Autonomes Fahren liegt heutzutage stark im Trend. Autonome schienengebundene Fahrzeuge auf offener Strecke wird dabei auch thematisieret und soll die Vorteile des Betriebs vollautomatisierter U-Bahnen nutzen. Sicherheitsprobleme sind dabei immer noch die größte Herausforderung für die offizielle Freigabe dieser Art des Fahrens. Diese Masterarbeit ist eines der Bestrebungen, einen Lösungsansatz für noch nicht identifizierte Sicherheitsprobleme zu finden. Beim autonomen Fahren im Eisenbahnbereich mit sogenannten People movers, hier als „Autonomous Trams“ bezeichnet, liegt eine der größten Herausforderungen im Kreuzungsbereich zwischen Straße und Schiene. Gefährliche Situationen bilden dabei neue Arten von Gefährdungen. Diese Situationsgefährdungen ergeben sich aus der Interaktion zwischen der Autonomous Tram und anderen Objekten (z. B. Verkehrsteilnehmern) unter verschiedenen Bedingungen zu einem bestimmten Zeitpunkt, wodurch die Situation auf Kreuzungsebene kritisch wird. Daher können diese kritischen Situationen zu einem unerwünschten Ereignis führen. Ziel dieser Arbeit war die Untersuchung von kritischen Situationen auf Kreuzungsebene, um damit potentielle Gefährdungen auf Situationsebene identifizieren und ihre Risiken bestimmen zu können. Darauf basierend wurden geeignete Sicherheitsmaßnahmen festgelegt, mit denen die Gefährdungen beseitigt bzw. kontrolliert werden können. Basis dafür war die Untersuchung traditioneller Analysemethoden. Das Ergebnis dieser Untersuchung zeigte, dass die traditionellen Methoden dafür nicht geeignet sind. Daher wurde eine neue Methode, welche vom Vienna Institute of Safety and Systems Engineering (VISSE) entwickelt wurde, in dieser Arbeit weiterentwickelt. Diese Analysemethode wird als „Railway Critical Situation Hazard Analysis (RCSHA)“ bezeichnet. Mit der RCSHA werden kritische Situationen identifiziert und mit einer neu entwickelten Risiko-Matrix die damit verbundenen Risiken eingeschätzt. Die Basis für die Risiko-Einschätzung liefert dabei das GAMAB-Prinzip. Basierend darauf können die Risiken auf ein akzeptables Level, im Sinne der inhärenten Systemsicherheit, reduziert werden. Die Ergebnisse dieser Masterarbeit sollen als wichtige Referenz für Unternehmen und Forschungseinrichtungen dienen.

Autonomous driving is a trend today. An autonomous tram on the open track is to take advantages from the benefits gained from the operation of fully automated metros. Safety issues are still the biggest challenge to officially releasing this type of driving This thesis is one of the endeavors to solve safety problems that have not yet been identified. In autonomous driving in the railway sector with so-called people movers, here referred to as "autonomous trams", one of the biggest challenges is the intersection between road and rail. Hazardous situations form new types of hazards. These situational hazards arise from the interaction between the autonomous tram and other objects (e.g. road users) under various conditions at a given time, thereby making situations at the crossing level critical. Thus, these critical situations could lead to an unwanted event. The objective of this work was to investigate the railway critical situations at the crossing level in order to identify the potential situation-level hazards and to determine their risks. Based on this, suitable safety measures have been defined with which the hazards can be eliminated or controlled. The basis for this was the investigation of traditional methods of analysis. The result of this investigation showed that the traditional methods are not suitable for this. Therefore, a new method, which was developed by the Vienna Institute of Safety and Systems Engineering (VISSE), was further developed in this work. This analysis method is called "Railway Critical Situation Hazard Analysis (RCSHA)". The RCSHA identifies critical situations and assesses the associated risks with a newly developed risk matrix. The basis for the risk assessment is provided by the GAMAB principle. Based on this, the risks can be reduced to an acceptable level in terms of inherent system safety. The results of this master's thesis should serve as an important reference for companies and research institutions.