Technologien

Das European Train Control System (ETCS) ist Teil des European Rail Traffic Management System (ERTMS) – ein Projekt der EU zur Harmonisierung des europäischen Eisenbahnverkehrs im Bereich der Zugbeeinflussung, des Zugfunks und der Verkehrssteuerung. Die Aufgabe liegt primär in der Standardisierung der technischen Schnittstellen zwischen Infrastruktur und Fahrzeugen mit dem Ziel eines freien und vor allem diskriminierungsfreien technischen Zugangs für Eisenbahnverkehrsunternehmen (EVU) zu den europäischen Schieneninfrastrukturen.

Das Digitale Stellwerk (DSTW) ist eine Weiterentwicklung des Elektronischen Stellwerks (ESTW) und wird im Rahmen der Digitalen Leit- und Sicherungstechnik (DLST) über ein neues Bediensystem gesteuert. DSTW ersetzen die vielen verschiedenen Stellwerkstypen diverser Bauarten und Generationen. Im Gegensatz zum ESTW werden die Stellbefehle digital per Glasfaserkabel an Weichen und Signale übermittelt sowie die Schnittstellen zu diesen standardisiert. Dies ermöglicht zukünftig herstellerunabhängige Technik-Komponenten.

Das iLBS bündelt alle betriebserforderlichen Anwendungen von Bedienplätzen und vereinheitlicht die Bedienung von Stellwerken. Mittels einer neu entwickelten Schnittstelle zum DSTW und ETCS wird eine Standardisierung gewährleistet. Alle Stellwerke können somit, unabhängig vom Hersteller, von einem Bedienplatz gesteuert werden. Mit dieser Harmonisierung vereinfachen sich Bedienung, Schulung und Instandhaltung deutlich.

Die digitalen Bahntechnologien erfordern eine neue und sichere Datenverarbeitungsinfrastruktur, die in den Zügen und auf der Strecke zum Einsatz kommen wird. Diese orientiert sich an den neusten Cloud-Trends, erfüllt aber dennoch die stringenten Bahnnormen. Die Digitale Schiene Deutschland setzt auf Technologien wie Künstliche Intelligenz, hochpräzise Ortungssysteme und sensorische Umfeldwahrnehmung, um den Zugverkehr künftig noch effizienter zu steuern und Fahren bei optimaler Taktung gewährleisten zu können. Dies erfordert die Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit.

Aufgrund der Komplexität der Systemarchitektur für das digitale Bahnsystem, dem angestrebten hohen Grad an Automatisierung und der Vielzahl an neu eingeführten Technologien wie künstliche Intelligenz und Sensorik, bietet das Bahnsystem der Zukunft viele Angriffsflächen für mögliche Cyberattacken. Auch wenn diese i. d. R. nicht zu Personenschäden führen, können dabei erhebliche wirtschaftliche und finanzielle Schäden entstehen. Aus diesem Grund nimmt das Thema IT/OT-Sicherheit einen hohen Stellenwert bei der Digitalen Schiene Deutschland und bei der Entwicklung des digitalen Bahnsystems ein.

Durch die Digitalisierung des Bahnsystems wird die Echtzeitdatenübertragung zwischen Zug und Strecke durch eine hochleistungsfähige, drahtlose Verbindung immer wichtiger. Neben schnell getakteten Steuerinformationen durch die Verwendung des Europäischen Zugsicherungssystems ETCS in Verbindung mit z. B. Technologien des automatisierten Fahrens (Automatic Train Operation) müssen auch die von Sensoren und Kameras gesammelten Daten verarbeitet und übertragen werden. Dies führt zu steigenden Datenraten im Bahnbetrieb.

Zahlreiche Pilottests der Digitalen Schiene Deutschland, die in den letzten vier Jahren durchgeführt wurden, verdeutlichen, dass es einen Bedarf an hochgenauen, aktuellen und digital verfügbaren Infrastrukturdaten gibt. Daher arbeitet die Digitale Schiene Deutschland intensiv an einem sogenannten „Digital Register (DR) “ als einheitliche Datengrundlage für die Systeme des digitalen Bahnbetriebs.

Um das Bahnsystem zu digitalisieren, sind Technologien erforderlich, die das Umfeld von Zügen erkennen. Hierbei wird hochperformante Sensorik (Kamera, LiDAR, Radar) am und im Fahrzeug eingesetzt. Die technische Realisierung erfolgt über Sensoren, die an der Fahrzeugfront angebracht werden.

Um zukünftig den Zugverkehr jederzeit exakt steuern zu können und eine optimale Auslastung des vorhandenen Netzes zu erreichen, muss dem KI-basierten Kapazitäts- und Verkehrsmanagementsystem die Position aller fahrenden Züge genau bekannt sein. Auch hier setzen neue digitale Technologien an. Um einen Zug präzise und sicher orten zu können, müssen i. d. R. verschiedene, voneinander unabhängige Ortsmessungen durchgeführt und konsolidiert werden.

Automatisierte Fahrzeugsysteme sind eine wesentliche Voraussetzung für das hoch- und vollautomatisierte Fahren auf der Schiene. Sie können als Autopilot für den Zugverkehr betrachtet werden. Die Technologie setzt vorgegebene Anweisungen zum Beschleunigen und Bremsen des Zuges um. Die Reaktionszeiten zwischen Übermittlung und Umsetzung der Fahrbefehle sind deutlich geringer und weniger Schwankungen unterworfen als bei der manuellen Steuerung.

Um sicheren Zugverkehr zu garantieren, müssen Züge aufgrund ihres langen Bremsweges einen Sicherheitsabstand zueinander einhalten. Dafür wird eine Strecke heute in ortsfeste, physikalische Blockabschnitte eingeteilt, welche für den nachfahrenden Zug gesperrt sind, solange der vorausfahrende Zug diese noch nicht verlassen hat. Mit dem Advanced Protection System erarbeitet die Digitale Schiene Deutschland gemeinsam mit europäischen Partnern daher eine zugzentrische Sicherungstechnik, die sich von der Sicherung des Zugverkehrs über Blöcke löst und eine neuartige Sicherungslogik einführt. Das führt zu mehr Kapazität, flexibleren Betriebsabläufen und vereinfachter Streckenausrüstung.  

Um vollautomatisiert (Grade of Automation 4, GoA4) fahren zu können, muss zukünftig eine Sensorik für Umfeldwahrnehmung in Verbindung mit einer künstlichen Intelligenz Gleisumfeld und Hindernisse erkennen und diese interpretieren können. Komplexe Aufgaben, wie die Streckenbeobachtung bei Zugfahrten und intelligente Entscheidungsfindung bei irregulären Vorkommnissen müssen von den technischen Systemen übernommen werden. Die dafür erforderliche KI zu entwickeln und zu trainieren ist eine große Herausforderung, denn die Anzahl möglicher Situationen im Bahnbetrieb ist hoch.

Wenn tausende von Zügen im dichten Verkehr unterwegs sind, müssen bei Störungen schnelle Entscheidungen zur Anpassung des Betriebsablaufs getroffen werden. Diese wiederum führen kaskadenartig zu weiteren notwendigen Änderungen. Bei dieser Komplexität geraten die heutigen, größtenteils manuellen Planungs- und Dispositionsprozesse rasch an ihre Grenzen. Bislang war es nur in Teilen möglich, diese Prozesse mit IT zu unterstützen. Haupthindernis war die mangelnde Skalierbarkeit existierender Methoden. Diese Beschränkung kann inzwischen mit lernenden KI-Systemen überwunden werden.