| 功能 | 场景名 | 场景人机环 | 场景流程 | 场景风险 | 场景输出 | 文件链接 |
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| 风险辨识 | 自动驾驶车辆风险监控与预警 | 驾驶员/乘客、自动驾驶系统、车辆传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）、高精地图、天气环境、交通状况、路况 | 1. 传感器数据采集；2. 数据预处理与融合；3. 风险因素识别；4. 风险等级评估；5. 风险预警发布；6. 控制策略干预（如减速、变道、紧急停车）；7. 事件记录与分析。 | 传感器失效、目标遮挡、恶劣天气影响、高精地图数据错误、软件漏洞、对抗性攻击、交通违规行为、行人/非机动车闯入 | 实时风险等级（高、中、低）、预警信息（文字、语音）、风险可视化（地图、图像）、控制策略建议、事故记录、风险报告。 | RiskIdentification/AutonomousVehicleRiskMonitoring.html |
| 风险辨识 | 事故模式挖掘与预防 | 历史事故数据、交通管理部门、车辆制造商、自动驾驶算法开发者、交通环境（道路、标志、标线） | 1. 收集历史事故数据（包含车辆状态、环境信息、驾驶行为等）；2. 数据清洗与预处理；3. 特征工程（提取关键风险因素）；4. 事故模式挖掘（使用Apriori、深度学习等算法）；5. 模式验证与评估；6. 制定预防措施；7. 策略部署与效果监控。 | 数据质量问题（缺失、错误、偏差）、算法局限性（无法捕捉复杂模式）、模型泛化能力不足、人为干预导致的策略失效 | 频繁事故模式（如“雨天+夜间+超速”）、关联规则、风险因素排序、预防措施建议、风险预测模型、事故预防效果评估报告。 | RiskIdentification/AccidentPatternMiningandPrevention.html |
| 风险辨识 | 专家知识库构建与应用 | 领域专家（交通安全专家、驾驶员、算法工程师）、知识库管理系统、自动驾驶系统、各类知识来源（法规、标准、论文、案例） | 1. 收集专家经验（访谈、问卷、众包）；2. 知识建模与表示（使用知识图谱等技术）；3. 知识库构建；4. 知识验证与维护；5. 知识推理与决策支持；6. 知识应用效果评估与改进。 | 专家经验偏差、知识库更新不及时、知识表示不准确、知识推理能力不足、知识应用效率低下 | 结构化知识库、风险评估报告、决策支持建议、控制策略优化方案、安全策略改进方案、培训资料。 | RiskIdentification/ExpertKnowledgeBaseApplication.html |
| 风险辨识 | 对抗性攻击防御与鲁棒性提升 | 攻击者、自动驾驶系统、安全研究人员、AI算法模型、虚拟靶场、各类传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达等） | 1. 对抗性攻击模拟（构建虚拟靶场）；2. 攻击检测与识别；3. 自适应防御策略生成；4. 防御效果评估；5. 系统鲁棒性测试与优化；6. 威胁情报共享。 | 未知的攻击手段、防御策略失效、攻击检测延迟、计算资源消耗过大、对系统性能的影响 | 攻击检测模型、防御策略库、鲁棒性评估报告、漏洞修复建议、安全补丁、安全事件响应流程。 | RiskIdentification/AdversarialAttackDefense.html |
| 风险辨识 | 风险仿真与评估 | 仿真平台、自动驾驶系统模型、各类场景模型（交通流、天气、路况）、风险因素模型、评估指标、测试人员 | 1. 场景构建（基于历史数据、专家经验、随机生成）；2. 风险因素注入；3. 仿真运行；4. 数据采集与分析；5. 风险评估；6. 报告生成与反馈。 | 仿真模型精度不足、场景覆盖不全面、评估指标选择不合理、仿真结果与实际情况偏差、计算资源限制 | 风险评估报告、安全性能指标、系统改进建议、仿真场景库、测试用例。 | RiskIdentification/RiskSimulationandEvaluation.html |
| 风险检测 | 实时风险监控与预警 | 人：监控人员、驾驶员；机：传感器、计算单元、通信模块、车辆控制系统；环：道路环境、天气状况、交通流量。 | 1. 传感器采集数据；2. 数据预处理和融合；3. 风险评估模型计算风险等级；4. 风险等级超过阈值，触发预警；5. 预警信息发送至驾驶员和监控中心；6. 驾驶员或监控中心采取相应措施。 | 传感器失效、环境感知错误、决策算法缺陷、车辆控制故障、通信中断、网络攻击、恶意干扰。 | 实时风险等级、预警信息（声音、图像、文字）、风险事件记录、风险报告。 | RiskDetection/RealTimeRiskMonitoringandAlerting.html |
