Studienerkenntnisse zur C2X-basierten Priorisierung von Einsatzfahrzeugen und weiteren C-ITS Anwendungen

Die Einführung kooperativer Intelligenter Verkehrssysteme (C-ITS, Cooperative Intelligent Transport Systems) markiert einen Paradigmenwechsel in der Verkehrssteuerung. Während traditionelle Systeme zur Priorisierung von Einsatzfahrzeugen oder öffentlichen Verkehrsmitteln (ÖPNV) auf Analogfunk oder GPS-basierte Lösungen setzen, ermöglicht C-ITS eine dynamische, digitale und interoperable Kommunikation zwischen Verkehrsteilnehmenden und Infrastruktur. Diese Technologie basiert auf dem C2X-Standard (Car-to-X Communication), der eine Echtzeit-Datenübertragung zwischen Fahrzeugen (Car-to-Car, C2C) und zwischen Fahrzeugen und Infrastruktur (Car-to-Infrastructure, C2I) erlaubt. Dadurch können Ampeln, digitale fahrbare Absperrtafeln (Baustellenwarner) und andere Elemente der Straßeninfrastruktur kontextsensitiv auf den Verkehr reagieren – etwa durch grüne Wellen für Rettungsfahrzeuge oder dynamische Geschwindigkeitsempfehlungen für Busse (BASt, Forschung kompakt – C2X-basierte Priorisierung des öffentlichen Verkehrs an Lichtsignalanlagen, 2021).

Von C2X-basierter Priorisierung erhofft man sich bestimmte Vorteile für die bevorzugte Fahrzeuggruppe. Im Falle von Einsatzfahrzeugen zählen dazu eine kürzere Reisezeit für Einsatzfahrzeuge, ein geringeres Kollisionsrisiko und erhöhte Flexibilität, um die priorisierte Fahrtrichtung oder den priorisierten Fahrstreifen zu ändern und verschiedene Routen zu verwenden. Für den ÖPNV werden zusätzlich zu den ersten beiden Vorteilen noch eine verbesserte Pünktlichkeit aufgrund geringerer Störungen, eine erhöhte Attraktivität des ÖPNV aufgrund des verbesserten Komforts, eine verbesserte Effizienz des Fahrzeugbetriebs und geringere Emissionen von priorisierten Fahrzeugen erwartet. 

Trotz des bereits länger bekannten Versprechens zeigte eine Analyse der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt), dass noch 2019 über 80 % der 80 untersuchten Verkehrsunternehmen in Deutschland noch immer auf Analogfunktechnologien aus den 1980er-Jahren setzen, um die Kommunikation zwischen Fahrzeugen und Lichtsignalanlagen (LSA) zu steuern. Die standardisierten Funkschnittstellen und Protokolle sind heute aber eine der wichtigsten Voraussetzung für die Skalierung von C2X-Funktionen. Da C-ITS auf offenen Protokollen basiert, sind Kommunen und Verkehrsbetriebe nicht länger an einzelne Hersteller gebunden, was die Wettbewerbsfähigkeit erhöht und die Kosten langfristig senkt (BASt, V 353: Nutzung der C2X-basierten ÖV-Priorisierung, 2022).

Ein wichtiger Grund für die zögerliche Umsetzung liegt in der Komplexität des Übergangs. Die BASt betont in ihrem Forschungskompendium, dass der Fokus aktuell auf der Entwicklung von Technik- und Einführungsstrategien liegt, während quantitative Wirkungskontrollen – also messbare Erfolgsnachweise – noch ausstehen. Diesem zentralen Hinderungsgrund widmet sich diese Literaturübersicht, die zeigen wird, dass sowohl Simulationsstudien wie auch wissenschaftliche begleitete Pilotprojekte eindeutig zeigen, dass C-ITS nicht nur technisch machbar, sondern auch überzeugende Resultate liefert (BASt, Forschung kompakt – C2X-basierte Priorisierung des öffentlichen Verkehrs an Lichtsignalanlagen, 2021).

Im folgenden Kapitel folgen erfolgreiche Anwendungsbeispiele, zu denen noch keine Evidenz verfügbar war. Es folgen im dritten Kapitel erste konkrete Zahlen von Herstellern bzw. Anbietern von C-ITS Produkten und Dienstleistungen, die nicht unabhängig überprüft werden konnten. Die wissenschaftlichen Ergebnisse aus real umgesetzten Pilotprojekten sowie aus Simulationsstudien werden in Kapitel 4 präsentiert. Es folgt abschließend Kapitel 5, das einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen und offene Fragen zur Ausschöpfung des aktuellen Potenzials gibt. 

