SmarTram - Autonom fahrendes Transportsystem für den Stadtverkehr mit erhöhtem Passagierkomfort

Abstract

Stand der Wissenschaft und Technik Während der Startphase von SmarTram präsentierte Siemens mit dem Projekt AStriD bereits erste Erfolge im autonomen Depotbetrieb in Potsdam, wobei der Fokus herstellerbedingt auf dem direkten Fahrzeugeingriff lag, Details zur Realisierung und Zulassung jedoch weitgehend unbekannt blieben. Zeitgleich untersuchte das Projekt MAAS der TU Darmstadt und der HEAG mobilo den teleoperierten Betrieb und konzentrierte sich dabei auf spezifische Einzelfunktionen des automatisierten Fahrens. Eine wichtige konzeptionelle Grundlage bildete die im Januar 2024 veröffentlichte VDV-Schrift 890, deren Definitionen für automatisierte Betriebshöfe bereits direkt in SmarTram einfließen konnten; SmarTram nutzte den Betriebshof zwar intensiv als Testfeld, weitete die entwickelten Betriebsszenarien jedoch ambitioniert auf das gesamte städtische Schienennetz aus. Trotz internationaler Bestrebungen, wie etwa durch Škoda in Finnland, bleibt die autonome Straßenbahn aufgrund der komplexen Wechselwirkungen im Stadtverkehr weiterhin eine erstrebte Herausforderung. Parallel dazu schafft die Stadt Chemnitz seit 2024 mit dem Projekt ITS4Culture eine zukunftsweisende Basis für das digitale Verkehrsmanagement und die Ampelkommunikation, die während der Laufzeit von SmarTram zwar bereits untersucht, mangels technischer Verfügbarkeit jedoch noch nicht aktiv für die Fahrzeugsteuerung genutzt werden konnte. Zielsetzung FusionSystems fungiert als technologischer Kernpartner im Projekt SmarTram und trägt die Hauptverantwortung für die Konzeption der gesamten Systemarchitektur sowie für die Entwicklung der zentralen Fahrfunktionen. Im Rahmen der Architekturplanung entwirft das Unternehmen das komplexe Sensorkonzept zur Umfeldwahrnehmung und analysiert sämtliche internen sowie externen Schnittstellen, während es gleichzeitig die notwendigen Sicherheits- und Zuverlässigkeitsanalysen durchführt. Bei der Entwicklung der Fahrfunktionen verantwortet FusionSystems die Programmierung der Algorithmen für die Umgebungsrepräsentation und die Entscheidungsfindung des Fahrzeug-Controllers. Darüber hinaus unterstützt das Unternehmen die Projektpartner bei der Definition der Anforderungen und Use Cases, stellt die technologische Umsetzung der Kommunikationsschnittstellen hinsichtlich Echtzeitfähigkeit sicher und begleitet die abschließende Systemvalidierung durch Simulationen sowie reale Fahrversuche mit dem Versuchsträger der CVAG. Ergebnisse Das Projekt SmarTram lieferte wegweisende technische Lösungen für die Automatisierung des Straßenbahnverkehrs, wobei der Fokus auf der Bewältigung des komplexen „Fahrens auf Sicht“ im urbanen Raum lag. Ein zentrales Ergebnis ist die Entwicklung einer modularen Systemarchitektur, die ein leistungsfähiges Sensorkonzept aus Kameras, LiDAR und GNSS mit einer intelligenten Softwareumgebung vereint. Hierbei wurden spezifische Algorithmen zur präzisen Hinderniserkennung im Lichtraum, zur automatisierten Lichtsignalerkennung sowie zur hochgenauen Eigenlokalisierung durch Sensordatenfusion erfolgreich implementiert. Des Weiteren wurde die infrastrukturseitige Objekterkennung als komplementärer Ansatz zur fahrzeugintegrierten Sensorik untersucht, um ein hybrides System zur Steuerung von Straßenbahnen zu schaffen. Zur Steigerung der Robustheit wurden technische Herausforderungen wie wetterbedingte Sichtstörungen und Reflexionen an der Frontscheibe durch den Einsatz von Polarisationsfiltern und angepassten Detektionsstrategien adressiert. Ein innovatives Sperrbereichskonzept ermöglicht zudem die effiziente Übergabe relevanter Umfelddaten an den Fahrregler. Neben der rein technischen Umsetzung wurden umfassende Sicherheitsbewertungen nach dem Fail-Safe-Prinzip durchgeführt und datenschutzrechtliche Standards durch eine detaillierte Folgenabschätzung sichergestellt. Die abschließende Validierung mittels Simulationen und Realtests auf dem Gelände der CVAG bestätigte die Funktionsfähigkeit des Systems und schuf damit eine belastbare technologische Grundlage für zukünftige Assistenzsysteme und autonome Fahrfunktionen im ÖPNV.