Voraussetzung an die Infrastruktur für den Einsatz automatisierter Fahrzeuge im ländlichen Raum Der ländliche Raum nimmt zwei Drittel der Gesamtfläche von Deutschland ein und ist dabei zusätzlich Lebensraum von einem Drittel der in Deutschland lebenden Personen. Mit Blick auf die aktuelle Entwicklung ist davon auszugehen dass der Demografische Wandel anhalten wird und das Durchschnittsalter der ländlichen Bevölkerung bis zum Jahr 2030 auf 49 5 Jahren ansteigen wird. Dieser Anstieg ist unteranderem auf die Abwanderung der jüngeren Generationen in die Städte zurückzuführen was zur Folge hat dass die Schülerzahlen im ländlichen Raum zurückgehen. Hierbei ist zu beachten dass gerade in diesem Raum die Schüler*innen die Hauptnutzer des ÖPNVs sind und somit eine wichtige Einnahmequelle darstellen. Hierauf reagieren die Betreiber mit einer Reduzierung der Linien und der Taktung wodurch das ÖPNV Angebot laufend schlechter wird. Der Rückgang des ÖPNV Angebotes stärkt gleichzeitig die Pkw Abhängigkeit die bei gleichbleibendem Trend weiter zunehmen wird. Allerdings sind über die Hälfte der über 80 jährigen Menschen in Deutschland aus gesundheitlichen Gründen nicht mehr in der Lage ein eigenes Kfz zu steuern. Zusätzlich verursacht diese Gruppe durchschnittlich mehr Unfälle als andere Altersgruppen. Weiterhin besteht das Straßennetz im ländlichen Raum zum Großteil aus Landstraßen. Die Unfallfolgen sind hier besonders schwer. Diese Tatsachen in Verbindung mit der Altersgruppe der über 80 jähringen die durchschnittlich mehr Unfälle verursachen werden dafür sorgen dass die Unfallzahlen und die Unfallschwere gerade auf außerörtlichen Straßen zunehmen. Diese Entwicklung wird zum einen die Mobilität der dort lebenden Menschen stark einschränken und zum anderen die Unfallzahlen und Unfallschwere im ländlichen Raum steigen lassen. Durch den Einsatz von Fahrassistenzsystemen der Automatisierungsstufe 1 und 2 (nach SAE) wird schon heute die Schwere der Unfälle sowie die Gesamtanzahl sukzessiv verringert. Aktuell bieten der MIV Markt und der rechtliche Zulassungsrahmen Systeme bis zur Stufe 2 an. Ein weiterer Anstieg der Automatisierungsstufe wird positive Auswirkungen auf die Sicherheit des Straßenverkehrs haben. Ab der Automatisierungsstufe 4 kann das System die komplette Fahraufgabe in bestimmten Situationen (ODDs) übernehmen. Diese Stufe wird als Meilenstein gesehen denn ab hier wird die Automatisierung einen starken Einfluss auf die Mobilität haben und kann unteranderem zur Mobilitätssicherung des ländlichen Raums beitragen. Die rechtlichen und technischen Bedingungen dieser Stufe sind besonders hoch. Daher variieren Prognosen für die Einführung im MIV Markt zwischen den Jahren 2030 und 2040. Die Markteinführung von Fahrzeugen der Automatisierungsstufe 4 für den ÖPNV wird hingegen wesentlich früher prognostiziert. Der Markt von automatisierten Kleinbussen (Shuttles) der Stufe 4 wächst rasant und bietet eine große Auswahl neuer Modelle. Tests mit den Shuttles sind in Deutschland im öffentlichen Straßenverkehr nur unter strengen rechtlichen Vorgaben durchführbar. So werden rechtliche Ausnahmegenehmigungen benötigt und die Höchstgeschwindigkeit auf 20 km h begrenzt. Trotz der strengen Auflagen und der eingeschränkten Einsatzmöglichkeiten soll das automatisierte Fahren in der Straßenplanung berücksichtigt werden. So ist eine häufige Forderung in Planungsgremien dass bei der Straßenplanung schon heute die Voraussetzungen des automatisierten Fahrens berücksichtigt werden. Dies ist darauf zurückzuführen dass Straßen lange Lebenszyklen haben und sie hierdurch zukünftige Faktoren berücksichtigen sollten. Daher ist die infrastrukturelle Voraussetzung für den Einsatz automatisierter Fahrzeuge im Segment der Verkehrsplanung besonders relevant. Um die Voraussetzungen in Richtlinien und Regelwerke zu integrieren müssen sie einheitlich und klar definiert sein. Die Untersuchungen ergaben jedoch dass die Voraussetzungen von der Automatisierungsstufe sowie von den jeweiligen Herstellern abhängig sind. Hierfür werden in der vorliegenden Arbeit die unterschiedlichen