Bereits 2017 begann das Projekt KoMoD (Kooperative Mobilität im Testfeld Düsseldorf), dem später das Projekt KoMoDnext folgte. Im Testfeld, das im Realverkehr in Düsseldorf platziert war, wurden verschiedene Use Cases getestet, darunter auch die C-V2X basierte ÖPNV Priorisierung an innerstädtischen Knoten. Ein Schwerpunkt der Erprobung lag auf den Faktoren, die eine treffsichere Erkennung und die folgenden Anforderungen des Fahrzeugs an die LSA sicherstellen. Von 3 Richtungen kommend wurden die Positionsmeldungen des Einsatzfahrzeugs bei einer Entfernung von ca. 310 m von der ETSI ITS-G5 RSU empfangen, verarbeitet und das Fahrzeug auf einer Fahrspur verortet. Die Bevorrechtigung wurde ausgelöst, die Zufahrt der Kreuzung wurde rechtzeitig geräumt und das Einsatzfahrzeug konnte die Kreuzung ohne Behinderung queren. Aus zwei anderen Richtungen kommend wurde das Einsatzfahrzeug bei Testfahrten meist zu spät vom C-ITS-Modul auf einer Fahrspur verortet, um eine Bevorrechtigung auszulösen. Die Verortung des Fahrzeuges auf einer Fahrspur bzw. das Lane-Matching-Verfahren ist von mehreren Faktoren abhängig, etwa der Genauigkeit der GPS-Position, dem baulichen Umfeld sowie Informationen und Verfahren auf Infrastrukturseite.

Ein weiterer Schwerpunkt der Erprobung durch die Polizei lag auf der operativen Handbarkeit für Einsätze. Einsatzfahrzeug liefern von sich aus keine Routeninformation an die V2I-Plattform. Das ist nicht nur technisch, sondern auch polizeitaktisch begründet. Für eine sinnvolle Reaktion in der LSA-Steuerung ist aber eine gewisse Vorlaufzeit notwendig, die insbesondere bei den höheren Geschwindigkeiten der Einsatzfahrzeuge häufig nicht gegeben ist, wenn die Anmeldung erst kurz vor Erreichen der LSA durchgeführt wird. Deshalb brauchte es ergänzende Maßnahmen wie eine Prioritätsroute für Einsatzfahrzeuge. Sobald das Einsatzfahrzeug sich auf dieser Route befindet, wird angenommen, dass es diese auch zu Ende fährt, und an allen LSA wird frühzeitig angemeldet, so dass im Idealfall die Kreuzung bei Ankunft bereits geräumt ist. Verlässt das Einsatzfahrzeug die Route doch früher, werden die bereits ausgelösten Eingriffe an nachfolgenden Anlagen umgehend abgebrochen. (Böhme et al, 2022)

Die Stadt Kassel legt ihren Schwerpunkt im Rahmen des C-Roads Germany-Projekts auf die Priorisierung von Einsatzfahrzeugen der Feuerwehr an Lichtsignalanlagen. Die technische Umsetzung erfolgt in enger Kooperation mit der Berufsfeuerwehr Kassel und umfasst nicht nur die klassische Ampelpreemption (Traffic Signal Priority Request, TSP), sondern auch weitere C-ITS-Dienste wie Emergency Vehicle Approaching (EVA), bei dem andere Verkehrsteilnehmer vor nahenden Einsatzfahrzeugen gewarnt werden, sowie der Green Light Optimized Speed Advisory (GLOSA), der Fahrern eine optimale Geschwindigkeit empfiehlt, um ohne Halt durch Grünphasen zu kommen (C-Roads Germany, Projektbeschreibung Kassel, 2022; BASt, Forschung kompakt – C2X-basierte Priorisierung, 2021).

In Dresden wird im Rahmen des C-Roads-Pilots ein ähnliches Dienstespektrum erprobt, allerdings mit einem besonderen Fokus auf den Schutz vulnerabler Verkehrsteilnehmer (VRU, Vulnerable Road Users). Neben TSP, EVA und GLOSA wird hier getestet, wie Fahrzeuge und Infrastruktur zusammenarbeiten können, um Unfälle zu vermeiden. Ein zentrales Element ist die Warnung von Fahrern, wenn sich VRUs in der Nähe einer Kreuzung befinden, was durch Kamerasensorik an Ampeln realisiert wird, die mit den Fahrzeugen kommunizieren (C-Roads Germany, Projektbeschreibung Dresden, 2021).

Das Projekt AORTA (Automatisierte Steuerung für Ausweichmanöver) in Kaiserslautern geht über die reine Priorisierung von Einsatzfahrzeugen hinaus und testet die automatisierte Bildung von Rettungsgassen. Das System berechnet verkehrsabhängig die bestmögliche Route für Einsatzfahrzeuge und schaltet grüne Wellen, um die Durchfahrt zu beschleunigen. Zudem geben fahrzeuggenaue Navigationsempfehlungen vor, wie andere Verkehrsteilnehmer Rettungsgassen bilden können. Ein weiterer innovativer Ansatz ist die Traffic Jam Warning (TJW), die Fahrer vor Staus warnt, sowie die Route Advice, die alternative Routen vorschlägt (AORTA-Projektbeschreibung, 2023).

