In dem anderen Vortrag „Towards Modelling Sensor Failures in Automotive Driving Simulators” von unserer IQZ-Expertin Rhea Rinaldo geht es um die ersten Schritte zur Verlagerung des Modellierungsansatzes von realen Fahrzeugsimulatoren. Das Testen von automatisierten und autonomen Fahrfunktionen im Fahrbetrieb ist im Hinblick auf die Gewährleistung der korrekten Funktionsweise sowie der Sicherheit des Systems kritisch zu betrachten, da eine Vielzahl an diversen Testszenarien benötigt wird, welche u. a. Gefahrensituationen beinhalten. Aufgrund dessen setzen Automobilhersteller neben den realen Praxistests auf szenariobasierte Tests in realistischen Fahrzeugsimulatoren. Diese sind in der Lage, ein Fahrzeug, dessen Sensorik sowie Umwelt inklusive anderer Verkehrsteilnehmer, zu simulieren. Da es schon hinreichend schwierig ist, eine korrekte und facettenreiche Abbildung der Umwelt zu schaffen, folgen die meisten Simulatoren aktuell einem „Funktionsparadigma“, indem Simulationsobjekte und simulierte Sensoren der Idealvorstellung entsprechen. Jedoch sind Sensoren in der Realität nicht ideal und es kommt durch diverse Umweltfaktoren, wie bspw. Interferenzen, Verschmutzung, aber auch durch natürliche Alterungseffekte zu einer Abweichung zwischen synthetischen und realen Sensordaten. Daher gehen wir davon aus, dass in Zukunft diese Faktoren mitbetrachtet werden müssen, um eine realistischere Simulation zu ermöglichen. Mit dem Beitrag „Towards Modelling Sensor Failures in Automotive Driving Simulators“ werden erste Schritte zu einer Verlagerung von dem geltenden „Funktionsparadigma“ zu einem „Fehlerparadigma“ am Beispiel des automobilen RADAR-Sensors gemacht. Dafür wurden auf Basis einer ausführlichen Literaturrecherche hinsichtlich der vielseitigen Degradierungsaspekte von Radarsensoren vier generalisierte Fehlermodelle abstrahiert und in den open-source Simulator CARLA implementiert.Abschließend werden die ersten Ergebnisse visualisiert und diskutiert.