展示硬件冗余度百分比和组件冗余度比例，响应告警并修改阈值。
| 组件 | 冗余度 | 风险等级 |
|---|---|---|
| CPU | 85% | 低 |
| GPU | 70% | 中 |
| 传感器 | 90% | 低 |
展示软件冗余度百分比和模块冗余度比例，分析对抗攻击风险。
| 模块 | 冗余度 | 风险等级 |
|---|---|---|
| 核心算法 | 95% | 低 |
| 对抗攻击防御 | 50% | 高 |
| 故障诊断 | 80% | 中 |
风险分析: 对抗攻击防御模块冗余度较低，存在较高风险。
展示能源消耗值和驾驶行为能耗比例，优化 RL 策略。
| 驾驶行为 | 能耗 | 比例 |
|---|---|---|
| 正常行驶 | 10 kWh | 70% |
| 激进驾驶 | 4 kWh | 28% |
| 怠速 | 1 kWh | 2% |
能耗分析: 激进驾驶导致了较高的能源消耗，需优化 RL 策略。
展示事故发生率和事故类型比例，评估突发事件处理能力。
| 事故类型 | 发生率 | 比例 |
|---|---|---|
| 正常行驶 | 0.01% | 50% |
| 突发事件 | 0.005% | 30% |
| 其他 | 0.004% | 20% |
事故分析: 突发事件导致的事故率较高，需调整相关参数。
用于创建新的 RL 策略。
用于更新已存在的 RL 策略。
传感器数据：通过车辆上的各种传感器（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）实时采集环境数据。
车辆状态数据：从车辆的 CAN 总线获取车辆的速度、方向、加速度等状态信息。
环境数据：通过天气 API 获取实时的天气状况，如温度、湿度、风速、降雨量等。
手动生成：根据不同的测试场景，手动编写 JSON 数据，模拟各种 Corner Case 和异常情况。
半自动生成：使用脚本生成符合一定规则的测试数据，例如随机生成车辆速度、加速度等数据。
仿真平台生成：使用仿真平台（如 CARLA、AirSim 等）生成高逼真的测试数据，模拟各种交通场景和天气状况。