自动驾驶系统风险评估仪表板

硬件冗余度

传感器A: 85%

传感器B: 70%

计算单元: 90%

切换延迟检测率

检测率: 97%

切换失败检测率

检测率: 92%

风险评估准确率

准确率: 88%

软件冗余度

感知模块: 65%

决策模块: 55%

控制模块: 70%

代码覆盖率

覆盖率: 95%

变异测试得分

得分: 85%

安全漏洞数量

数量: 3

仿真速度倍数

倍数: 1.5x

CPU利用率

利用率: 70%

GPU利用率

利用率: 85%

总仿真时间

时间: 3600 秒

完成Episode数量

数量: 10000

成功Trials数量

数量: 9500

平均能耗

能耗: 0.18 kWh/km

急刹车频率

频率: 1.8 次/km

燃油效率

效率: 8.5 km/L

轮胎磨损率

磨损率: 0.005

排放等级

等级: Euro 6

##实施数据##: 太棒了!这些都是非常详细且有用的测试数据和代码示例。你的总结非常到位,强调了测试覆盖率、模拟真实场景和自动化测试的重要性。 为了更有效地使用这些数据,我将结合你提供的业务数据、测试数据,并针对 "提质、增效、降本" 这三个维度,整理出更具体的**应用场景数据**,并明确**外部数据、采集数据、业务数据**的来源和使用方式,最终用于仪表盘的测试和验证。

应用场景案例:“硬件冗余度: 85% (传感器A), 70% (传感器B), 90% (计算单元) , 数据来源:系统监控、传感器日志、硬件配置清单 , 数据类型: 数值 , 仪表盘使用: 饼图、柱状图 , 测试重点:1. 冗余度数值是否正确显示。2. 不同硬件组件的冗余度比例是否清晰”

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