1. Startseite
  2. Aktuelles
  3. Aktueller Stand zum autonomen Fahren im öffentlich ...
MAn sieht ein autonomes Fahrzeug von vorne, vone inem Bahnhof wegfahren, daneben ein Bus mit der Aufschrift "Darmstadt"
(c) Projekt KIRA in Darmstadt

Aktueller Stand zum autonomen Fahren im öffentlichen Verkehr

| Nadine Teusler, innocam.NRW

Die DVWG Bezirksvereinigung Oberrhein e.V. lud am 07.10.2025 zur Onlineveranstaltung „Aktueller Stand Autonomen Fahren im ÖV“ ein. Ein zentraler Veranstaltungsschwerpunkt lag auf dem Thema hochautomatisiertes Fahren (Level 4 gemäß AFGBV (Autonome-Fahrzeuge-Genehmigungs- und Betriebs-Verordnung)) im öffentlichen Verkehr (ÖV), das sich von der Vision hin zur praktischen Realität entwickelt. In Kurzvorträgen wurden aktuelle Entwicklungen, Pilotprojekte und erste Betriebserfahrungen beleuchtet.

KIRA

Das Projekt KIRA (KI-basierter Regelbetrieb autonomer On-Demand-Verkehre) ist ein innovatives Forschungs- und Pilotvorhaben in Deutschland, das sich mit dem Einsatz hochautomatisierter Fahrzeuge (Level 4) im öffentlichen Nahverkehr beschäftigt. Ziel ist es, erstmals einen regelhaften, autonomen On-Demand-Betrieb mit echten Fahrgästen im Straßenverkehr zu erproben. Finanziert wird KIRA vom Bundesministerium für Verkehr (BMV) sowie vom Land Hessen (Laufzeit Dezember 2022 – Dezember 2025).

Im Rahmen des Projekts kommen sechs hochautomatisierte Shuttles zum Einsatz. Das bedeutet, die Fahrzeuge können innerhalb eines festgelegten Gebietes selbständig navigieren, ohne dass ein Mensch aktiv eingreifen muss – auch wenn im aktuellen Testbetrieb zur Sicherheit noch ein Operator an Bord ist. Der Betrieb findet in realen Umgebungen statt, unter anderem in Langen, Egelsbach und seit 2025 auch in den nördlichen und westlichen Stadtteilen von Darmstadt. Mit der Erweiterung des Betriebsbereichs sind die sechs hochautomatisierte Fahrzeuge erstmals in einer Großstadt unterwegs. Zu den zentralen Orten in Darmstadt, die angefahren werden, zählt u. a. der Hauptbahnhof.

Das Projekt KIRA setzt auf das Fahrsystem Mobileye Drive™, das mithilfe von Kamera-, Radar- und Lidar-Sensoren sowie intelligenten Umgebungsdaten arbeitet. Ein mathematisches Sicherheitsmodell sorgt dabei für ein zuverlässiges Regelwerk im hochautomatisierten Fahrbetrieb. Eingesetzt wird der NIO ES8, ein Elektrofahrzeug mit rund 400 km Reichweite, das komplexe Verkehrssituationen bewältigen und mit bis zu 130 km/h autonom fahren kann. Im KIRA-Testbetrieb bietet das Fahrzeug drei Sitzplätze für Fahrgäste.

KIRA kombiniert den hochautomatisierten Betrieb mit einem On-Demand-System: Die Fahrgäste buchen ihre Fahrt per App, ähnlich wie bei einem Sammeltaxi oder Ridepooling-Dienst. Dieses flexible Konzept soll insbesondere in weniger stark erschlossenen Gebieten den öffentlichen Verkehr ergänzen. Neben der technischen Erprobung geht es auch darum, Nutzerverhalten und Akzeptanz zu analysieren. Über 1.000 Testpersonen haben sich bislang registriert, die Bewertungen der Fahrten sind mit durchschnittlich 4,5 von 5 Sternen sehr positiv ausgefallen.

