来自外部渠道的数据，例如高精地图数据、天气数据、交通数据等。
| 数据类型 | 示例数据 | 描述 |
|---|---|---|
| 高精地图数据 | 道路类型: 高速公路, 交通标志: 限速60, 车道线: 实线白 | 模拟各种道路类型、交通标志、车道线等。 |
| 天气数据 | 状况: 雨天, 光照强度: 低, 能见度: 差 | 模拟各种天气状况、光照强度、能见度等。 |
| 交通数据 | 状况: 拥堵, 车辆密度: 高, 平均车速: 20 | 模拟各种交通状况、车辆密度、车速等。 |
从自动驾驶车辆实时采集的数据，例如传感器数据、车辆状态数据等。
| 数据类型 | 示例数据 | 描述 |
|---|---|---|
| 摄像头数据 | 检测对象: 车辆, 行人, 红绿灯, 置信度: 0.9 | 模拟各种传感器类型的数据，包括目标检测等。 |
| 激光雷达数据 | 最近距离: 5米, 对象类型: 行人 | 模拟激光雷达的数据，包括距离和对象类型。 |
| 车辆状态数据 | 速度: 50km/h, 加速度: 2m/s², 转向角: 0 | 模拟车辆的各种状态信息，速度、加速度、转向角度等。 |
与自动驾驶业务相关的运营数据，例如远程协助数据、故障诊断数据、风险评估数据等。
| 数据类型 | 示例数据 | 描述 |
|---|---|---|
| 远程协助数据 | 干预类型: 远程接管, 干预时长: 60秒, 干预原因: 对象误识别 | 模拟各种远程协助场景，干预类型、干预时长、干预原因等。 |
| 故障诊断数据 | 故障代码: P0123, 描述: 节气门位置传感器电路高输入 | 模拟各种车辆故障，故障代码、故障描述等。 |
| 风险评估数据 | 风险类型: 感知失败, 风险等级: 高, 发生时间: 2024-05-02 12:00:00 | 模拟各种风险事件，风险类型、风险等级、发生时间等。 |
##实施数据##：实时监测传感器数据质量（噪声水平、数据完整性）、传感器工作状态（温度、电压），发现异常及时告警
##实施数据##：算法输出目标的同时，输出置信度。置信度低于阈值时，标记为潜在风险，并增加决策的谨慎性。
##实施数据##：比对不同传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）的感知结果，如果差异过大，则判定为潜在风险。
##实施数据##：监控行为预测算法的置信度，置信度低于阈值时，增加对该行为的关注，并进行风险预警。
##实施数据##：实时评估驾驶行为的安全性，例如与前车距离、车速、加速度等。如果超出安全范围，则进行风险告警。
##实施数据##：将系统决策与交通规则进行比对，如果发生冲突，则进行风险告警，并切换到更安全的驾驶策略。
##实施数据##：实时评估规划路径的可行性，例如是否存在障碍物、道路是否封闭等。如果路径不可行，则重新规划路径。
##实施数据##：监控车辆的实际运动状态与控制指令的偏差，如果偏差过大，则进行风险告警，并采取纠正措施。
##实施数据##：实时监测网络连接状态（信号强度、延迟、丢包率），如果网络不稳定或中断，则切换到离线模式或备用网络。
##实施数据##：监测系统关键组件的运行状态（CPU使用率、内存占用、磁盘空间），如果出现异常，则及时告警。
##实施数据##：实时监测系统是否存在恶意入侵行为，例如非法访问、异常流量等。如果发现入侵行为，则立即采取隔离措施。
##实施数据##：定期审计数据的访问和使用情况，确保数据符合隐私保护政策。如果发现违规行为，则立即进行处理。
##实施数据##：在OTA更新前，校验更新包的完整性和安全性，防止恶意代码注入。
##实施数据##：逐步将新模型部署到少量车辆上，并监控其性能表现。如果发现问题，则停止更新，并回滚到之前的版本。