Bahntechnik Fahrerlos zum Bahnsteig: Siemens demonstriert GoA4-Bereitstellung

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Anfang September 2026 zeigte Siemens Mobility erstmals seinen im Rahmen des Forschungsprojekts „AutomatedTrain“ auf automatisches Fahren nach GoA4 umgebauten Zug. Mittlerweile wurde das Projekt erfolgreich abgeschlossen.

In geschlossenen Systemen ist das vollautomatische Fahren schon seit einigen Jahrzehnten Usus. So fährt beispielsweise in Nürnberg die U-Bahn-Line U3 bereits seit 2008 fahrer- und begleiterlos. Ab 2029 soll das ebenfalls auf der neuen U-Bahn-Linie U5 in Hamburg der Fall sein. Um das auch im normalen Vollbahnbetrieb, also in einem offenen Bahnnetz mit seinen Bahnübergängen, Menschen, Wild und Hindernissen im Gleisbereich möglich zu machen, wurde 2023 das Kooperationsprojekt „AutomatedTrain“ ins Leben gerufen. In dessen Rahmen sollte eine Technik zum automatischen Auf- und Abrüsten der Fahrzeuge zur Betriebsvorbereitung und Außerbetriebnahme und zu fahrerlosen Bereitstellungs- und Abstellfahrten entwickelt werden. So soll der Einsatz von Nahverkehrszügen flexibler gestalten werden. Kooperationspartner in diesem Projekt waren DB InfraGo als Koordinator, Codewerk, Bosch Engineering, DB Regio, Duagon, IAV, Red Hat, Siemens Mobility, und die Technische Universität Dresden.

Mit der Vorstellung eines ersten GoA4-fähigen Zugs, eines umgebauten Mireo Plus H, durch Siemens Mobility am 8. September 2026 auf dem Gelände der Havelländischen Eisenbahn (HVLE) in Berlin-Spandau wurde ein letzter Projektmeilenstein erreicht und das Projekt mittlerweile abgeschlossen. Die Demonstrationsfahrten zeigten dabei den vollen Leistungsumfang. Das Fahrzeug rüstete sich selbstständig auf, führte die vorgesehenen Selbsttests durch und rangierte von seinem Abstellplatz an den (in Spandau improvisierten) Bahnsteig. Danach befuhr er einen Teil des Streckennetzes der HVLE bis zu einem vorgegebenen Endpunkt, wobei die Sensorik des Triebzugs das Gleis und seine Umgebung eigenständig überwachte und bei Störungen eingriff. So sorgte ein im Gleisbereich befindlicher Einkaufswagen, der aufgrund seiner Gitterstruktur für Mensch und Sensoren schwer zu erkennen ist, ordnungsgemäß für einen Halt. Ebenso erkannte das Umfelderkennungssystem eine überraschend auf der Strecke aufgetauchte Person und löste eine Schnellbremsung aus.

In diesen Fällen ist dann ein menschliches Eingreifen erforderlich. Ein Lokführer in einer Leitstelle analysiert die Situation anhand der Videobilder und der Daten. Ist die Gefahr vorüber, gibt er den Befehl zur Weiterfahrt. Andernfalls kann er zukünftig über eine Fernsteuerung (RTO / Remote Train Operation) den Zug an einen sicheren Ort fahren oder weitere Maßnahmen einleiten.

Umfangreiche Sensorik für die Umfelderkennung

Nach der Ankunft am Endbahnhof fuhr der Demonstrationszug dann selbstständig zurück in die Abstellung und rüstete sich ab. Der Halt am Bahnsteig erfolgt laut Siemens mit einer Genauigkeit von 10 Zentimetern. Dazu spielen im Zug eine automatische Zugsteuerung (ATO), das Sicherungssystem ETCS im Level 2, eine intelligente Fahrzeugsteuerung und eine Umgebungserfassung zusammen. Ausschlaggebend ist dabei eine AVVO (Advanced Vital Vehicle Operation) genannte Plattform für sicherheitskritische Funktionen, welche die automatisierte Durchführung von Betriebsabläufen übernimmt und im Fehlerfall eingreift.

