Die Einführung von automatisierten, vernetzten, kooperativen Fahrens und von weiteren fortgeschrittenen Fahrerassistenz-Systemen verspricht wesentliche Verbesserungen und Durchbrüche am Weg zur Vision Zero. Die Entwicklung und Implementierung derartiger Systeme benötigt allerdings völlig neue Konzepte und Organisationsformen, welche die Praxis in der Entwicklung weit überschreitet. Und zwar beinhalten das automatisierte Fahren noch einige konzeptionelle Hürden und Herausforderungen, welche mit herkömmlichen Methoden und Prozessen nicht bewältigt werden können. In dem vorliegenden Beitrag sollen diese konzeptionellen Hürden beschrieben und hergeleitet werden sowie Konsequenzen und Lösungsvorschläge abgeleitet werden. Und zwar geht es um eine geschickte Kombination von Daten- und Szenario-basierten Ansätzen, vorausschauender Effektivitätsbewertung, einer systematischen Daten-Akquisition in Testfeldern und mit „Naturalistic Driving“ für probabilistische Modelle. Diese Methoden und Ansätze und deren kombinierte Anwendung werden hier beschrieben und am Beispiel der österreichischen Leitprojekt für automatisiertes Fahren – Connecting Austria – demonstriert.

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