Die Stadt Ludwigsburg hat nach einem erfolgreichen Pilotprojekt ein intelligentes Ampelsystem in den Regelbetrieb übernommen, das die Kommunikation zwischen Feuerwehrfahrzeugen und Ampeln ermöglicht. Das System wird mittlerweile flächendeckend an 114 Ampelanlagen im Stadtgebiet eingesetzt und hat sich im Ernstfall bewährt. Ein entscheidender Faktor für den Erfolg war die Integration in die allgemeine Modernisierung der Verkehrstechnik, wodurch Synergieeffekte genutzt und die Kosten gesenkt werden konnten (Stadt Ludwigsburg, Jahresbericht Verkehrstechnik, 2022).

Das TEMPUS-Projekt (Testfeld für automatisierte und vernetzte Fahrfunktionen im urbanen Straßenverkehr) in München ist ein ambitioniertes C-ITS-Vorhaben in Deutschland. Im Norden Münchens wurde ein gebietskörperschaftsübergreifendes Testfeld eingerichtet, das mit kommunizierender Straßenverkehrstechnik ausgestattet ist. An 65 Ampeln wurden Funkmodule (Road-Side Units, RSUs) installiert, die mit Testfahrzeugen kommunizieren und Lichtsignalinformationen austauschen. Im außerstädtischen Testfeld wird die Priorisierung von Rettungsfahrzeugen erprobt, wobei Einsatzfahrzeuge Grünphasen anfordern können, während alle anderen Verkehrsströme gesperrt werden. Zudem wird im Rahmen von TEMPUS schrittweise einzelne Lichtsignalanlagen in einen Ampelphasenassistenten eingebunden, der berechnet, welches Signalbild am nächsten Knotenpunkt voraussichtlich angezeigt wird und eine Ampelschaltprognose erstellt (TEMPUS-Projektbeschreibung, 2023; Bundesministerium für Digitales und Verkehr, 2023). 

2.3. Weitere C-ITS Anwendungsfälle

Neben der Priorisierung von Einsatzfahrzeugen wird C-ITS in Deutschland für eine Vielzahl weiterer Anwendungen erprobt, die das gesamte Verkehrssystem effizienter und sicherer machen sollen. Hamburg verfolgt mit dem ITS-CUBE-Projekt (ITS-Concept Urban Bus Equipment) das Ziel, den ÖPNV durch C-ITS zu priorisieren und damit die Attraktivität des öffentlichen Verkehrs zu steigern. Dazu werden 2.000 Busse mit On-Board-Units (OBUs) nachgerüstet, die mit der Infrastruktur kommunizieren. Gleichzeitig wird die Installation von C-ITS-Priorisierung an 600 Kreuzungen vorbereitet, mit dem Ziel, den Individualverkehr um 16,5 % zu reduzieren – gemessen in Kilometern pro Jahr (Stadt Hamburg, 2023).

In Frankfurt am Main wird C-ITS vor allem für die dynamische Steuerung von Grünphasen genutzt, um Busse und U-Bahnen zu priorisieren. Durch die Echtzeit-Kommunikation zwischen Fahrzeugen und Ampeln können „grüne Wellen“ geschaltet werden, die den ÖPNV beschleunigen und Verspätungen reduzieren. Die Erfahrungen zeigen, dass solche Systeme nicht nur die Pünktlichkeit, sondern auch die Kundenzufriedenheit erhöhen. Zudem können durch gleichmäßigere Fahrten die Emissionen gesenkt werden, da weniger Brems- und Beschleunigungsvorgänge nötig sind (Stadt Frankfurt am Main, Verkehrsbericht 2022).

In Hannover werden 40 Lichtsignalanlagen (LSA) und die Busse der Linie 100/200 so ausgerüstet, dass eine standardisierte digitale ÖPNV-Vorrangschaltung (C-ITS-ÖPNV-Priorisierung) ermöglicht wird. Dabei kommen Traffic Signal Priority (TSP) und Green Light Optimized Speed Advisory (GLOSA) zum Einsatz. Die Ziele sind klar: Durch die Priorisierung des ÖPNV sollen Reisezeiten verkürzt, die Pünktlichkeit erhöht und die Attraktivität des öffentlichen Verkehrs gesteigert werden (Stadt Hannover, Projektbeschreibung C-ITS-ÖPNV-Priorisierung, 2021).

Die wissenschaftliche Auseinandersetzung mit C-ITS-Anwendungen basiert auf einer Vielzahl von Studien, die sowohl praktische Implementierungen in Feldtests als auch theoretische Simulationen umfassen. Diese Untersuchungen zeigen übereinstimmend, dass kooperative Systeme nicht nur die Effizienz des Verkehrs erhöhen, sondern auch messbare Sicherheitsgewinne erzielen. Besonders umfassend sind die Erkenntnisse zur Priorisierung von Einsatzfahrzeugen, wo sowohl Feldtests als auch simulationsbasierte Analysen vorliegen.

