自动驾驶策略优化与安全保障平台

FMEA 分析

使用 FMEA 方法识别风险，特别注意 RL 策略引入的潜在风险。

失效模式	概率	严重性	可检测性	RPN
传感器 A 故障导致切换延迟	8	7	6	336
切换逻辑 Bug 导致切换失败	5	9	7	315
冗余系统 B 存在隐藏故障	4	8	9	288
RL 策略过度依赖特定传感器	6	6	5	180

风险辨识率: 80%

传感器故障检测

检测传感器故障、对抗攻击、仿真平台性能瓶颈、RL策略激进、突发事件等, 模拟 RL 策略在不同故障场景下的表现。

切换延迟检测率: 90%

切换失败检测率: 80%

RL策略失效检测率: 70%

风险等级评估

评估风险等级，确定风险的严重程度, 评估 RL 策略在冗余系统失效情况下的表现对整体安全的影响。

风险评估准确率: 90%

RL策略风险评估准确率: 85%

风险对策略的影响分析

分析风险对RL策略的干扰和性能影响, 模拟各类风险场景，分析特定风险对 RL 策略行为的影响。

策略鲁棒性指标: 0.8

策略可解释性指标: 0.7

传统安全措施

传统的安全措施，如紧急停车，切换冗余系统等。

切换延迟降低百分比: 20%

切换成功率提升百分比: 0.5%

基于RL的自适应风险规避策略

基于RL的自适应风险规避策略, 在 RL 训练中，引入风险惩罚项，引导 RL 策略避开高风险区域。

风险规避成功率: 70%

平均风险等级: 2.5

风险检测详细信息

在这里，你可以模拟各种风险场景，并观察 RL 策略的表现。