| 风险检测 | 事故根源分析与改进 | 人：事故调查人员、工程师；机：车辆数据记录仪、事故现场勘察设备、数据分析软件；环：事故现场环境。 | 1. 收集事故相关数据（车辆数据、现场照片、人员访谈等）；2. 数据清洗和整理；3. 构建知识图谱，关联事故事件和潜在风险因素；4. 使用事故模式挖掘算法，识别关键风险组合；5. 确定事故根本原因；6. 提出改进建议（算法优化、传感器升级、控制策略调整等）；7. 验证改进措施的有效性。 | 数据缺失、数据错误、人为因素干扰、环境因素影响、分析方法偏差、改进措施无效。 | 事故调查报告、事故根本原因分析、改进建议、改进措施验证报告。 | RiskDetection/AccidentRootCauseAnalysisandImprov.html |
| 风险检测 | 仿真测试与验证 | 人：测试工程师、算法工程师；机：仿真平台、车辆动力学模型、传感器模型、环境模型；环：各种模拟的道路环境、天气状况、交通流量。 | 1. 构建仿真测试场景；2. 运行仿真测试；3. 收集测试数据；4. 分析测试结果；5. 评估系统性能和安全性；6. 根据测试结果优化算法和控制策略；7. 重复测试验证。 | 仿真环境与真实环境不一致、模型精度不足、测试用例覆盖不全面、验证指标选择不合理。 | 仿真测试报告、系统性能评估报告、安全指标评估报告。 | RiskDetection/SimulationTestingandValidation.html |
| 风险检测 | 数据驱动的风险模型优化 | 人：数据科学家、模型工程师；机：数据存储和处理平台、机器学习算法库；环：海量自动驾驶运行数据。 | 1. 收集自动驾驶运行数据；2. 数据清洗和预处理；3. 训练风险评估模型；4. 使用验证数据评估模型性能；5. 根据评估结果调整模型参数和算法；6. 重复训练和验证，直至模型性能达到要求；7. 部署优化后的模型。 | 数据质量问题、数据偏差、模型泛化能力不足、算法复杂度过高、计算资源限制。 | 优化后的风险评估模型、模型性能报告、模型部署方案。 | RiskDetection/DataDrivenRiskModelOptimization.html |
| 风险检测 | 传感器一致性校验与校准 | 人：传感器工程师、校准人员；机：传感器、校准设备、数据处理软件；环：标准参考物、校准环境。 | 1. 收集传感器数据；2. 使用卡尔曼滤波等数据融合算法，对传感器数据进行一致性校验；3. 识别传感器偏差；4. 使用校准设备对传感器进行校准；5. 验证校准结果；6. 记录校准信息。 | 传感器故障、环境干扰、校准设备精度不足、校准方法不当、数据处理错误。 | 传感器一致性报告、传感器校准报告、传感器校准参数。 | RiskDetection/SensorConsistencyCheckandCalibration.html |
| 风险评估 & 风险管控 | 自动驾驶风险监控与告警 | 驾驶员/乘客，自动驾驶系统（传感器、计算单元、执行机构），道路环境（天气、交通状况、路况），监控中心 | 1. 传感器实时采集数据；2. 数据传输至风险评估模块；3. 风险评估模块分析数据，识别风险；4. 若存在风险，系统发出告警；5. 告警信息显示在驾驶舱/监控中心；6. 驾驶员/系统采取相应措施。 | 传感器失效、环境感知错误、路径规划错误、控制执行失败、网络通信中断、恶意攻击、模型参数设置不合理，导致风险评估结果与实际情况不符。 | 实时风险等级、风险类型、告警信息、驾驶建议、控制指令（如减速、变道）、事故预测、风险报告。 | /AutonomousDrivingRiskMonitoring.html |
| 风险评估 & 风险管控 | 风险管控策略优化 | 自动驾驶系统（包括策略优化模块）、历史事故数据、实时交通数据、仿真环境、业务专家 | 1. 收集历史事故数据和实时交通数据；2. 利用MDP模型评估不同管控策略的风险降低效果；3. 使用FreeFEM++仿真验证策略的有效性；4. 优化策略参数，选择最优方案；5. 将优化后的策略部署到自动驾驶系统。 | 风险管控措施选择不合理，导致无法有效降低风险; 策略参数设置不当; 仿真环境与真实环境存在偏差; 成本过高。 | 最优风险管控策略、策略参数、风险降低率、成本效益比、策略部署方案、仿真报告。 | /RiskControlStrategyOptimization.html |