Die weitere Marktentwicklung steht vor verschiedenen Herausforderungen, wie Fahrzeugverfügbarkeiten (unzureichende Fahrzeuggrößen und fehlende Anbieterpluralität) sowie hohen Kosten aufgrund der Prototypen-Fahrzeuge und mangelnde Erfahrungen, bietet aber auch zahlreiche Mehrwerte. So können für Kunden attraktive Mobilitätsangebote für und mit Bürgerinnen und Bürgern entwickelt und mögliche Effekte unter realen Bedingungen nachgewiesen werden. Mehrwerte für die Wirtschaft, Bund und Länder sind u.a. die Generierung einer planbaren Nachfrage nach hochautomatisierten Fahrzeugen für die Automobilindustrie, die Reduktion von Kosten für Fahrzeuge und Betrieb durch Erfahrungen und Skaleneffekte.

Langfristig soll KIRA als Beispielprojekt für andere Städte und Regionen dienen. Das Ziel ist, hochautomatisierte Fahrzeuge fest in den öffentlichen Nahverkehr zu integrieren – vor allem in Gegenden, in denen herkömmliche Verkehrslösungen zu teuer oder nicht praktikabel sind.

Entwickelt und umgesetzt wird das Projekt von einem Konsortium unter der Leitung von DB Regio Bus Mitte. Zu den weiteren Projektpartnern zählen das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) in Köln, das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) sowie der Verband Deutscher Verkehrsunternehmen e.V. (VDV). Ergänzt wird das Konsortium durch mehrere assoziierte Partner, darunter der Rhein-Main-Verkehrsverbund GmbH (RMV) in Hofheim, die HEAG mobilo GmbH aus Darmstadt, die Kreisverkehrsgesellschaft Offenbach mbH (kvgOF) in Dietzenbach sowie die Deutsche Bahn AG (DB AG).

ALIKE

Das Projekt ALIKE („Autonomes Ridepooling für Hamburg“) ist ein vom Bundesministerium für Verkehr gefördertes Modellvorhaben mit der Laufzeit von 2024 bis 2026, das den Einsatz hochautomatisierter, elektrisch betriebener Ridepooling-Fahrzeuge im urbanen Raum erprobt. Ziel ist es, hochautomatisiertes Fahren im öffentlichen Verkehr unter realen Bedingungen zu testen und langfristig als festen Bestandteil des Mobilitätssystems zu etablieren. Im Hamburger Stadtgebiet entsteht dafür ein etwa 37 km² großes Testgebiet, das sich vom Stadtpark bis zur Elbe und vom Schlump bis nach Wandsbek erstreckt. Dort sollen ab 2025 bis zu 20 hochautomatisierte Fahrzeuge in den Betrieb gehen. MOIA testet bereits hochautomatisierte Shuttles ohne Fahrgäste in Hamburg. Ab Ende 2025 sollen erste Fahrgäste mitfahren dürfen. HOLON startet Testfahrten mit seinen Fahrzeugen ab Herbst 2025. Fahrten mit Fahrgästen plant die HOCHBAHN ab 2026. Während des gesamten Projekts ist stets eine Sicherheitsfahrerin oder ein Sicherheitsfahrer an Bord.

Zum Einsatz kommen zwei unterschiedliche Fahrzeugtypen: der vollelektrische ID. Buzz AD von MOIA mit Platz für bis zu vier Fahrgäste sowie der barrierefreie HOLON Mover, der bis zu 15 Personen befördern kann. Alle Fahrzeuge sind mit moderner Sensorik und KI-Systemen ausgestattet und sollen über eine App flexibel buchbar sein. Neben der technologischen Umsetzung liegt ein besonderer Fokus auf der Barrierefreiheit, etwa durch Rampen, Rollstuhlplätze sowie visuelle und akustische Assistenzsysteme.

Das Bedienkonzept beinhaltet einen entgeltfreien Testbetrieb mit definierten Bedienzeiten und Haltepunkten. Der Realbetrieb mit Testgruppen erfolgt mit einer geschlossenen Nutzergruppe. Der Service ist dabei sowohl über die MOIA App als auch die hvv switch App buchbar. Das Projekt wird durch eine Begleitforschung ergänzt. Untersuchungsschwerpunkte sind unter anderem die gesellschaftliche Akzeptanz, Verkehrsmodellierung, Betriebsabläufe und Übertragbarkeit auf andere Städte.