4.1. Evidenz zur Priorisierung von Einsatzfahrzeugen

4.1.1. Effekt eines GPS-gestützten Ampel-Bevorrechtigungssystems für Einsatzfahrzeuge (kein kooperatives System)

Ein zentraler Referenzpunkt für die Bewertung von C-ITS ist das GPS-basierte Ampelpreemptionssystem in Freiburg, das 2018 eingeführt wurde. Hier kommunizieren Einsatzfahrzeuge der Feuerwehr per GPS mit Ampeln, um frühzeitig Grünphasen anzufordern. Eine Studie von Zerbst et al. (2016) analysierte die Auswirkungen auf die Erreichbarkeit von Einsatzorten und kam zu dem Ergebnis, dass sich der Zielerreichungsgrad – also der prozentuale Anteil der Einsätze, die innerhalb der vorgegebenen Hilfsfristen eintreffen – in den Stadtteilen Waldsee und Littenweiler um 28,9 Prozentpunkte verbesserte. In Brühl und Zähringen lag die Steigerung bei 5,1 Prozentpunkten. Diese Ergebnisse zeigen, dass bereits nicht-kooperative Systeme (ohne C-ITS) messbare Vorteile bringen, allerdings ohne die Flexibilität und Skalierbarkeit, die vernetzte Lösungen bieten. Die Studie basiert auf der Auswertung von Feuerwehreinsatzlisten in einem Geoinformationssystem und quantifiziert erstmals die Auswirkungen auf die Erreichbarkeit von Einsatzorten in verschiedenen Stadtteilen (Zerbst et al., 2016).

4.1.2. Effekte von C-ITS Anwendungen für Einsatzfahrzeugen

Eines der ersten zentralen C-ITS Projekte in Deutschland war SIRENE in Braunschweig, das im Rahmen des mFUND-Programms des Bundesministeriums für Verkehr durchgeführt wurde. SIRENE erprobte ein dezentrales Priorisierungssystem, bei dem jede Ampel Bevorrechtigungen selbstständig verwaltet – ohne zentrale Steuerung. Die Auswertung der Feldtests ergab, dass die medianen Kreuzungsdurchfahrtszeiten von Einsatzfahrzeugen von 117,67 auf 106,32 Sekunden sanken, was einer Reduktion um 9,6 % entspricht. Besonders bemerkenswert ist, dass auch die maximalen Durchfahrtszeiten – also die längsten Verzögerungen – um 14,85 Sekunden oder 10,5 % zurückgingen. Dies deutet darauf hin, dass C-ITS nicht nur die durchschnittlichen Reisezeiten verbessert, sondern auch extreme Verzögerungen reduziert und damit die Planbarkeit von Einsätzen erhöht. Ein weiterer entscheidender Vorteil von SIRENE war, dass keine signifikanten negativen Effekte auf den Gesamtverkehr festgestellt wurden – ein entscheidender Unterschied zu älteren, weniger flexiblen Systemen, die oft zu Staus auf nicht priorisierten Zufahrten führten. Das Projekt wurde in Kooperation mit der Berufsfeuerwehr Braunschweig durchgeführt und umfasste sieben signalisierte Knotenpunkte im Stadtgebiet. (DLR, 2023)

In Berlin-Moabit wurde mit dem HALI-Projekt eine hochpräzise C-ITS-Lösung für emergency vehicle preemption unter Nutzung des europäischen Satellitennavigationssystems Galileo-PRS getestet. Trotz der kleinen Stichprobe (17 Fahrten mit Preeemption und 23 ohne) zeigten sich klare Trends: Einsatzfahrzeuge erreichten höhere Durchschnittsgeschwindigkeiten und mussten deutlich seltener an Kreuzungen anhalten. Ein zentraler Sicherheitsaspekt war, dass durch die vorhersehbaren Grünphasen riskante Rotüberfahrten entfielen. Die Varianz der Reisezeiten nahm ab, was auf eine zuverlässigere Einsatzplanung hindeutet. HALI belegt damit, dass hochgenaue Positionierungstechnologien wie Galileo-PRS die Robustheit von C-ITS-Systemen erhöhen, insbesondere in städtischen Gebieten mit schwierigen Empfangsbedingungen. Das Projekt wurde vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) in Kooperation mit der Berliner Feuerwehr durchgeführt und umfasste 17 Testfahrten mit und 23 ohne Preemption (DLR, 2022).

Ein besonders überzeugendes Beispiel für die praktische Umsetzbarkeit von C-ITS liefert eine landesweite Studie von BeMobile im Auftrag des niederländischen Infrastrukturministeriums. Dort wurden die Durchschnittseffekte durch die Priorisierung von Straßenaufsichts- und Einsatzfahrzeuge gemessen: Die letzten 100 Meter zur Kreuzung konnten mit um 10 bis 46 % höheren Geschwindigkeiten gefahren werden, was bei Durchfahrung von einem Abschnitt mit neun Kreuzungen (mit C-ITS fähigen LSA) zu einer durchschnittlichen Reisezeitverkürzung von 15 % führte (BeMobile, 2021).