| 风险评估 & 风险管控 | 事故根源分析与模式挖掘 | 事故数据、知识图谱、数据挖掘算法、调查人员、业务专家 | 1. 收集事故数据，包括传感器数据、环境数据、驾驶行为数据等；2. 使用知识图谱进行风险因素识别；3. 使用Apriori算法挖掘事故模式；4. 进行根源分析，找出潜在的风险因素；5. 形成事故分析报告，提出改进建议。 | 数据缺失或不准确; 知识图谱不完整; 算法偏差导致模式识别错误; 根源分析不深入; 改进建议不具有可操作性。 | 事故分析报告、事故模式、风险因素、改进建议、知识图谱更新、安全策略调整建议。 | /AccidentRootCauseAnalysis.html |
| 风险评估 & 风险管控 | 自动驾驶系统安全测试 | 仿真环境（CARLA, LGSVL, FreeFEM++）、测试用例、自动驾驶系统、测试人员、风险评估模型 | 1. 设计测试用例，覆盖各种风险场景；2. 在仿真环境中运行自动驾驶系统；3. 使用风险评估模型评估系统的风险应对能力；4. 记录测试结果，分析系统的安全性能；5. 验证风险管控策略的有效性。 | 仿真环境与真实环境存在偏差; 测试用例不充分; 风险评估模型不准确; 测试结果分析不客观; 无法发现所有潜在风险。 | 安全测试报告、风险评估结果、系统安全性能指标、测试用例库、改进建议。 | /AutonomousDrivingSafetyTest.html |
| 风险评估 & 风险管控 | 基于物理引擎的风险预演 | 物理引擎（例如CARLA, LGSVL, 或者 FreeFEM++）、高精度地图、车辆动力学模型、传感器模型、风险场景数据、业务专家 | 1. 构建高精度地图和车辆模型；2. 设定风险场景参数，例如恶劣天气、突发事件等；3. 运行物理引擎进行仿真；4. 观察风险演化过程，评估风险影响范围；5. 根据预演结果，制定风险应对措施。 | 物理引擎精度不足; 车辆模型不准确; 传感器模型不逼真; 风险场景参数设置不合理; 仿真结果与实际情况存在偏差。 | 风险演化过程可视化、风险影响范围评估、风险应对措施建议、仿真报告。 | /Physics-basedRiskSimulation.html |
| 创新 | 竞争对手技术趋势监控 | 人：技术分析师，知识产权专家；机：服务器，NLP引擎，知识图谱数据库；环：专利数据库，互联网。 | 1. 专利数据采集；2. NLP文本分析；3. 关键技术信息提取；4. 知识图谱构建与关联；5. 技术趋势预测；6. 报告生成。 | 信息源可靠性不足，技术预测模型不准确。 | 竞争对手技术发展趋势预测报告，关键技术信息列表，技术风险评估报告。 | Innovation/CompetitorTechTrendMonitoring.html |
| 创新 | 自动驾驶风险仪表板 | 人：安全工程师，驾驶员（测试阶段）；机：车载传感器，计算平台，云服务器；环：道路环境，天气条件，交通状况。 | 1. 实时数据采集（传感器数据，车辆状态）；2. 风险辨识（知识图谱查询，事故模式挖掘）；3. 风险评估（MDP模型仿真）；4. 风险管控（策略推荐）；5. 仪表板展示与告警。 | 传感器失效，目标遮挡，恶劣天气，驾驶员违规操作。 | 风险评估报告，风险等级分布，事故发生趋势图，风险区域地图，最优驾驶策略建议。 | Innovation/AutonomousDrivingRiskDashboard.html |
| 创新 | 事故模式智能挖掘 | 人：数据分析师，安全工程师；机：数据挖掘算法，数据仓库；环：历史事故数据，车辆行驶数据。 | 1. 事故数据收集与清洗；2. 特征工程（风险因素提取）；3. 事故模式挖掘（Apriori算法）；4. 规则评估与筛选；5. 报告生成。 | 事故数据不完整，数据质量差，挖掘算法不准确。 | 事故模式规则集，关键风险因素列表，风险评估报告。 | Innovation/IntelligentAccidentPatternMining.html |
| 创新 | 知识库智能管理 | 人：知识工程师，领域专家；机：知识图谱数据库，NLP引擎；环：专利数据库，法规标准，事故报告。 | 1. 知识获取（专利，事故，法规）；2. 知识表示（知识图谱构建）；3. 知识存储与管理；4. 知识检索与应用；5. 知识更新与维护。 | 知识库更新不及时，信息来源不准确，知识表示不完整。 | 知识图谱数据库，知识检索API，风险知识报告。 | Innovation/IntelligentKnowledgeBaseMgmt.html |
