| 功能 | 场景名 | 场景人机环 | 场景流程 | 场景风险 | 场景输出 | 文件链接 |
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| 视频流接入与预处理 | 自动驾驶感知风险评估 | 人：乘客、远程监控人员；机：自动驾驶车辆、传感器、计算单元；环：道路环境、天气状况、交通状况。 | 1. 传感器数据采集 -> 2. 预处理（降噪、去模糊、色彩校正） -> 3. 目标检测与识别 -> 4. 风险评估（基于天气、传感器状态、目标置信度） -> 5. 风险等级判断 -> 6. 安全策略执行（降低车速、切换车道、请求远程协助） | 传感器数据质量差（噪声、模糊）、目标识别错误（漏检、误检）、恶劣天气影响（雨、雪、雾）、传感器硬件故障。 | 实时风险等级（高、中、低）、风险因素列表、安全策略建议、告警信息（发送给远程监控人员）。 | VideoStreamAccessAndPreprocessing/AutonomousDrivingPerceptionRisk.html |
| 视频流接入与预处理 | 远程协助风险控制 | 人：乘客、远程操作员；机：自动驾驶车辆、远程控制平台、通讯系统；环：道路环境、车辆状态、网络连接。 | 1. 车辆请求远程协助 -> 2. 远程操作员登录控制平台 -> 3. 操作员查看车辆实时数据（视频、传感器信息）-> 4. 操作员评估风险 -> 5. 操作员发送控制指令 -> 6. 车辆执行指令 -> 7. 持续监控车辆状态 -> 8. 完成协助，退出远程控制。 | 远程操作员误判、操作延迟、网络中断、控制指令冲突、用户隐私泄露。 | 远程操作记录（操作指令、时间戳）、风险评估报告、操作员干预效果评估、协助完成状态、告警（操作员错误、网络中断）。 | VideoStreamAccessAndPreprocessing/RemoteAssistanceRiskControl.html |
| 视频流接入与预处理 | OTA 升级风险管理 | 人：乘客、软件开发人员、系统管理员；机：自动驾驶车辆、服务器、升级平台；环：网络环境、车辆状态、电池电量。 | 1. 服务器推送升级通知 -> 2. 车辆下载升级包 -> 3. 车辆校验升级包完整性 -> 4. 备份关键数据 -> 5. 车辆进入升级模式 -> 6. 执行升级 -> 7. 升级完成，重启 -> 8. 功能验证 -> 9. 上报升级结果 -> 10. 若失败，尝试回滚。 | 升级包损坏、升级过程断电、网络中断、版本不兼容、回滚失败、数据丢失、远程攻击。 | 升级日志、升级结果报告（成功、失败）、回滚记录、告警（升级失败、校验错误、网络中断）。 | VideoStreamAccessAndPreprocessing/OTAUpgardeRiskManagement.html |
| 视频流接入与预处理 | 近距离碰撞事件风险预警 | 人：驾驶员/乘客, 周围行人/车辆驾驶员；机：自动驾驶车辆、传感器、预警系统；环：道路环境、交通状况、天气状况、其他车辆/行人的行为。 | 1. 传感器数据采集 -> 2. 目标检测与跟踪 -> 3. 碰撞风险评估（基于距离、速度、方向） -> 4. 风险等级判断 -> 5. 发出预警（声音、视觉、触觉） -> 6. 若未采取措施，启动紧急制动。 | 行人突然闯入、车辆变道未打灯、障碍物识别延迟、系统误判、预警无效、预警信息过多造成干扰。 | 预警信息（目标类型、距离、方向、风险等级）、避让建议、紧急制动指令、事件记录（时间、地点、目标信息）。 | VideoStreamAccessAndPreprocessing/NearCollisionRiskWarning.html |
| 风险辨识 | 恶劣天气下的自动驾驶风险评估 | 人：乘客、远程协助人员；机：自动驾驶车辆（传感器、计算单元、控制系统）、监控平台；环：雨、雪、雾等恶劣天气环境、道路状况 | 1. 传感器数据采集（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）; 2. 传感器性能监控（噪声水平、数据完整性）; 3. 感知算法置信度评估; 4. 环境一致性检查（多传感器融合）; 5. 风险概率评估（基于天气状况）; 6. 路径可行性评估（考虑恶劣天气影响）; 7. 驾驶行为安全评估（车速、车距）; 8. 风险告警与策略调整（降低车速、保持更大车距、切换到安全车道、请求远程协助） | 1. 传感器故障：恶劣天气导致传感器性能下降; 2. 感知失败：雨、雪、雾等遮挡物导致感知算法失效; 3. 预测/决策错误：路面湿滑、能见度低等因素导致车辆或行人行为预测错误; 4. 路径规划错误：无法准确评估道路状况，导致路径规划错误 | 1. 实时风险评估报告（感知风险概率、路径风险等级等）; 2. 风险告警信息（针对驾驶员或远程协助人员）; 3. 驾驶策略调整指令（降低车速、保持车距等）; 4. 路径重新规划建议（避开高风险路段） | RiskIdentification/AdverseWeatherRiskAssessment.html |
