Geometrische Kurven-Erkennung
Wie ein neuer Algorithmus 2–3× mehr Kurven erkennt — und warum GPS-Koordinaten allein ausreichen.
Kurvenfokus erkennt Kurven bisher über die Schräglage — wenn das Motorrad kippt, beginnt eine Kurve. Das funktioniert gut, hat aber eine fundamentale Schwäche: Ohne Schräglage-Daten gibt es keine Kurven.
Das ist ein Problem, sobald Touren aus anderen Quellen importiert werden — oder wenn jemand eine geplante Route analysieren möchte, bevor er überhaupt losfährt.
Das Problem mit Schräglage-basierter Erkennung
Der aktuelle Algorithmus funktioniert nach einem einfachen Prinzip: Schräglage über Schwellwert → Kurve beginnt. Schräglage unter Schwellwert → Kurve endet. Das ist intuitiv und liefert bei intensiven Fahrten gute Ergebnisse.
Aber es gibt drei Szenarien, in denen dieser Ansatz versagt:
Die Lösung: Den Track selbst lesen
Jeder GPS-Track enthält bereits alle Kurven-Informationen. Man muss nicht wissen, wie stark sich das Motorrad geneigt hat. Man muss nur die Geometrie der gefahrenen Linie auswerten.
Der Algorithmus in 6 Schritten
Ergebnis: 2.9× mehr Kurven
Kurven-Kategorien der Arabba → München Tour
Vergleich über fünf Touren
| Tour | km | Lean | Geo | Faktor |
|---|---|---|---|---|
| Arabba → München | 303 | 142 | 415 | 2.9× |
| München → Arabba | 356 | 286 | 724 | 2.5× |
| Arabba ⇄ Wolkenstein | 72 | 159 | 363 | 2.3× |
| Arabba ⇄ Cibiana | 208 | 396 | 846 | 2.1× |
| Ederseetour | 191 | 368 | 631 | 1.7× |
Zwei Muster sind erkennbar: Je kurviger die Strecke, desto näher liegen die Zahlen beieinander — der Lean-Algorithmus funktioniert bei intensiven Kurven gut, übersieht aber die sanfteren. Und je weniger Sensor-Daten vorhanden sind, desto größer wird der Vorteil der geometrischen Erkennung.
Der härteste Test: Nur GPS-Koordinaten
Eine reine Planungsroute — keinerlei Sensor-Daten, nur GPS-Wegpunkte:
Neue Metrik: Kurvenradius
Der geometrische Ansatz liefert einen wichtigen Zusatzwert: den Kurvenradius — berechnet aus Bogenlänge und Gesamtwinkel.
Damit lassen sich Kurven auf der Karte nach Schärfe farbcodieren — von Rot (eng, herausfordernd) bis Grün (weite Bögen) — und Touren werden objektiv vergleichbar.
Das 3-Stufen-Modell
Koordinaten → Kurswinkel → Kursänderung → Kurven-Erkennung
Liefert: Position, Winkel, Radius, Richtung, Bogenlänge, Kategorie
Immer verfügbar — funktioniert mit jedem GPS-Track
Schräglage → Max-Lean, Avg-Lean, Schwierigkeitsgrad pro Kurve
Ergänzt: Intensität, Fahrdynamik, Fahrer-Verhalten
Wenn Schräglage-Daten vorhanden (RideLink, Calimoto, Motobit)
Radius + Winkel + Lean → Kurven-Typ und Schwierigkeitsgrad
Serpentine · Landstraße · Bundesstraße · Kreisverkehr
Automatisch — kombiniert Stufe 1 und 2
Der entscheidende Paradigmenwechsel: Die Erkennung hängt nicht mehr von Sensor-Daten ab. Schräglage-Daten sind ein wertvoller Bonus — aber kein Muss.
Was das für Kurvenfokus bedeutet
Die Kurven waren immer da — im GPS-Track, in der Geometrie der Straße. Wir mussten nur lernen, sie zu lesen.
Alle in diesem Artikel beschriebenen Algorithmen, Methoden und Analysekonzepte wurden ausschließlich auf Basis eigener Beobachtungen und der Auswertung eigenen Tourenmaterials entwickelt. Es wurden keine externen Quellen, wissenschaftlichen Publikationen oder fremde Softwarebibliotheken als inhaltliche Grundlage herangezogen.
Die Entwicklung erfolgt iterativ und datengetrieben: Reale GPS-Tracks aus eigenen Motorradtouren bilden die Grundlage jeder Weiterentwicklung. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Ergebnisse praxisnah und unabhängig von theoretischen Modellen Dritter sind.
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