| 创新 | FreeFEM++仿真风险评估 | 人：仿真工程师，算法工程师；机：FreeFEM++仿真软件，高性能计算集群；环：三维场景模型，车辆动力学参数。 | 1. 场景建模（三维环境，车辆）；2. 参数设置（车辆速度，路面摩擦系数）；3. 仿真计算（FreeFEM++求解）；4. 碰撞风险评估；5. 结果可视化与分析。 | 仿真模型不准确，计算资源不足，场景参数设置不合理。 | 碰撞概率，风险热图，车辆运动轨迹。 | Innovation/FreeFEMRiskAssessment.html |
| 降本 | 自动驾驶风险监控与可视化 | 驾驶员（安全员）、车辆、传感器（激光雷达、摄像头、毫米波雷达）、道路环境（天气、光照、交通状况）、监控系统、仪表盘 | 1. **数据采集流程:** 车辆传感器收集环境数据 -> 数据预处理 -> 风险评估模型 -> 风险等级划分 -> 风险数据可视化展示。2. **业务流程:** 设置监控阈值 -> 监控系统实时接收数据 -> 触发风险警报 -> 决策者分析风险 -> 采取干预措施。 | 传感器失效、数据传输延迟、风险评估模型不准确、环境突变（恶劣天气）、驾驶员误操作、投资回报率不足、成本模型不准确。 | 1. 关键风险指标（事故发生率、风险暴露度、投资回报率）。2. 事故发生趋势图。3. 事故类型分布图。4. 风险区域分布图。5. 成本模型误差。6. 投资回报率标准差。 | CostReduction/AutonomousDrivingRiskMonitoring.html |
| 降本 | 事故模式挖掘与关联分析 | 数据分析师、事故数据库、数据挖掘算法（Apriori）、分析平台、历史事故车辆 | 1. **数据收集流程:** 从事故数据库获取历史事故数据 -> 数据清洗与预处理 -> Apriori算法进行频繁项集挖掘和关联规则分析 -> 规则评估与筛选 -> 事故模式报告生成。2. **业务流程:** 定义分析目标 -> 选择分析数据源 -> 执行分析算法 -> 验证分析结果 -> 生成风险预警 -> 调整驾驶策略。 | 数据质量问题（缺失、错误）、关联规则误判、挖掘出的模式缺乏实际意义、规则覆盖率低。 | 1. 频繁项集。2. 关联规则（事故原因之间的关联关系，例如“雨天 + 夜间 -> 追尾”）。3. 规则覆盖率。4. 风险关联报告。 | CostReduction/AccidentPatternMiningandAnalysis.html |
| 降本 | 基于MDP的驾驶策略优化 | 驾驶策略制定者、MDP模型、FreeFEM++仿真环境、车辆状态传感器、道路环境数据 | 1. **模型构建流程:** 定义状态空间（安全、潜在风险、事故） -> 定义动作空间（正常驾驶、谨慎驾驶） -> 估计状态转移概率 -> 定义奖励函数 -> 使用值迭代算法求解最优策略 -> FreeFEM++仿真验证策略有效性。 2. **应用流程:** 实时获取车辆状态 -> 根据当前状态查询最优策略 -> 指导驾驶员采取相应动作 -> 系统记录驾驶行为和结果 -> 策略持续优化。 | 状态转移概率估计不准确、奖励函数设置不合理、模型计算复杂度高、FreeFEM++仿真结果与真实情况不符。 | 1. 最优策略（在不同状态下应该采取的驾驶动作）。2. 值函数（每个状态的价值）。3. 更新后的状态转移概率。 4. FreeFEM++碰撞概率仿真结果。 | CostReduction/MDP-basedDrivingPolicyOptimization.html |
| 降本 | 成本效益分析与优化 | 财务分析师、成本模型、收益评估模型、数据采集系统、模型训练平台、云计算平台 | 1. **成本分析流程:** 收集数据采集成本、模型训练成本、人力成本等 -> 构建成本模型 -> 分析成本结构 -> 评估成本敏感性。2. **效益评估流程:** 量化风险降低带来的损失减少 -> 量化效率提升带来的收益增加 -> 计算投资回报率。3. **优化流程:** 评估不同数据采集策略的成本效益 -> 自动化模型训练流程 -> 选择最佳方案 -> 持续监控和调整。 | 成本模型不准确、收益评估不全面、数据质量影响分析结果、云计算平台费用超支。 | 1. 数据采集成本分析报告。2. 模型训练成本分析报告。3. 风险降低量化结果。4. 成本节约量化结果。5. 投资回报率。6. 成本模型误差。 | CostReduction/Cost-BenefitAnalysisandOptimization.html |