Managed Automated Driving (MAD): Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) demonstriert weltweit erstmals autonomes Fahren in der Stadt mit Infrastruktur-Unterstützung

Das autonome Fahren im Stadtverkehr stellt in Bezug auf die SAE-Level-Automatisierung eine der größten Herausforderungen dar, insbesondere für Systeme der Stufen 3 und 4. Im Gegensatz zu vergleichsweise überschaubaren Autobahn-Szenarien konfrontiert die urbane Umgebung die fahrzeugbasierte Sensorik mit unübersichtlichen Kreuzungen, abrupt auftauchenden Fußgängern, Radfahrern oder parkierenden/rangierenden Fahrzeugen.

Diese Komplexität, die bei höheren SAE-Levels eine vollständige und lückenlose Umfeldwahrnehmung erfordert, zwingt die Algorithmen der Forschungsfahrzeuge oft zu extrem defensivem Verhalten. Dies führt nicht nur zu einer als übertrieben vorsichtig wahrgenommenen Fahrweise, sondern beeinträchtigt die aus Sicherheitsgründen notwendige Drosselung der Geschwindigkeit die Wirtschaftlichkeit des Einsatzes in eng bebauten Städten signifikant. Diese bisherige fahrzeugbasierte Automatisierung muss aus Sicherheitsgründen mitunter sehr langsam agieren, um auf potenziell verdeckte Hindernisse reagieren zu können, was den Übergang zu Level 4 in urbanen Umgebungen erschwert.

Das vom DLR und dem Forschungszentrum Informatik (FZI) entwickelte Konzept des Managed Automated Driving (MAD) adressiert diese Limitierung durch eine Auslagerung von Rechenleistung und Sensorik in die Umgebung. Die Digitale Infrastruktur am Teststandort in Braunschweig besteht aus zwei Sensor-Säulen, die mit einer Vielzahl von Sensoren und kompakten Edge-Rechnern ausgestattet sind. Diese dezentralen Recheneinheiten sammeln datenschutzkonform die Konturen und Positionen sämtlicher Verkehrsteilnehmer – einschließlich verdeckter Objekte – und synthetisieren daraus ein präziseres Gesamtbild der Verkehrssituation. Zur digitalen Infrastruktur zählen dabei Sensoren an Ampeln, Straßenlaternen und Gebäuden, die die Daten direkt am Rand des Netzwerks lokal verarbeiten.

Die so generierten umfassenden Umfelddaten werden über V2X-Kommunikation an das autonome Fahrzeug übertragen. Hierdurch wird die fahrzeuginterne Automatisierung massiv entlastet, da die lokale Sensorik des Fahrzeugs keine vollständige 360-Grad-Sicht mehr alleine garantieren muss. Der DLR-Forscher Julian Schindler beschreibt das Verfahren als einen "Lotsen" in schwierigen Situationen:

"MAD kann autonomes Fahren sicherer, schneller und damit wirtschaftlich attraktiver machen – und damit die Einführung auch in Städten beschleunigen."

Beim Annähern an die Kreuzung am Tostmannplatz Braunschweig übernahm der Edge-Rechner temporär die Kontrolle, berechnete kontinuierlich den optimalen und sicheren Fahrweg und überwachte die Ausführung der Fahrmanöver. Nach Verlassen des Kreuzungsbereiches wurde die Steuerung wieder an die fahrzeugeigene Automation übergeben. Der erfolgreiche Praxistest Mitte September 2025 mit den Forschungsfahrzeugen des DLR und FZI ist laut DLR weltweit erstmalig im öffentlichen Straßenverkehr demonstriert worden.

Die Infrastruktur-Unterstützung durch Managed Automated Driving (MAD) bietet nicht nur sicherheitstechnische Vorteile, sondern generiert auch neue Potenziale für die Verkehrseffizienz. Durch die zentrale Erfassung der Gesamtverkehrssituation könnten die Daten zukünftig zur dynamischen Anpassung von Ampelschaltungen genutzt werden. Darüber hinaus betont das DLR die Notwendigkeit der Interoperabilität künftiger Systeme, da momentan noch verbindliche Normen für Verfahren wie MAD fehlen. Die Möglichkeit, Automatisierungsfunktionen flexibel zwischen Fahrzeug und Infrastruktur aufzuteilen, könnte überdies einen erheblichen wirtschaftlichen Vorteil bringen. Ein Beispiel hierfür wäre die Realisierung komplett MAD-gesteuerter Buslinien, was die Ausrüstung jedes einzelnen Fahrzeugs mit teurer Sensorik unnötig machen würde. Ebenso denkbar ist, die Daten aus der Infrastruktur als optionalen digitalen Service anzubieten. Die erstmalige Demonstration im öffentlichen Straßenverkehr in Braunschweig ist laut DLR ein entscheidender Schritt zur Förderung der Urbanen Mobilität und des Markthochlaufs des Vernetzten Fahrens in Deutschland.