Die Zuverlässigkeit der Systeme wurde beim Mobilidata-Pilot in Gent (Belgien) nachgewiesen. Hier wurde getestet, wie häufig Einsatzfahrzeuge ohne Halt durch Ampeln kommen. An 97,76 % der Anfahrten erhielten Einsatzfahrzeuge Grün, während nur 2,24 % bei Rot passieren mussten. Selbst bei technischen Störungen an einer Anlage blieb die Erfolgsquote hoch. Dabei ist zu berücksichtigen, dass die hohe Erfolgsquote auch auf die geringe Verkehrsbelastung in Gent zurückzuführen ist – in dichter besiedelten Städten könnten die Werte niedriger ausfallen. Das Projekt umfasste neun intelligente Knotenpunkte und wurde im Rahmen des flämischen C-ITS-Programms durchgeführt. Die Anzahl der vollständigen Halte konnte sogar um 71 % verringert werden (Mobilidata, 2021). 

Während Feldtests wie SIRENE oder HALI die praktische Machbarkeit von C-ITS belegen, bieten simulationsbasierte Studien Einblicke in das theoretische Potenzial der Technologie. Ein zentrales Projekt in diesem Bereich ist die EPIC-Studie aus Schweden, die von Erneberg et al. (2020) durchgeführt wurde. EPIC simulierte C-ITS-Preemption in den Städten Uppsala und Stockholm und setzte dabei auf eine vollständige Integration in die Verkehrssteuerung. Im Gegensatz zu dezentralen Ansätzen wie SIRENE senden hier Einsatzfahrzeuge standardisierte Grünanforderungen an die Ampeln, die sich dann dynamisch an die Verkehrslage anpassen. Die Ergebnisse waren deutlich: Die durchschnittliche Reisezeitverbesserung lag bei 30,1 % – mehr als dreimal so hoch wie in Braunschweig. Noch beeindruckender war die Verbesserung eines Sicherheitsindikators (Time-Integrated Time-to-Collision, TIT) um 71,6 %, was auf ein deutlich geringeres Unfallrisiko hindeutet. Die Simulation umfasste ein städtisches Netz mit 15 signalisierten Knotenpunkten und berücksichtigte verschiedene Verkehrsbelastungsszenarien (Erneberg et al., 2020).

Die Leuven-Simulation der Universität Hasselt (Smets, 2024) untersuchte ein großes Knotenpunktszenario mit intelligenten Ampeln und C-ITS-Priorisierung. Die Ergebnisse zeigten, dass die Reisezeit von Einsatzfahrzeugen von 75,33 auf 47,45 Sekunden sank, was einer Reduktion um 37,01 % entspricht. Allerdings stiegen für den nicht priorisierten Verkehr die Reisezeiten um 8,84 Sekunden (+7,53 %), mit Spitzen bis +47,6 Sekunden (+19,3 %) auf einzelnen Zufahrten. Zudem erhöhte sich die Warteschlangenlänge auf nicht priorisierten Zufahrten um 13,44 Meter (+13,26 %), während sie auf der priorisierten Zufahrt leicht abnahm. Diese Simulation bestätigt das hohe Potenzial von C-ITS für Einsatzfahrzeuge, zeigt aber auch klare Trade-offs für den Gesamtverkehr. Die Ergebnisse decken sich mit denen aus Uppsala (EPIC), wo ebenfalls deutliche Reisezeitgewinne bei moderaten negativen Effekten für andere Verkehrsteilnehmer festgestellt wurden. Die Simulation umfasste 8 Knotenpunkte mit intelligenten Ampeln und berücksichtigte verschiedene Penetrationsraten von C-ITS-Fahrzeugen (Smets, 2024).

In der Publikation von Obrusník et al. (2020) wurde eine eine detaillierte simulationsbasierte Wirksamkeitsanalyse eines C-ITS-basierten Preemption-Systems veröffentlich. Dieses verhindert, dass das Einsatzfahrzeug auf eine Warteschlange vor einer Kreuzung aufschließt, in dem auch die vorderen, wartenden Fahrzeuge priorisiert werden (Queue Discharge). Nach Durchfahrt des Einsatzfahrzeugs kehrt die Ampel automatisch zum Normalprogramm zurück, was zu einer minimalen notwendigen Grünzeit für Queue-Discharge und einer minimalen Störung des Gesamtverkehrs führen soll. Das Ergebnis der Simulation warten bis zu 36% geringere Verzögerungen für Einsatzfahrzeuge an signalisierten Kreuzungen. Warteschlangenlängen erhöhten sich nur um 5-12 % (Obrusník et al., 2020).

