Vollautomatisierter, fahrerloser Bahnbetrieb:
Betriebskonzept und die Systemarchitektur des Projektes „AutomatedTrain“ vorgestellt

Das vollautomatisierte, fahrerlose Fahren bietet große Chancen, Triebfahrzeuge flexibler einzusetzen. Gleichzeitig kann damit auch dem steigenden Fachkräftemangel entgegengewirkt werden. Die Umsetzung im offenen Schienennetz ist technologisch allerdings anspruchsvoll. Im Projekt „AutomatedTrain“ der Digitalen Schiene Deutschland wurde damit begonnen, erstmals Bereit- und Abstellungsfahrten sowie arbeitsintensive Vorbereitungs- und Abschlussdienste zu automatisieren. Ein wichtiger Schritt in Richtung fahrerlosem Fahren im Regelbetrieb. In dem Projekt wurde nun das Betriebskonzept erarbeitet und die Systemarchitektur vorgestellt.

Bei „AutomatedTrain“ geht es hauptsächlich darum, die Zugbereitstellung, das Auf- und Abrüsten sowie das Abstellen von Zügen zu automatisieren. Dadurch wird das Personal im Bahnbetrieb zukünftig deutlich entlastet, was personelle Kapazitäten schafft. Ziel des Projektes ist der Nachweis der technischen Machbarkeit des vollautomatisierten, fahrerlosen Fahrens im höchsten Automatisierungsgrad „ATO GoA4“ (Grade of Automation 4) in offenen Netzen. Die Umsetzung erfolgt gemäß der Zielstellung der Digitalen Schiene Deutschland in einer ETCS-Umgebung („ATO over ETCS“) und mit einer fahrzeugseitigen Umfeld- und Hinderniserkennung. Dafür werden zwei verschiedene Triebzüge mit einem Sensorset für die Objektdetektion ausgestattet: ein Mireo-Triebzug von Siemens Mobility sowie ein Triebzug der Baureihe 430 des Herstellers Bombardier/Alstom. Die Demonstration der fahrerlosen Bereit- und Abstellungsfahrt findet im Prüf- und Validationcenter von Siemens Mobility in Wegberg-Wildenrath statt. Die Feldtests zur Erhebung von Sensordaten im realen Betrieb erfolgen auf Referenzstrecken in Stuttgart und München.

Die Systemarchitektur umfasst eine zentrale Steuereinheit, das sogenannte „Automatic Processing Module“, welches die Kommunikation zur Leitstelle sowie zu den auf dem Zug vorhandenen Systemen ETCS, ATO und Fahrzeugsteuerung übernimmt. Eine weitere zentrale Architekturkomponente ist das „Object Detection System“ für die sensorbasierte Umfeld- und Hinderniserkennung. Bestandteil ist ebenfalls der „Vehicle Data Logger“, der sämtliche Sensordaten aufzeichnet und sie an die „Data Factory“ weiterleitet. Diese Daten unterstützen die kontinuierliche Weiterentwicklung des prototypisch entwickelten Systems und das Training zukünftiger Systeme.