dort werden sie in der Regel anonymisiert und von der Fahrzeugidentifikation getrennt.
Die Datenerhebung erfolgt ausschließlich nach Einwilligung der Fahrzeughalter. Zudem informiert das Unternehmen nach eigenen Angaben transparent über das Vorgehen und die Nutzung und Verarbeitung der Daten. Verkehrsteilnehmende, die potenziell von der Bilddatenerhebung durch Fahrzeuge erfasst wurden, können sich unter Angabe von Ort und Zeit an Mercedes-Benz wenden und die Löschung möglicher Aufnahmen anfordern.
Die zunehmende Komplexität im Straßenverkehr stellt hohe Anforderungen an Assistenz- und Automatisierungsfunktionen in Fahrzeugen. Je realistischer die Systeme trainiert werden, desto sicherer und zuverlässiger verhalten sie sich im Alltag. Bisher greift Mercedes-Benz auf Daten zurück, die von Testfahrzeugen weltweit erhoben werden. Um automatisierte Systeme so zu trainieren, dass sie alle Arten von Verkehrsteilnehmenden und -situationen zuverlässig erkennen, sind vielfältige und reale Daten aus dem Verkehrsgeschehen notwendig.
Durch die ergänzenden Bilddaten aus den Kundenfahrzeugen können die Systeme künftig noch besser auf unterrepräsentierte Personengruppen wie Kinder, Fußgänger, Radfahrer und Menschen mit Mobilitätseinschränkungen reagieren. Ziel ist es, die Systeme mit dem breiten Spektrum an Situationen zu trainieren, auf die sie auch im Einsatz in der realen Welt treffen. Auch seltene Verkehrssituationen, wie temporäre Verkehrsführungen oder Pop-up-Radwege, oder ungewöhnliches Verhalten von Verkehrsteilnehmenden fließen damit in die Trainingsdaten ein.
Die Datenvielfalt aus den Kundenfahrzeugen trägt darüber hinaus zur Identifikation potenzieller Gefährdungspunkte im Straßenverkehr bei. So kann die Sicherheit nicht nur im Fahrzeug selbst, sondern perspektivisch auch durch angepasste Verkehrsführung oder infrastrukturelle Maßnahmen verbessert werden. Der kontinuierliche Erkenntnisgewinn aus der Kundenflotte fließt via Software-Updates in die Optimierung der Fahrassistenzsysteme ein. (jr)