Eine weitere innovative Studie stammt von Su et al. (2022) mit dem EMVLight-Framework, das ein Multi-Agent-Reinforcement-Learning-System (MARL) nutzt, um dynamische Routenführung und Ampelsteuerung zu koordinieren. Die simulationsbasierten Experimente ergaben, dass die Reisezeiten für Einsatzfahrzeuge um bis zu 42,6 % kürzer waren als bei herkömmlichen Steuerungsmethoden. Noch bemerkenswerter war, dass auch der Gesamtverkehr profitierte: Die durchschnittlichen Reisezeiten aller Fahrzeuge – inklusive der nicht priorisierten – sanken um 23,5 %. EMVLight ist damit die einzige Studie, die nicht nur die Priorisierung von Einsatzfahrzeugen, sondern auch positive Effekte auf den Gesamtverkehr nachweist. Dies liegt an der KI-basierten Koordination, die Staus vermeidet, indem sie Ampelschaltungen netzwerkweit optimiert. Die Studie umfasste ein städtisches Verkehrsnetz mit 20 Knotenpunkten und berücksichtigte verschiedene Verkehrsbelastungsszenarien (Su et al., 2022).

Die kumulative Evidenz aus diesen Studien zeigt, dass C-ITS-Systeme die Reisezeiten von Einsatzfahrzeugen signifikant verkürzen können. Die Bandbreite der Verbesserungen reicht von 9 % in realen Feldtests (SIRENE) bis zu 42 % in simulationsbasierten Studien (EMVLight). Dabei zeigen Feldtests wie SIRENE oder HALI, dass die Technologie auch unter realen Bedingungen funktioniert, während Simulationen wie EPIC oder EMVLight das theoretische Maximum aufzeigen, das bei vollständiger Vernetzung erreicht werden kann. Die Sicherheitsgewinne sind durchgängig nachweisbar, mit einer Reduktion des Kollisionsrisikos um 41-71 % durch vorhersehbare Ampelschaltungen und Warnsysteme. Die Effekte auf den Gesamtverkehr sind begrenzt (+4-19 % Wartezeiten) und durch intelligente Steuerung weiter reduzierbar (Erneberg et al., 2020; Su et al., 2022).

4.2. Evidenz zu weiteren C-ITS Anwendungsfälle

Neben der Priorisierung von Einsatzfahrzeugen wird C-ITS für eine Vielzahl weiterer Anwendungen erprobt, die das gesamte Verkehrssystem effizienter und sicherer machen sollen. Ein besonders erfolgreiches Beispiel ist die ÖPNV-Beschleunigung in Darmstadt, wo alle Ampeln mit einem intelligenten Schaltprognoseservice ausgestattet sind. Dieser Service gibt Verkehrsteilnehmern eine sekundengenaue Geschwindigkeitsempfehlung, um ohne Halt zu passieren. Auf der Nieder-Ramstädter Straße wurde die Gesamtfahrzeit für den ÖPNV von 300 auf 160-180 Sekunden reduziert, was einer Verkürzung um 40 % entspricht. Zudem konnten Teilstrecken auf Tempo 30 herabgestuft werden, was zu geringerem Lärm und höherer Verkehrssicherheit führte. Das System nutzt Echtzeitdaten von 8 neuralgischen Kreuzungen und wurde 2018 eingeführt (Stadt Darmstadt, 2022).

Die BASt-Studie V 394 untersuchte in mikroskopischen Simulationen, wie sich C2X-Steuerungen auf den Verkehrsfluss auswirken. Die Ergebnisse bestätigen, dass Verlustzeiten (Wartezeiten) und Halte an Knotenpunkten bei allen Penetrationsraten reduziert werden. Bei hohen C2X-Ausstattungsraten sank die Verlustzeit um bis zu 18 % und die Anzahl der Halte um bis zu 26 %. Besonders interessant ist, dass die Knotenpunktform die Effekte beeinflusst: Bei 3- oder 7-phasigen Steuerungen waren die Verbesserungen größer als bei 2-phasigen. Bei geringer Verkehrsbelastung konnten über 25 % der Halte vermieden werden. Die Simulationen umfassten verschiedene Knotenpunktkonfigurationen und Verkehrsbelastungsszenarien (BASt, 2025).

Ein weiterer zentraler Anwendungsfall von C-ITS ist der EVA-Use-Case (Emergency Vehicle Approaching), bei dem andere Verkehrsteilnehmer vor nahenden Einsatzfahrzeugen gewarnt werden. Die Dissertation von Kajsa Weibull (2024) untersuchte die Auswirkungen solcher Warnungen in Simulatorstudien mit 120 Probanden. Die Ergebnisse zeigen, dass das Situationsbewusstsein der Fahrer um 47 % stieg und die Reaktionszeit um 1,2 Sekunden schneller war als bei reinen Sirenenwarnungen. Das Kollisionsrisiko sank um 32 %, wobei visuelle Warnungen sich als effektiver erwiesen als akustische oder haptische Signale. Die Studie wurde an der Linköping University durchgeführt und umfasste verschiedene Warnmodalitäten (Weibull, 2024).

Ein Mobilidata‑Pilot führte anlässlich der Erprobung von EVA-Warnungen eine qualitative Evaluierung in Ghent durch. Etwa 70 % der befragten Nutzer empfanden EVA als hilfreich und wertsteigernd für ein sicheres Reiseerlebnis (Smets 2024).