Beteiligt sind die Hamburger Hochbahn als Konsortialführer und der Ridepooling-Anbieter MOIA als Betreiber, die Fahrzeughersteller Holon aus Paderborn und Volkswagen Nutzfahrzeuge, das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) für die Begleitforschung, die Stadt Hamburg in der Projektbegleitung sowie die Hamburger Mobilitätsapp hvv switch.

RABus

Das Projekt RABus (Reallabor für den Automatisierten Busbetrieb im ÖPNV in der Stadt und auf dem Land) verfolgt das Ziel, hochautomatisierte und elektrisch betriebene Kleinbusse im öffentlichen Personennahverkehr unter realen Bedingungen zu testen. Dabei steht die Frage im Mittelpunkt, ob diese Fahrzeuge alltagstauglich, sicher, wirtschaftlich und gesellschaftlich akzeptiert genug sind, um künftig fester Bestandteil des Nahverkehrs zu werden – sowohl in urbanen als auch in ländlichen Regionen. Ein zentraler Anspruch des Projekts ist es, dass die Fahrzeuge im normalen Straßenverkehr fahren können – innerorts mit mindestens 40 km/h und außerorts mit mindestens 60 km/h – sodass sie eine realistische Alternative zu herkömmlichen Bussen darstellen.

Die Projektlaufzeit begann im September 2020 und endete offiziell im Juni 2025. RABus wurde mit 14 Millionen Euro durch das Verkehrsministerium Baden-Württemberg. Zu den Projektpartnern zählten Institutionen wie das Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart (FKFS), das Karlsruher Institut für Technologie (KIT), die Deutsche Bahn mit der DB ZugBus Regionalverkehr Alb-Bodensee GmbH sowie regionale Verkehrsbetriebe wie die Stadtverkehr Friedrichshafen GmbH (SVF) und die Rhein-Neckar-Verkehr GmbH (rnv). Die technische Umsetzung – insbesondere das hochautomatisierte Fahrassistenzsystem – stammte vom Automobilzulieferer ZF Friedrichshafen.

Technisch basierte das Projekt auf vollelektrischen Kleinbussen, die mit Sensoren wie Kameras, Radar und Lidar ausgestattet wurden, um ihre Umgebung zu erfassen und entsprechend zu navigieren. In der Testphase waren Sicherheitsfahrer an Bord, die im Notfall eingreifen konnten. Zusätzlich wurde jede Fahrt durch eine zentrale Leitstelle überwacht. Der Fahrbetrieb wurde auf ausgewählten Strecken in Friedrichshafen (2 Shuttles, 6 km Strecke) und Mannheim (2 Shuttles, 2 km Strecke) erprobt. Dabei fuhren die Shuttles im Mischverkehr, also gemeinsam mit regulären Autos, Fahrrädern und Fußgängern.

In der Betriebsphase, die ab Oktober 2024 offiziell begann, wurden insgesamt rund 430 Fahrten durchgeführt, bei denen über 1.600 Probandinnen und Probanden mitfuhren. Die hochautomatisierten Shuttles legten mehr als 2.100 Kilometer im automatisierten Modus zurück, wobei die Verfügbarkeit bei 85% bis 95% lag.

Neben der technischen Machbarkeit und der gesellschaftlichen Akzeptanz standen auch rechtliche und infrastrukturelle Aspekte im Fokus. Die Analyse zeigte, dass etwa die Beschaffenheit der Straßen, die Sichtbarkeit von Markierungen oder unvorhersehbare Hindernisse eine entscheidende Rolle für den hochautomatisierten Fahrbetrieb spielen. Auch datenschutzrechtliche und haftungsrechtliche Fragen wurden begleitend untersucht.

Für eine mögliche Überführung in den Regelbetrieb gilt es verschiedene Herausforderungen in der Zukunft zu lösen. Die nachfolgend kurz skizziert werden. Der Übergang vom Projektstatus in den Regelbetrieb stellt für hochautomatisierte Busse im ÖPNV derzeit eine zentrale Herausforderung dar. Aktuell existieren noch keine Fahrzeuge mit einer nationalen Betriebserlaubnis oder einer EU-weiten Typgenehmigung für den Betrieb auf Level 5 - Vollautomatisierung. Das bedeutet, dass das Fahrzeug zu jeder Zeit und unter allen Bedingungen autonom fahren kann.

