Für automatisierte Fahrmanöver eines Fahrzeugs 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 Fahrzeugs detektiert werden. Neben der Güte des Sensors und der Signalverarbeitung sind die Ausprägungen spezifischer Merkmale eines Objekts 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 Forschungsprojekts war neben der Erforschung von Anforderungen an Fahrbahnmarkierungen für das automatisierte und vernetzte Fahren auch der Abgleich mit aktuellen Qualitätsanforderungen, die bisher maßgeblich die Wahrnehmbarkeit von Markierungen durch den menschlichen Fahrer sicherstellen sollen. Eine Literatur- und Marktanalyse war 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 konnten 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 LiDARPunktwolke sicherzustellen. Auch ein Weberkontrastwert von 0,5 kann in vielen Fällen durch die Erneuerungswerte der ZTV M 13 erreicht werden.