AutomatedTrain

Im Fokus: Technologische Lösungsansätze erarbeiten und demonstrieren

Im Rahmen des Forschungsprojektes AutomatedTrain sollen wesentliche technologische Lösungsansätze für die Umsetzung des fahrerlosen Fahrens bei vollautomatisierten Bereitstellungs- und Abstellungsfahrten (sog. ATO GoA4) in einem Verbundvorhaben durch Industrie, Eisenbahnverkehrsunternehmen, Infrastrukturbetreiber und Forschungseinrichtungen erarbeitet und demonstriert werden. Im Fokus stehen dabei drei Aspekte:

• Die Erhebung der betrieblichen Anforderungen aus dem Bahnsektor an vollautomatisiertes Fahren, …
• …daraus abgeleitet, die Erstellung einer Systemarchitektur für ein vollautomatisiertes Fahrzeug unter konsequenter Einbeziehung von Zulassungsfragen.
• Die Umsetzung und Integration gemeinsam erarbeiteter technischer Lösungen im Labor sowie auf zwei Zügen verschiedener Hersteller, mit dem Ziel einer gesamtheitlichen Grundlage für künftige Innovationen im Bahnsektor auf dem Weg zum automatisierten Fahren auf der Schiene.

Lösungsansatz: Anknüpfen an Konzepten aus automatisiertem Straßenverkehr

Im Entwicklungsprojekt AutomatedTrain erproben die Partner in den kommenden drei Jahren bis September 2026 vollautomatisierte Bereitstellungs- und Abstellungsfahrten von Zügen. Durch intelligente Sensorik können die Fahrzeuge ihr Umfeld erkennen und auf Hindernisse selbstständig reagieren – vergleichbar mit dem automatisierten Fahren auf der Straße. Die Entwicklung des vollautomatisierten Schienenverkehrs kann beschleunigt werden, indem bereits erarbeitete Konzepte des automatisierten Betriebes und der dazugehörigen Sensorik bei Straßenfahrzeugen und aus anderen Industriebereichen auf die Schiene adaptiert werden.  

Das Gesamtvorhaben gliedert sich in acht Teilprojekte: Lokalisierung, Umfelderkennung, Vorfall-Prävention, Fahrzeug-Automatisierung, Digitale Karte, Data Factory, Rechner-Plattform und Diagnose. Es soll eine modulare, Hersteller-unabhängige Lösung erarbeitet werden.

© Digitale Schiene Deutschland, DB Netz AG

Verkehrsforschende der TU Dresden arbeiten an diagnostischer Absicherung der Sensorik zur Umfelderfassung

Im Rahmen des Projektes trägt die Professur für Fahrzeugmechatronik der TU Dresden zur diagnostischen Absicherung des Umfelderfassungssystems (Perception-Train-Front-Monitor; PER-TFM) bei. Hierbei planen die Verkehrsforschenden Methoden der prädiktiven Fehlererkennung exemplarisch für betrieblich relevante, komplexe Fehlerfälle des PER-TFM Systems, bestehend aus Lidar-, Radar- und Kamera-Sensorik, umzusetzen. In einem ersten Schritt werden Algorithmen umgesetzt, mit denen sich komponentenspezifische Gesundheitszustände (State of Health; SOH) schätzen lassen.

Aufbauend darauf, werden die Wissenschaftler:innen der TU Dresden Gesundheitsmonitore für die Funktionen des Gesamtsystems PER-TFM ableiten. Gesundheitsmonitore geben Auskunft darüber, zu welchem Grad bei degradierten Systemkomponenten (z. B. verschmutzte Sensoren, witterungsbedingte Einflüsse, Defekte etc.) unter definierten betrieblichen Randbedingungen eine Systemfunktion noch erfüllt werden kann. Die Gesundheitsmonitore sind Eingabe eines Fehlermanagementsystems und könnten beispielsweise eine Sensorreinigung im nächsten Bahnhof oder die Fahrt mit reduzierter Geschwindigkeit veranlassen.

© Kai Schories, DB Netz AG

Rahmendaten

© BMWK

Gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages. Das Projekt wird aus Mitteln der EU (Europäische Aufbau- und Resilienzfazilität) kofinanziert.

Ansprechpartner

© Ansgar Dietermann

Research Fellow

Name

Dipl.-Ing. Marc David Rabe

Send email

Send encrypted email via the SecureMail portal (for TUD external users only).

Address work

Visiting address:

August-Bebel-Straße Haus 116, Room 07-010 August-Bebel-Straße 30

01219 Dresden

work Tel.