Im Bereich Verkehr gibt es zahlreiche Forschungsprojekte, die darauf abzielen, die Effizienz, Sicherheit, Umweltverträglichkeit und Innovationen im Verkehrswesen zu verbessern. Um die Mobilität der Zukunft zu gestalten, arbeiten wir aktuell an folgenden Forschungsprojekten.

Die derzeit vorhandenen Daten und Dienste der digitalen Karte der Eisenbahninfrastruktur (DEBIK) sind wenig integriert, technisch veraltet, enthalten nicht die benötigten Daten, erfüllen nicht die erforderliche Genauigkeit sowie Aktualität oder sind schlecht mit verwandten Daten und Diensten verknüpfbar. In diesem Projekt soll ein Überblick über bestehende und zukünftige zu erwartende Anwendungsfälle erstellt werden, um deren Anforderungen und vor allem die Datenbedarfe der verschiedenen Akteure abzuleiten sowie eine Delta-Analyse im Vergleich zum Status Quo durchzuführen. Das Ergebnis dieses Projekts sollen Handlungsempfehlungen für eine anwendungsorientierte und koordinierte Entwicklung der Daten und Dienste rund um eine digitale Eisenbahninfrastrukturkarte für die Politik sowie die Akteure im Schienenverkehrssektor sein.

Link zur Projektseite des DZSF: DZSF - Projekte - Anwendungsfälle für eine digitale Karte der Eisenbahninfrastruktur (bund.de)“

Beim automatisierten Bahnbetrieb ab GoA3 ist der Führerstand nicht mehr ständig mit Fahrpersonal besetzt. Die ansonsten vom Fahrpersonal abgedeckten Sicherheitsaufgaben wie Fahrweg- und Zugumfeldbeobachtung oder die Erkennung von Gefahren müssen vom ATO-System beherrscht werden. Der Nachweis der Sicherheit kann bei komplexen Systemen wie einem Wahrnehmungssystem mit Sensoren nur mittels Tests erbracht werden. Im Automobilsektor hat sich dabei der Ansatz herausgebildet, für den bestimmungsgemäßen Betriebsbereich der Fahrzeuge Operational Design Domains (ODD) zu definieren.

Ziel des Projekts ist die Bereitstellung eines Werkzeugs zur Beschreibung automatischer Fahrfunktionen im Schienenverkehr. Die Relevanz der Testfälle soll nachgewiesen und das Werkzeug validiert werden. Dafür werden ODD definiert und auftretenden Szenarien und Randbedingungen ermittelt. Auftragnehmer sind das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) Institut für Verkehrssystemtechnik und INAVET – Institut für angewandte Verkehrstelematik GmbH. Die geplante Projektzeit beträgt drei Jahre.

Link zur Projektseite des DZSF: DZSF - Projekte - Systematisierung der Einsatzszenarien für ATO

Der erwartete Gewinn einer digitalen Datenhaltung beschränkt sich nicht auf primäre Prozesse bei Bau und Betrieb. Auch im hoheitlichen Bereich der Aufsicht und Genehmigung sowie der strategischen Steuerung durch den Bund könnten mehr Informationen dazu führen, dass bessere Entscheidungen getroffen werden und dadurch der Verkehrsträger effizienter, verlässlicher und leistungsfähiger wird.

Aktuell bestehen jedoch noch Lücken bei der Datenqualität und -verknüpfung, die für eine übergreifende Analyse nötig sind. Vor allem bei der DB InfraGO AG als größtem bundeseigenen Eisenbahninfrastrukturunternehmen liegen umfangreiche Datenbestände vor, die als Grundlage für ein digitales Abbild des Schienennetzes dienen können und damit die angesprochenen Daten- und Informationsbedarfe decken können. Diese Datenbestände sind jedoch teilweise inhomogen, strukturell uneinheitlich und wurden daher bislang nicht zu einer einheitlichen Datenbasis zusammengeführt.

Ziel:
Gemeinsam mit unserem Partner A+S Consult GmbH untersuchen wir, ob eine einheitliche Datenstruktur für die Schieneninfrastruktur sinnvoll aufgebaut werden kann. Dabei werden vorhandene Datenbestände beschrieben und hinsichtlich ihrer Qualität und dementsprechend ihrer Eignung als Datengrundlage für das Digitale Schienennetz untersucht.

Ergebnisverwendung:
Die Umsetzung einer zentralen Datenhaltung für die Schieneninfrastruktur, die auch den Behörden zur Verfügung steht, ist notwendig, um die Verlässlichkeit der auf Daten basierenden Entscheidungen zu verbessern. Ein Digitaler Zwilling für die Infrastruktur muss sorgfältig vorbereitet werden, wozu dieses Projekt beitragen wird.