Die von Bosch Engineering entwickelte Sensorik baut u. a. auf das Vorgängerprojekt Sensors4Rail auf und umfasst derzeit drei Radarsensoren, sechs LiDAR-Sensoren mit einer Reichweite von 280 Metern, acht Ultraschallsensoren, sieben Kameras, davon eine Mehrzweckkamera, und zwei Infrarotsensoren. Aus den daraus gewonnenen Daten wird ein Umfeldbild erstellt und dieses mithilfe einer Echtzeitortung mit digitalen Karten verglichen. So können die erkannten Gebäude und Bahnsteige entsprechend eingeordnet werden. ETCS-Informationen, Karte und präzise Lokalisierung unterstützen dann die Zuordnung der erfassten Hindernisse zum Fahrweg auch in mehrgleisigen Bereichen. Die momentan eingebaute Sensorik ist zu Versuchszwecken noch überdimensioniert und wird bei einem Serieneinsatz reduziert.

Alle Projektbeteiligten betonten, dass es sich derzeit nur um einen Testbetrieb in Spandau und im Siemens Test- und Prüfcenter Wegberg-Wildenrath handelt. So sei die Höchstgeschwindigkeit auf 40 km/h beschränkt und es müsse immer ein Sicherheits-Triebfahrzeugführer mitfahren. Bis zur Zulassung für einen Regelbetrieb sei es ein weiter Weg, da viele für den GoA4-Betrieb notwendige Regularien und Verfahren dafür erst noch zu schaffen seien.

Abstellfahrten sind personalintensiv

Der Grund, sich auf die kurzen Fahrten zwischen Betriebswerk oder Abstellung und dem ersten Bahnsteig und Bewegungen innerhalb der Werke zu beschränken, ist die Tatsache, dass dieser Verkehr sehr viel Personal benötigt. So erklärte René Neuhäuser, Leiter der Produktion bei der S-Bahn München, bei der Vorstellung in Spandau: „Wenn ich nur bei mir von meinen beiden Depots […] zum ersten Bahnsteig [autonom] fahren könnte, würde ich 50 bis 60 Lokführer weniger brauchen.“

Im Rahmen des Projekts wurden zwei Fahrzeuge umgerüstet. Das ist zum einen ein 430er der S-Bahn Stuttgart (Hersteller Alstom) sowie der erwähnte wasserstoffbetriebene Mireo Plus H von Siemens Mobility. Während beim 430 nur die Umfelderkennung verbaut ist, die im sogenannten Schattenmodus rückwirkungsfrei erprobt wird, ist der Mireo für einen vollautomatischen Betrieb nach GoA4 ausgerüstet. Dazu erstellte Siemens Mobility die Leit- und Sicherheitstechnik, die Fahrzeugtechnik und die Automatisierungssoftware. Die von Bosch entwickelte Sensorik ist in beiden Zügen identisch. Die zugehörige Softwarelösung zur Erkennung schrieben Bosch (430) und Siemens (Mireo) separat.

Das Projekt „AutomatedTrain“ wurde im Rahmen der „Digitalen Schiene Deutschland“ vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie mit mehr als 42 Millionen Euro gefördert und von der EU aus der Aufbau- und Resilienzfazilität (ARF) im Rahmen des Programms NextGenerationEU kofinanziert. Nachfolger ist das bereits seit Oktober 2025 laufende Projekt „RemODtrAIn“ (Remote operated train with AI based Obstacle Detection), das auf die Ergebnisse der Projekte „AutomatedTrain“ und „safe.trAIn“ (Sichere AI am Beispiel fahrerloser Regionalzug) zurückgreift und sich auf eine sichere Zugfernsteuerung mit KI-gestützter Hinderniserkennung konzentriert. (se)

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