自动驾驶 RL 策略安全保障仪表板

硬件冗余度

当前冗余度: 70%

风险等级: 低

风险描述: 硬件冗余度良好，低于告警阈值。

告警阈值: 50%

软件冗余度 - 对抗攻击防御

当前冗余度: 20%

风险等级: 高

风险描述: 软件冗余设计未能有效应对对抗性攻击，存在安全风险。

告警阈值: 40%

对抗攻击防御冗余度低于40%，可能存在安全风险。

场景模拟运行效率 - 训练时间

当前效率: 70%

风险等级: 中

风险描述: 场景模拟运行效率较低，训练时间较长。

告警阈值: 90%

模拟运行效率必须超过90%才能满足训练需求。

能源消耗 - 激进驾驶

当前能耗: 0.35 kWh/km

风险等级: 高

风险描述: 驾驶策略过于激进，导致频繁急刹车和加速，增加能源消耗。

告警阈值: 0.3 kWh/km

当前能耗高于0.3 kWh/km的安全阈值。

事故发生率 - 突发事件

当前事故率: 3.0 次/百万公里

风险等级: 高

风险描述: 突发事件应对能力不足，导致事故发生率较高。

告警阈值: 2.5 次/百万公里

当前每百万公里事故发生率高于2.5次的安全阈值。

风险辨识

使用 FMEA, STPA 等方法识别风险，特别注意 RL 策略引入的潜在风险。

风险名称	风险等级	风险描述	风险缓解策略
传感器故障	中	传感器数据错误导致 RL 策略决策失误。	增加传感器冗余，使用数据融合算法。
对抗攻击	高	恶意攻击者篡改输入数据欺骗 RL 策略。	实施输入验证和对抗训练。
突发事件	高	无法预测的突发事件导致 RL 策略失效。	引入应急处理机制和安全约束。

风险检测

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。

传感器故障检测:

对抗攻击检测:

RL 策略激进程度检测:

风险评估

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。

选择风险场景:

RL 策略影响分析

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。

选择风险类型: 输入策略 ID:

被动风险管控

传统的安全措施，如紧急停车，切换冗余系统等。

主动风险管控

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。

风险惩罚因子: 高风险区域:

SQL 数据查询

SQL 查询语句：

数据指标

指标名称	当前值	单位
风险辨识率	85%	%
切换延迟检测率	92%	%
RL 策略失效检测率	88%	%
风险评估准确率	95%	%
策略鲁棒性指标	0.82
风险规避成功率	78%	%