Verbundvorhaben Shuttle2X - Sicherer Einsatz von automatisierten Shuttle-Fahrzeugen im städtischen Verkehr durch unterstützende Infrastruktur-Vernetzung (Shuttle2X)

_Derzeitiger Stand von Wissenschaft und Technik:_ Zu Beginn von „Shuttle2X“ fehlte eine integrierte rechtliche Gesamtarchitektur für V2X-gestützte, automatisierte Shuttle-Systeme im urbanen Mischverkehr. Datenschutz-, Cybersecurity-, KI-, Produktsicherheits- und Haftungsrecht befanden sich auf EU- und nationaler Ebene im Umbruch (u. a. KI-Verordnung, Data Act, NIS-2, neue Produkthaftungsrichtlinie). Gefestigte Rechtsprechung oder belastbare Leitlinien für hochvernetzte Mobilitätsanwendungen lagen nicht vor; erhebliche Rechtsunsicherheiten bestanden . _Begründung/Zielsetzung:_ Ziel war die Entwicklung eines integrierten, entwicklungsbegleitenden Compliance-Rahmens für Hersteller, Zulieferer und Betreiber autonomer Shuttle-Systeme. Regulatorische Anforderungen sollten systematisch in die technische Architektur eingebettet werden („compliance by design“), um Zulassungsfähigkeit, Rechtskonformität und Haftungsminimierung sicherzustellen. _Methode:_ Durch umfassende juristische Analyse (Rechtsprechung, Literatur, Behördenpraxis) wurden regulatorische Vorgaben identifiziert, entlang projektbezogener Use-Cases konkretisiert und in eine rechtliche Anforderungsmatrix mit Reifegradmodell überführt. Ergänzend wurden ein integriertes Konzept zu Datenschutz, Cybersicherheit, funktionaler Sicherheit und Haftung sowie praxisorientierte Leitfäden, Checklisten und Musterlösungen entwickelt. Die Ergebnisse wurden fortlaufend mit technischen Partnern abgestimmt. _Ergebnis:_ Es entstand ein kohärentes Compliance-Framework für autonome Shuttle-Systeme, das Zulassung, Risikobewertung und Governance-Strukturen strukturiert unterstützt und in die Projektpraxis implementiert wurde. _Schlussfolgerung:_ Die entwickelten Instrumente sind auf weitere automatisierte und vernetzte Mobilitätsanwendungen übertragbar. Sie reduzieren regulatorische Unsicherheiten, stärken Standardisierung und fördern die wirtschaftliche Verwertbarkeit KI-gestützter Verkehrssysteme.