Voraussetzungen recherchiert analysiert und aufgrund des dynamischen Marktes auch Planfälle hierfür entwickelt. Aufgrund verkehrsplanerischer Relevanz ist das Potenzial der automatisierten Shuttles im ländlichen Raum für die Mobilitätssicherung am höchsten und wird daher fokussiert. Zusätzlich zur detaillierten Untersuchung des automatisierten Straßenverkehrs wurde die digitale und physische Infrastruktur analysiert. Als dritter Untersuchungsparameter wurde der ländliche Raum mit dem Fokus auf die Mobilität und die Entwicklung betrachtet. Die Überlagerung der drei Themenfelder „automatisierter Straßenverkehr“ „Infrastruktur“ und „ländlicher Raum“ verdeutlicht das hohe Potenzial des automatisierten Straßenverkehrs im ländlichen Raum. Jedoch ist der Einsatz immer an die infrastrukturellen Voraussetzungen gekoppelt die im Vorfeld zu prüfen sind. Hierunter fallen die HD Karte die Mobilfunk – und Satellitennetzabdeckung sowie Orientierungspunkte im Streckenumfeld. Detaillierte Angaben zur Gestaltung des Straßenraums für automatisierte Fahrzeuge sind durch die Herstellerangaben nicht abzuleiten. Diese Voraussetzungen konnten jedoch durch die Analyse von wissenschaftlichen Test und Projektberichten konkretisiert werden. Mit Blick auf die Shuttles der Firma Navya und EasyMile wurde herausgefunden dass nicht nur die Voraussetzungen herstellerabhängig sind sondern auch die Testberichte trotz Nutzung der selben Modelle zu unterschiedlichen Ergebnissen kamen. Resultierend aus diesen Unstimmigkeiten wurden in dieser Arbeit empirische Tests mit den zwei Shuttle Modellen durchgeführt. Diese Tests bezogen sich auf zwei unterschiedliche Testfelder und umfassten eine Untersuchung der Funktionsweise sowie ein Interview der Chiefoperator. Anhand dieser gesicherten Ergebnisse sowie der Marktanalyse des ÖPNVs und des MIVs konnten infrastrukturelle Voraussetzungen in Abhängigkeit zu Hersteller und Automatisierungsstufe definiert werden. Für eine Aussage über die Einsatzmöglichkeiten im ländlichen Raum wurde die außerörtliche Infrastruktur eines Untersuchungsgebietes analysiert. Ein erstes projektionsbasiertes Ergebnis dieser Arbeit ist dass der Einsatz automatisierter Pkw der Stufe 4 frühestens ab dem Jahr 2035 auf außerörtlichen Straßen möglich wird. Dies ist unteranderem auf die fehlenden HD Karten zurückzuführen die in naher Zukunft vorläufig für Autobahnen erstellt werden. Die automatisierten Shuttles hingegen erstellen ihre HD Karte selbst bzw. werden diese von den Herstellerfirmen für den Einsatzzweck angefertigt. Auch die Zulassung ist anhand von Ausnahmegenehmigungen für Teststrecken möglich. Die Analyse des Untersuchungsgebietes ergab dass die Shuttles mit der aktuellen Technik auf ca. 2 % des Straßennetzes einsetzbar sind. Sobald die Höchstgeschwindigkeit der Shuttles auf 50 km h ansteigt (nach dem Planfall für das Jahr 2030) können bis zu 65 % der Straßen des untersuchten Gebietes befahren werden. Das restliche Straßennetz weist einen zu geringen Straßenquerschnitt auf oder bietet keine Orientierungspunkte im Seitenraum. Ebenfalls wurden im Untersuchungsgebiet potenzielle Mehrfahrerschließungen sondiert. Hierbei wurde die Möglichkeit untersucht Straßen abschnittsweise für den Kfz zu sperren und nur für den Shuttleverkehr freizugeben. Hierdurch können automatisierte Shuttle wesentlich früher eingesetzt werden ohne eine Umwegigkeit für andere Verkehrsteilnehmer durch die Sperrung entstehen zu lassen. Mit der Dissertation wird die Grundlage für die infrastrukturelle Voraussetzung von automatisiertem MIV und ÖPNV geschaffen. Anhand der Literatur und Projektrecherche sowie der empirischen Untersuchung werden schlüssige infrastrukturelle Voraussetzungen definiert die durch die Entwicklung eines Planfalls auch den zukünftigen Markt abdecken. Weiterhin fasst die Arbeit Handlungsempfehlungen zusammen die bei der Planung der Infrastruktur berücksichtig werden können. Die Testfelder automatisierter Shuttles sind ein relevanter Baustein der Grundlagenforschung weswegen die Handlungsempfehlungen auch fundamentale Planungsparameter von diesen Testfeldern beinhalten.