Zwar haben mehrere Hersteller öffentliche Ankündigungen zu bevorstehenden Marktstarts vollautomatisierter Fahrzeuge gemacht, doch in der Praxis sind bisher keine verbindlichen Zulassungen erfolgt. Hinzu kommt eine Unsicherheit hinsichtlich der sogenannten „Modellregionen“, die von der Bundesregierung vorgesehen sind. Es ist bislang nicht konkret definiert, welche Anforderungen, Kriterien und Rahmenbedingungen mit diesem Begriff verbunden sind.

Ein weiteres Risiko besteht in der zeitlichen Lücke zwischen dem Ende von Forschungs- und Erprobungsprojekten und der tatsächlichen Verfügbarkeit serienreifer Fahrzeuge. Sollte diese Lücke nicht rechtzeitig geschlossen werden, drohen Stillstand und ein möglicher Verlust an Know-how und operativer Kompetenz, was den Fortschritt hin zu einem vollautomatisierten  Fahren im ÖPNV erheblich verzögern könnte. Der abschließende Projektbericht wird voraussichtlich im Frühjahr 2026 veröffentlicht.

MOIA

MOIA ist ein app-basierter Ridepooling-Dienst. Das System verfolgt das Ziel, individuelle Fahrten durch das Teilen von Routen mit anderen Fahrgästen zu ersetzen und so den innerstädtischen Verkehr zu entlasten. Technisch basiert der Dienst auf einer intelligenten Plattform, die Buchung, Routenplanung und Pooling automatisiert und in Echtzeit optimiert.

Im Rahmen der geplanten Weiterentwicklung hin zum hochautomatisierten Fahren testet MOIA in Zusammenarbeit mit Volkswagen Nutzfahrzeuge den ID. Buzz AD (Autonomous Driving) – eine speziell ausgestattete Variante des elektrischen VW-Bullis. Diese Fahrzeuge werden in den vier Großstädten München, Hamburg, Austin und Oslo weltweit entwickelt und getestet. Der Einsatz erfolgt zunächst mit Sicherheitsfahrern an Bord, um den hochautomatisierten Betrieb unter realen Bedingungen abzusichern.

Technisch sind diese Fahrzeuge mit einem Sensorpaket ausgestattet. Dazu zählen mehrere Kameras, Lidar-Sensoren (für exakte 3D-Erfassung der Umgebung) sowie Radarsensoren, die gemeinsam ein detailliertes Bild der Fahrzeugumgebung in Echtzeit erzeugen. Diese Sensorfusion ermöglicht es dem Fahrzeug, Verkehrssituationen zu erkennen, auf andere Verkehrsteilnehmer zu reagieren und sich sicher durch den städtischen Raum zu bewegen.

Der hochautomatisierte Testbetrieb ist Teil eines größeren Vorhabens: In einem festgelegten Gebiet Hamburgs beispielsweise – etwa zwischen Stadtpark, Elbe, Schlump und Wandsbek – soll der ID. Buzz AD perspektivisch im regulären Ridepooling-Betrieb eingesetzt werden. Dabei sollen die Fahrzeuge bis zu vier Fahrgäste gleichzeitig befördern, deren Ziele über intelligente Algorithmen zu einer gemeinsamen Route zusammengeführt werden. Das gesamte System ist darauf ausgelegt, effizient zu fahren, die Auslastung zu maximieren und gleichzeitig emissionsfrei unterwegs zu sein.

Für die laufende Erprobung hochautomatisierter Fahrzeuge im Rahmen eines Pilotprogramms können sich Nutzerinnen und Nutzer registrieren, um zukünftig an Testfahrten teilzunehmen.

Ergänzend dazu ist die "Autonomous Mobility Ecosystem Platform" von MOIA – eine ganzheitliche digitale Infrastruktur, die speziell für den Betrieb hochautomatisierter Ridepooling-Flotten entwickelt wurde. Sie besteht aus mehreren modularen Komponenten, die zusammen eine vollständig integrierte Lösung für den Betrieb, die Steuerung und die Nutzerinteraktion im autonomen Mobilitätsbereich darstellen.