| 风险辨识 | OTA更新过程中的风险监控与回滚 | 人：乘客、远程协助人员、开发人员、运维人员；机：自动驾驶车辆（计算单元、存储单元）、OTA更新服务器、监控平台；环：网络连接状态、系统运行状态 | 1. 更新包完整性校验; 2. 灰度发布与监控（选取少量车辆进行测试）; 3. 性能指标监控（传感器数据质量、行为预测置信度、驾驶行为安全性）; 4. 风险告警（更新失败、性能下降）; 5. 快速回滚（恢复到之前的版本） | 1. 更新风险：OTA更新失败或更新后模型性能下降; 2. 网络/系统故障：网络连接中断或系统出现故障导致更新失败; 3. 安全风险：更新包被恶意篡改，导致车辆被恶意控制 | 1. OTA更新状态报告（更新进度、成功率、错误信息）; 2. 性能监控报告（传感器数据质量、行为预测置信度）; 3. 风险告警信息（更新失败、性能下降）; 4. 回滚指令（恢复到之前的版本） | RiskIdentification/OTAUpdateRiskManagement.html |
| 风险辨识 | 网络攻击下的自动驾驶安全防护 | 人：乘客、远程协助人员、安全运维人员；机：自动驾驶车辆（计算单元、网络接口）、安全监控系统、入侵检测系统；环：网络环境、系统漏洞 | 1. 入侵检测系统：实时监测系统是否存在恶意入侵行为（非法访问、异常流量等）; 2. 数据安全审计：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; 3. 风险告警（发现入侵行为或违规行为）; 4. 安全加固（修复系统漏洞、隔离受感染组件）; 5. 切换到安全驾驶模式（限制车辆功能、请求远程协助） | 1. 安全风险：系统受到黑客攻击，导致车辆被恶意控制或数据泄露; 2. 网络/系统故障：网络连接不稳定或中断，导致安全防护失效; 3. 数据安全：用户隐私数据泄露 | 1. 安全监控报告（入侵检测日志、数据访问审计报告）; 2. 风险告警信息（发现入侵行为或违规行为）; 3. 安全加固建议（修复系统漏洞）; 4. 驾驶模式切换指令（切换到安全驾驶模式） | RiskIdentification/CybersecurityProtection.html |
| 风险辨识 | 紧急情况下的远程协助与人工干预 | 人：乘客、远程协助人员；机：自动驾驶车辆（通信模块、控制系统）、远程协助平台；环：复杂交通环境、突发事件 | 1. 风险告警（自动驾驶系统无法处理当前状况）; 2. 远程协助请求; 3. 远程协助人员接管车辆控制; 4. 人工干预（调整行驶方向、避开障碍物等）; 5. 完成紧急情况处理; 6. 将车辆控制权交还给自动驾驶系统 | 1. 预测/决策错误：系统无法准确预测其他车辆或行人的行为，导致决策错误; 2. 网络/系统故障：网络连接不稳定或中断，导致远程协助无法进行; 3. 人工干预失误：远程协助人员操作失误，导致事故发生 | 1. 远程协助记录（操作日志、视频录像）; 2. 人工干预报告（干预原因、操作过程、结果评估）; 3. 驾驶模式切换指令（人工干预、自动驾驶） | RiskIdentification/RemoteAssistanceandIntervention.html |
| 风险辨识 | 基于NLP的远程协助风险标签优化 | 人：远程协助人员、NLP模型开发人员；机：远程协助平台、NLP模型服务器；环：远程协助文本数据 | 1. 远程协助人员记录文本数据; 2. NLP模型对文本进行分析，自动标注风险标签; 3. 人工审核标签结果; 4. 如果标签错误，进行人工校正; 5. 将人工校正的数据用于模型训练，优化NLP模型 | 1. NLP风险标签错误：自然语言处理模型对远程协助文本的理解偏差，导致风险标签标注错误; 2. 数据质量：远程协助文本数据质量不高，影响模型训练效果 | 1. 优化后的NLP模型; 2. 更准确的风险标签; 3. 更高效的风险辨识 | RiskIdentification/NLPRiskTaggingOptimization.html |
