In der vorliegenden Arbeit wird ein Konzept eines sicherheitsbezogenen Sensorsystems entwickelt, das in der Lage ist, Personen im Umfeld fahrerloser Transportfahrzeuge zu erkennen und dadurch ein situatives Verhalten der Fahrzeuge ermöglicht. Das entwickelte Konzept basiert auf Anforderungen, die aus dem Betrieb fahrerloser Transportfahrzeuge im Kontext einer zukünftigen Automobilfertigung abgeleitet werden. Für die Entwicklung des Konzeptes werden 16 Sensorkombinationen aus zwölf verschiedenen Sensorarten gebildet und anhand der gestellten Anforderungen bewertet. Die Kombination aus Time-of-Flight-Kamera, RGB-Monokamera und Laserscanner wird aufgrund der besten Bewertung in Form eines Demonstrators für die anschließende Validierung aufgebaut. Dieser Aufbau erfolgt in Bezug auf die Hard- und Software modular, um auch eine Implementierung weiterer Sensoren zu ermöglichen. Neben der Erkennung von Personen soll das sicherheitsbezogene Sensorsystem auch weitere Objekte erkennen können. Dazu werden Methoden der Künstlichen Intelligenz eingesetzt. Die Validierung des Konzeptes erfolgt in einer dafür angelegten Versuchsumgebung und besteht aus verschiedenen Szenarien, in denen Personen in unterschiedlichen Körperhaltungen abgebildet sind. Durch die redundante Erkennung von Personen mittels zweier unterschiedlicher Methoden kann eine zuverlässige Personenerkennung, die den Erfassungsbereich heutiger Sensoren übersteigt, erreicht werden. Mit diesem Ansatz können fahrerlose Transportfahrzeuge ihr Verhalten frühzeitig an das Vorhandensein von Personen anpassen und so einen effizienteren Betrieb ermöglichen.