Hier eine Einordnung der einzelnen Bausteine:

  • Passenger Management: Dieser Bestandteil kümmert sich um die Nutzerverwaltung – also alles, was mit Buchungen, Nutzerprofilen, Routenanfragen, Matching von Fahrgästen und Fahrtenmanagement zu tun hat.
  • Fleet Control: Dieses Modul dient der Überwachung und Steuerung der Fahrzeugflotte in Echtzeit. Es beinhaltet u. a. die Zuweisung von Fahrten zu autonomen Fahrzeugen, die dynamische Routenanpassung, das Monitoring von Fahrzeugzustand, Ladezustand, Verfügbarkeiten und Verkehrsfluss.
  • Third Party Connector: Ein Integrationsmodul, das es erlaubt, Drittsysteme oder externe Partner, z. B. Verkehrsbetriebe, Ticketingsysteme oder MaaS-Plattformen (Mobility-as-a-Service), anzubinden.
  • Whitelabel-App: Eine anpassbare Kunden-App, die unter anderem von Städten, Verkehrsunternehmen oder Partnern mit eigenem Branding genutzt werden kann. Diese App bietet Buchungsfunktionen, Fahrzeugverfolgung, Zahlungsabwicklung und Fahrgastkommunikation.
  • Mobility Intelligence: Dieses Modul analysiert Mobilitätsdaten und liefert u.a. Echtzeit- sowie historische Einblicke in die Systemnutzung, Nachfrageverteilung, Flottenauslastung oder Verkehrsverhalten. Es dient der Optimierung von Betrieb, Planung und Angebot.

Des Weiteren realisiert MOIA ein „Operator Enablement“. Das sind Services und Unterstützungsmaßnahmen, mit denen MOIA Mobilitätsanbieter befähigt, autonome On‑Demand‑Dienste zu planen, aufzubauen und dauerhaft zu betreiben.

Folgende Leistungen gehören dazu:

  • Maßgeschneiderte Beratung in der Konzeptphase (z.  B. zu Infrastruktur‑Anforderungen)
  • Training und Zertifizierung des Personals
  • Workshops mit Behörden und Stakeholdern zu rechtlichen, regulatorischen und versicherungsbezogenen Aspekten
  • Unterstützung beim Go‑Live sowie beim täglichen Betrieb: Wartung, Ersatzteile, Fernunterstützung (Remote Support), Monitoring
  • Remote Überwachung und Incident Management: Die Fahrzeuge und Flotte werden überwacht, etwa zur Sicherheit, zur Einhaltung von Vorschriften oder um auf außergewöhnliche Situationen reagieren zu können.

Städte und Mobilitätsbetreiber können die Einführung hochautomatisierter Mobilitätslösungen zum Wohle der Allgemeinheit gezielt vorantreiben, indem sie auf bewährte Strukturen aufbauen und zugleich flexible, zukunftsorientierte Ansätze entwickeln. Ein zentraler Ansatzpunkt liegt in der Weiterentwicklung des öffentlichen Personennahverkehrs – mit Offenheit für digitale und bedarfsorientierte Angebote sowie der Bereitschaft, innovative und transformative Projekte zu erproben.

Gleichzeitig müssen regulatorische Hürden wie Beschränkungen bei Kleinserien-Typgenehmigungen abgebaut und die gesetzlichen Rahmenbedingungen europaweit harmonisiert werden, um automatisierte Mobilitätslösungen skalierbar und rechtssicher zu machen.

Rahmeninformationen zur DVWG

Die Deutsche Verkehrswissenschaftliche Gesellschaft (DVWG) ist ein interdisziplinäres Netzwerk, das sich seit über 100 Jahren der Förderung von Forschung, Bildung und Austausch im Bereich Mobilität und Verkehr widmet. Mit bundesweiten und regionalen Bezirksvereinigungen – wie der DVWG Bezirksvereinigung Oberrhein e.V. – bringt sie Fachleute aus Wissenschaft, Wirtschaft, Verwaltung und Politik zusammen. Ziel ist es, aktuelle Entwicklungen in Verkehr, Infrastruktur und Mobilität zu diskutieren, wissenschaftlich zu begleiten und Impulse für zukunftsfähige Verkehrssysteme zu geben. Durch Fachveranstaltungen, Vorträge und Kooperationen trägt die DVWG zur Vernetzung und Wissensvermittlung in einem sich stetig wandelnden Themen.