Für automatisierte Fahrmanöver eines Fahrzeuges im Straßenverkehr ist eine Erkennung der Situation, in dem sich das Fahrzeug befindet, eine notwendige Voraussetzung. Längsmarkierungen werden bei automatisierten Fahrmanövern zur Querpositionierung genutzt und müssen hierfür von der Sensorik des Fahrzeuges detektiert werden. Neben der Güte des Sensors und der Signalverarbeitung sind die Ausprägungen spezifischer Merkmale eines Objektes für das Ergebnis einer Detektion entscheidend. Diese qualitative Ausprägung kann im Kontext der Detektion als maschinelle Erkennbarkeit bezeichnet werden. Für die Ableitung einheitlicher und fundierter (Mindest-) Standards für Markierungen als Bestandteil einer automatisiert befahrbaren Straße besteht wissenschaftliches Interesse an der Entwicklung von Methoden zur Quantifizierung der maschinellen Erkennbarkeit einer Markierung. Ziel des Forschungsprojektes ist neben der Erforschung von Anforderungen an Fahrbahnmarkierung für das automatisierte und vernetzte Fahren auch der Abgleich mit aktuellen Qualitätsanforderungen, die bisher maßgeblich die Wahrnehmbarkeit von Markierung durch den menschlichen Fahrer sicherstellen sollen. Eine Literatur- und Marktanalyse ist die Grundlage für Prüfsystematik und Bewertungsmetrik. In Fahrversuchen auf einem Testfeld und einer öffentlichen Autobahn wurden Markierungskenngrößen (Leuchtdichtekoeffizienten Qd, RL und RL,w sowie Geometrie und Material) und äußere Einflussfaktoren (Tag, Nacht und Gegenlicht sowie Nässe und Trockenheit) gezielt und kontrolliert variiert. Zur Bewertung der maschinellen Detektierbarkeit wird der Kontrast zwischen der Markierung und der benachbarten Fahrbahnoberfläche in Kamerabildern und LiDAR-Punktwolken analysiert. Alle Markierungskenngrößen und äußeren Einflussfaktoren können bezüglich des Einflusses auf die maschinelle Detektierbarkeit bewertet werden. Insbesondere der Kontrast der Leuchtdichtekoeffizienten von Markierung und benachbarter Fahrbahnoberfläche ist maßgebend. Es kann grundsätzlich festgestellt werden, dass bei trockenen und nassen Bedingungen die Erneuerungswerte nach ZTV M 13 ausreichen, um einen Weberkontrast von 0,1 in Kamerabild und LiDAR-Punktwolke sicherzustellen. Auch ein Weberkontrastwert von 0,5 kann in vielen Fällen durch die Erneuerungswerte der ZTV M 13 erreicht werden. Im direkten Vergleich ist die Kamera-Detektierbarkeit bei Tageslicht (Qd) und bei Nacht und Nässe (RL,w) durch bisherige Standards deutlich weniger sichergestellt als bei Nacht und Trockenheit (RL). Bisherige Anforderungen an RL,w stellen eine deutlich geringere LiDAR-Detektierbarkeit bei Nässe sicher als Anforderungen an RL bei Trockenheit (unabhängig von der Beleuchtungssituation). Die Ergebnisse der wissenschaftlichen Arbeit sind Grundlage für weitere Forschungsaktivitäten auf dem Gebiet der Fahrzeugautomatisierung im Zusammenspiel mit der Straßeninfrastruktur und leisten einen Beitrag zur Sicherstellung der automatisierten Befahrbarkeit dieser. Es werden Empfehlungen an Kontrast der Leuchtdichtekoeffizienten von Markierungen und der benachbarten Fahrbahnoberfläche gegeben. Für die fundierte Definition von Mindestwerten sind zukünftig die Einflüsse von falsch-positiven Detektionen zu berücksichtigen und zu erforschen.