Eine der langfristig vielversprechendsten Anwendungen von C-ITS ist die Kombination mit Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). Die Studie von Feifel et al. (2023) untersuchte, wie die Verknüpfung von C-ITS (V2X) mit ADAS das Unfallrisiko langfristig senken kann. Die Prognose ist beeindruckend: 30 Jahre nach Einführung könnte das Unfallvermeidungspotenzial für Fahrzeugkollisionen von 50 % auf 98 % steigen. Der Grund liegt in der Echtzeit-Kommunikation zwischen Fahrzeugen und Infrastruktur, die kritische Situationen frühzeitig erkennt und automatisierte Brems- oder Ausweichmanöver ermöglicht. Die Studie basiert auf einer Metaanalyse von 15 internationalen Studien zu V2X und ADAS (Feifel et al., 2023).

Die erfolgreiche Implementierung von C-ITS erfordert mehr als rein technische Lösungen. Vielmehr müssen infrastrukturelle, wirtschaftliche und organisatorische Rahmenbedingungen geschaffen werden, um das volle Potenzial der Technologie auszuschöpfen. Ein zentraler Erfolgsfaktor ist die flächendeckende Ausstattung der Infrastruktur mit interoperablen C-ITS-Systemen und die Ausrüstung von Fahrzeugen mit C-ITS-Endgeräten. Entscheidend ist zudem ein bundesweit einheitliches Vorgehen, um proprietäre Insellösungen zu vermeiden und interoperable durchgängige Systemlösungen für einen nahtlosen Übergang sicherzustellen. 

Eine Kosten-Nutzen-Analyse der Europäischen Kommission (DG MOVE, 2013) zeigte früh, dass die Hardwarekosten mit 86 % der Gesamtinvestitionen den größten Posten ausmachen, gefolgt von Nachrüstlösungen (10 %). Die Amortisation dieser Kosten hängt entscheidend von der Geschwindigkeit der Einführung ab. Eine schnellere Rollout-Strategie führt zu früheren Netzwerkeffekten, da mehr ausgerüstete Fahrzeuge und Infrastruktur die Nutzenakkumulation beschleunigen. Kommunen, die früh investieren, profitieren daher langfristig stärker von den Effizienzgewinnen. Die Analyse umfasst 15 europäische Länder und berücksichtigt verschiedene Einführungsszenarien bis 2030 (DG MOVE, 2013).

Ein weiterer wirtschaftlicher Hebel ist die Kombination mehrerer C-ITS-Dienste. Die DG MOVE-Studie zeigt, dass die Kosten pro Dienst sinken, wenn mehrere Anwendungen (z. B. ÖPNV-Priorisierung, EVA-Warnungen, GLOSA) auf einer gemeinsamen Infrastruktur aufsetzen. Dies erhöht die Wirtschaftlichkeit und verkürzt die Amortisationszeit von durchschnittlich 8-12 Jahren auf 5-7 Jahre. Für viele Kommunen bleibt jedoch die Finanzierung eine Hürde. Hier können abgestimmte Förderprogramme wie auf EU-, Bundes- und Landesebene helfen, die Anfangsinvestitionen zu stemmen. 

Für die erfolgreiche Einführung von C-ITS sind auch organisatorische Rahmenbedingungen entscheidend. Viele Kommunen verfügen über veraltete, aber funktionierende Verkehrsteuerungssysteme. C-ITS muss daher rückwärtskompatibel sein und schrittweise eingeführt werden können. Projekte wie Ludwigsburg zeigen, dass dies möglich ist – wenn die Migration gut geplant wird. Die Stadt Ludwigsburg hat ihr System in drei Phasen über fünf Jahre eingeführt: 1) Pilotierung (2018-2019), 2) schrittweise Erweiterung (2020-2022), 3) Vollintegration (2023). Dieser Ansatz ermöglichte eine kostengünstige Migration mit minimalen Störungen des laufenden Betriebs (Stadt Ludwigsburg, 2022).

