Minden . Am 4. November 2025 fand ein wichtiger Testtag für das Projekt enableATO am MONOCAB statt. Ziel war es, die in dem Projekt entwickelte Sensorik erstmals in einem größeren, realistischen Umfeld im fahrenden Fahrzeug zu erproben. Dabei standen die Integration und Abstimmung aller Systeme im Vordergrund – von der Lokalisierung über die Innenraum- und Bahnsteigperzeption bis hin zur Umfeldsensorik.

Während des Testtages wurden gezielt praxisnahe Szenarien simuliert: Personen mit oder ohne Warnweste auf und neben den Gleisen, Hindernisse wie Koffer, Kisten oder Zeitungen sowie der Gegenverkehr eines weiteren MONOCAB-Fahrzeugs. Die Aufzeichnungen liefern wichtige Daten, um die Algorithmen für Hinderniserkennung und sichere Fahrten mit Gegenverkehr zu validieren. Ein zentraler Teil des Tests war die Systemintegration und Datenaufzeichnung. Durch das eigens entwickelte Software-Framework konnte die enorme Menge an Sensordaten in Echtzeit verarbeitet und auf einer kompakten Computerplattform (Nvidia Jetson AGX Orin) gespeichert werden. Insgesamt wurden rund 200 GB an Daten aus allen vier Sensorbereichen über mehrere Testphasen gesammelt – ein bedeutender Schritt für die Weiterentwicklung der ATO-Systeme.

Der erfolgreiche Testtag markiert einen wichtigen Schritt in der gemeinsamen Forschung von MONOCAB und enableATO. Er zeigt, wie durch interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Industriepartnern innovative Technologien für den automatisierten Schienenverkehr der Zukunft entstehen – gefördert durch das DZM.

Für die Tests wurden Sensoren in vier Bereichen montiert:

Lokalisierung : GNSS-Sensoren mit RTK (Real-Time Kinematic) und IMU auf dem MONOCAB-Dach ermöglichten präzise Zentimeter-Positionierungen. Die GNSS-Antenne arbeitete mit SAPOS-Korrekturdaten, um höchste Genauigkeit sicherzustellen.

Innenraum : Drei RGB-Kameras, darunter eine Fisheye-Kamera, erfassten den gesamten Innenraum. Verschiedene Kamerakonfigurationen wurden getestet, um später die zuverlässigsten Aufnahmesysteme für den Betrieb zu identifizieren.

Bahnsteigperzeption : Zwei seitlich ausgerichtete Lidare deckten den gesamten seitlichen Bereich mit 180° ab. Ergänzt wurde das Setup durch eine Kamera, die räumlich kalibriert wurde, um die Sensorfusion für die Algorithmen zu optimieren.

Umfeldperzeption : Vier Kameras (4K), eine Stereokamera, zwei LiDAR-Einheiten, ein Radar und eine Event-based Kamera ermöglichten die Erfassung komplexer Szenarien rund um den MONOCAB.

Infobox: Ein weiteres Mitglied beim Railcampus OWL

  • Der RailCampus OWL e.V. begrüßt mit der KVG Lippe mbH ein weiteres neues Mitglied im Netzwerk. Seit September ist das kommunale Planungs- und Organisationsunternehmen aus Lippe Teil des RailCampus OWL e.V. – dem Innovations- und Transfernetzwerk aus Minden, welches Wirtschaft, Wissenschaft und Mobilitätsanbieter für die Weiterentwicklung intelligenter Bahnsysteme zusammenbringt. 
  • Die Kommunale Verkehrsgesellschaft Lippe (KVG Lippe mbH) übernimmt in ihrem Einzugsgebiet vielfältige Aufgaben im Öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV): von der Planung und Förderung über Beratung der Kommunen bis hin zur Umsetzung praktischer Mobilitätsangebote.
  • Mit ihrem Engagement und langjährigen Expertise im ÖPNV bringt die KVG Lippe zentrale Kompetenzen in die Themenfelder Mobilitätsplanung, Infrastruktur und digitale Serviceprozesse ein und ergänzt so das Netzwerk optimal.
  • Der RailCampus OWL e.V. sieht in der neuen Partnerschaft großes Potenzial: Durch die Einbindung praxiserfahrener ÖPNV-Akteure wie der KVG Lippe werden Projekte im Bereich digitaler Mobilitätsangebote, vernetzter Infrastruktur und kundenorientierter Services weiter gestärkt und mit realen Anwendungsperspektiven
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