Weitere Informationen: DZSF - Projekte - Bestandsanalyse zur Datengrundlage für ein digitales Schienennetz

Fahrerassistenzsysteme (FAS) zur Unterstützung einer optimalen Fahrweise leisten im Bahnbereich einen Beitrag zur Reduktion des Primärenergieverbrauches und zur Erreichung der Klimaziele. Die Wirksamkeit wird maßgeblich durch die verfügbare Datenbasis bestimmt. Wesentliche Grundlage bil-den Infrastrukturdaten des Streckennetzes. Dazu gehören Geschwindigkeitsprofile, Höhenprofile und Kurvenradien. Die Datenerfassung ist derzeit sehr aufwändig, sie erfolgt überwiegend manuell. Ein Teil dieser Daten ist statisch, andere wie Geschwindigkeiten, Haltegleise und -positionen unterliegen einer gewissen Dynamik. Gerade diese Daten werden aber in digital zugänglichen Informationsströmen oft-mals nicht zeitnah abgebildet. Im Rahmen des Vorhabens soll erforscht werden, wie die Erfassung der Infrastruktur durch den Einsatz modernster sensorbasierter Technik automatisiert realisierbar ist. Im Fokus steht ein System, das sich mithilfe von Methoden der künstlichen Intelligenz selbst kalibriert und in der Lage ist, 3D-Einmessungen von Schienenwegen vorzunehmen und Änderungen in Echtzeit zu erkennen, um in Verbindung mit FAS die Qualität von Fahrempfehlungen auf eine qualitativ neue Stufe zu heben.

Das Kernziel ist, einen „DeepTrain“-Demonstrator aufzubauen und unter realen Einsatzbedingungen, wie der Verwendung von 3D-Kameras bzw. Multisensorlösungen und OnBoard-Units sowie von resilienten Verfahren zur Erkennung infrastruktureller Einrichtungen im Bahnumfeld, zu testen.

Gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages.
Finanziert von der Europäischen Union – NextGenerationEU.

Das Projekt „TransUrban – Traffic Adaptive Network Control for Sustainable Urban Mobility“ zielt darauf ab, den städtischen Verkehr durch ein intelligentes, netzadaptives System zur Steuerung von Lichtsignalanlagen (LSA) zu optimieren. Im Mittelpunkt steht die Reduktion von Emissionen und die Verbesserung des Verkehrsflusses, insbesondere für den öffentlichen Verkehr (ÖV).

Durch die Priorisierung des ÖV und die Nutzung von Kommunikationstechnologien, die eine Echtzeitkommunikation zwischen Fahrzeugen und ihrer Umgebung ermöglichen (sogenannte V2x-Kommunikation), sollen Schadstoffe wie CO2 und NOx sowie Lärm reduziert werden. Ein koordiniertes LSA-System auf Netzebene soll Staus minimieren und den Verkehrsfluss effizienter gestalten. Dabei werden neue Datenquellen, wie Signal Request Extended Messages (SREM) und Cooperative Awareness Messages (CAM), integriert, um die Steuerung zu verbessern.

Das Projekt untersucht auch die Wechselwirkungen zwischen den neuen Steuerungsverfahren und den Emissionen, um deren Auswirkungen detailliert zu analysieren und effektive Strategien zur Emissionsreduktion zu entwickeln. Ein weiterer wichtiger Aspekt des Projekts ist die Nutzung neuer Datenquellen. Diese Daten, die durch die V2x-Kommunikation bereitgestellt werden, ermöglichen eine genauere Analyse und Steuerung des Verkehrs. Beispielsweise können Informationen über die Position und Geschwindigkeit von Fahrzeugen in Echtzeit erfasst und genutzt werden, um die Ampelschaltungen optimal anzupassen und so den Verkehrsfluss zu verbessern.

Insgesamt trägt „TransUrban“ zur nachhaltigen Mobilität bei, verbessert die Lebensqualität in städtischen Gebieten und fördert die Nutzung umweltfreundlicher Technologien. Durch die Integration moderner Kommunikationstechnologien und die Entwicklung innovativer Steuerungsansätze leistet das Projekt einen wichtigen Beitrag zur Zukunft des urbanen Verkehrsmanagements.

Wir arbeiten bei diesem Projekt nicht nur mit sächsischen, sondern auch mit tschechischen Partnern zusammen.

Projektpartner: Yunex Traffic, Fakultät für Verkehrswissenschaften der Tschechischen Technischen Universität, CEDA Maps und Westsächsische Hochschule Zwickau.

Das Vorhaben wird kofinanziert von der Europäischen Union.