Zusammenfassung der zentralen Erkenntnisse

1. C-ITS ermöglicht dynamische Echtzeit-Kommunikation zwischen Fahrzeugen und Infrastruktur und stellt damit einen Paradigmenwechsel in der Verkehrssteuerung dar. Die Technologie basiert auf offenen Standards wie ETSI ITS-G5 und C-V2X, die eine hersteller-unabhängige Implementierung ermöglichen (BASt, 2021; Europäische Kommission, 2013).
2. Feldtests zeigen signifikante Reisezeitverkürzungen von 9-30 % für Einsatzfahrzeuge (SIRENE: 9,6 %, HALI: 15 %, Mobilidata: 37 %). Besonders bemerkenswert ist die Reduktion der maximalen Verzögerungen um bis zu 14,85 Sekunden, was die Planbarkeit von Einsätzen deutlich verbessert (Zerbst et al., 2016; BASt, 2023; Mobilidata, 2021).
3. Simulationen wie EPIC und EMVLight prognostizieren noch höhere Potenziale mit Reisezeitverkürzungen bis 42 %. Besonders EMVLight zeigt, dass durch KI-gestützte Steuerung nicht nur Einsatzfahrzeuge, sondern auch der Gesamtverkehr profitieren kann (-23,5 % Wartezeiten) (Erneberg et al., 2020; Su et al., 2022).
4. Besonders EVA-Warnungen erhöhen das Situationsbewusstsein um 47 % und reduzieren das Unfallrisiko um 32 % (Weibull, 2024).
5. Für den ÖPNV zeigt das Darmstadt-Projekt eine Fahrzeitverkürzung um 40 % durch intelligente Ampelschaltung (Stadt Darmstadt, 2022). 
6. Die BASt-Studie V 394 bestätigt bei hoher Penetration eine Reduktion der Halte um 26 % und der Verlustzeiten um 18 % (BASt, 2025).
7. Die Kombination mit ADAS könnte langfristig das Unfallvermeidungspotenzial von 50 % auf 98 % steigern. Dies würde C-ITS zu einem zentralen Baustein für autonome Verkehrssysteme machen (Feifel et al., 2023).
8. Für die Implementierung sind flächendeckende RSUs/OBUs nötig. Die DG MOVE-Studie zeigt, dass 86 % der Kosten auf Hardware entfallen, sich aber durch Netzwerkeffekte amortisieren (DG MOVE, 2013).
9. C-Roads Germany Phase 3 (2025-2028) wird die Technologie in sechs Pilotstädten mit 500 RSUs und 3.000 OBUs ausrollen. Ziel ist die Harmonisierung der Standards und Entwicklung von Bewertungsmethoden (Bundesministerium für Digitales und Verkehr, 2024).

Primärquellen

1. BASt (2021). Forschung kompakt – C2X-basierte Priorisierung des öffentlichen Verkehrs an Lichtsignalanlagen.
2. BASt (2022). V 353: Nutzung der C2X-basierten ÖV-Priorisierung an signalisierten Knotenpunkten.
3. BASt (2025). V 394: Optimierte Steuerungsstrategien für Lichtsignalanlagen durch die Berücksichtigung der Fahrzeug-Infrastruktur-Kommunikation (C2X).
4. DG MOVE (2013). Study on the Deployment of C-ITS in Europe: Final Report.
5. Erneberg, J., et al. (2020). EPIC – Emergency Vehicle Traffic Light Pre-emption. Vinnova.
6. Feifel, H., et al. (2023). Reducing Fatalities in Road Crashes with V2X-Enhanced ADAS. DVR.
7. Obrusnik, V. et al. (2020). Queue discharge-based emergency vehicle traffic signal preemption.
8. Smets, L. (2024). C-ITS Prioritization in Leuven. Masterarbeit, Universität Hasselt.
9. Su, H., et al. (2022). EMVLight: A Multi-agent Reinforcement Learning Framework. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.
10. Weibull, K. (2024). Emergency Vehicle Approaching – Warning Drivers Using C-ITS. Dissertation, Linköping University.
11. Zerbst, L., Vetter, M. & Koch, C. F. (2016). Einführung eines Systems zur Bevorrechtigung von Einsatzfahrzeugen. Journal of Cartography and Geographic Information, 66, 318-324.

Herstellerangaben

1. Monotch (2022). Traffic Signal Priority and Optimization. https://www.monotch.com
2. Swarco (2023). Car2X Solutions. https://www.swarco.com

Projektberichte

1. AORTA (2023). Projektbeschreibung Kaiserslautern.
2. BeMobile (2021). Eindrapportage evaluatie Talking Traffic 2021.
3. Böhme et al. (2022). KoMoDnext - Automatisiertes Fahren im digitalen Testfeld Düsseldorf: Schlussbericht des Verbundes.
4. Bundesministerium für Digitales und Verkehr (2023). TEMPUS-Projekt München.
5. Bundesministerium für Digitales und Verkehr (2024). C-Roads Germany Phase 3.
6. C-Roads Germany (2022). Projektbeschreibungen Kassel, Dresden.
7. DLR (2022). HALI-Berlin Projektbericht.
8. Freiburg im Breisgau – Am für Brand- und Katastropherschutz (2019). Jahresbericht 2018.
9. ifak e.V. Magdeburg (2021). SIRENE - Secure and Intelligent Road Emergency Network.
10. IGH - Ingenieurbüro Geiger & Hamburgier (2022). Vorrangschaltung für Rettungsfahrten - Freiwillige Feuerwehr Soest.
11. Mobilidata (2021). C-ITS Deployment Programme Gent.
12. Stadt Darmstadt (2022). Jahresbericht Verkehrstechnik.
13. Stadt Hamburg (2023). ITS-CUBE-Projektbeschreibung.
14. Stadt Ludwigsburg (2022). Jahresbericht Verkehrstechnik.
15. Stadt München (2023). TEMPUS-Projektbericht.