| 风险辨识 | 车辆高速行驶下的控制指令执行监控 | 人：乘客、远程监控人员、车辆维护人员；机：自动驾驶车辆（速度传感器、加速度传感器、方向盘角度传感器、控制系统）；环：高速公路、路况（坡度、弯道） | 1. 接收控制指令（例如，加速、减速、转向）; 2. 监测车辆实际运动状态（速度、加速度、转向角度）; 3. 计算实际运动状态与控制指令的偏差; 4. 判断偏差是否超出安全范围; 5. 如果超出安全范围，则进行风险告警，并采取纠正措施（例如，调整控制指令、请求远程协助） | 1. 控制指令执行错误：控制系统出现故障，无法准确执行控制指令; 2. 传感器故障：传感器数据不准确，导致偏差计算错误; 3. 外部干扰：强风、路面不平整等外部因素干扰车辆运动 | 1. 实时偏差报告（实际运动状态与控制指令的偏差）; 2. 风险告警信息（偏差超出安全范围）; 3. 控制指令调整建议 | RiskIdentification/High-SpeedControlMonitoring.html |
| 风险检测 | 远程驾驶安全监控 | 远程驾驶员、远程协助工程师、自动驾驶系统、车辆传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）、车辆控制系统、网络通信链路、交通环境（天气、路况等）、服务器集群。 | 1. 传感器数据采集 -> 2. 数据传输 -> 3. 风险检测（传感器性能监控、算法置信度评估、环境一致性检查、驾驶行为安全评估等） -> 4. 风险告警 -> 5. 远程协助工程师介入（人工干预、远程控制） -> 6. 数据记录与分析，持续优化系统。 | 传感器故障、感知算法失效、网络中断、系统崩溃、驾驶员误操作、环境突变、恶意攻击、预测/决策错误、路径不可行。 | 实时风险告警信息、风险评估报告、干预建议、驾驶行为分析报告、系统健康状态报告、远程驾驶日志、安全事件记录。 | RiskDetection/RemoteDrivingSafetyMonitor.html |
| 风险检测 | OTA更新安全校验 | OTA服务器、车辆ECU、安全审计员、加密算法、车辆网络、通信链路、开发人员。 | 1. 开发人员构建更新包 -> 2. OTA服务器签名和加密更新包 -> 3. 车辆下载更新包 -> 4. 车辆ECU校验更新包完整性（哈希校验）和签名 -> 5. 若校验通过，则执行更新；若校验失败，则拒绝更新并告警 -> 6. 记录更新日志和校验结果。 | 更新包被篡改、恶意代码注入、更新过程中断电、更新后系统崩溃、安全漏洞利用。 | 更新包校验结果（成功/失败）、安全审计报告、更新日志、风险告警信息、更新包版本信息。 | RiskDetection/OTAUpdateSecurityValidation.html |
| 风险检测 | 感知系统故障诊断 | 自动驾驶系统、车辆传感器、诊断工具、远程协助工程师、车辆网络、数据分析平台。 | 1. 传感器数据采集 -> 2. 传感器性能监控 -> 3. 若检测到异常，则启动故障诊断 -> 4. 分析传感器数据、系统日志、故障代码 -> 5. 确定故障原因 -> 6. 提供修复建议（更换传感器、校准传感器、更新软件等） -> 7. 远程协助工程师介入（远程诊断、远程修复） -> 8. 记录诊断结果和修复过程。 | 传感器硬件故障、软件bug、环境干扰、数据噪声、校准误差、数据融合失效。 | 故障诊断报告、修复建议、传感器状态报告、系统日志、数据分析报告、远程协助记录。 | RiskDetection/PerceptionSystemFaultDiagnosis.html |
| 风险检测 | 路径规划风险评估 | 自动驾驶系统、地图数据、规划算法、车辆传感器、交通规则数据库、仿真环境、数据分析平台。 | 1. 获取地图数据和交通信息 -> 2. 规划路径 -> 3. 路径可行性评估（障碍物检测、道路封闭检测、交通规则冲突检测、路径长度评估） -> 4. 若路径不可行或存在风险，则重新规划路径 -> 5. 将规划路径发送给车辆控制系统 -> 6. 记录规划路径和评估结果。 | 地图数据错误、交通信息延迟、规划算法缺陷、障碍物误识别、道路封闭信息缺失、交通规则理解错误、路径长度超限。 | 规划路径信息、风险评估报告、路径可行性报告、重新规划路径信息、地图数据更新建议、交通规则修正建议。 | RiskDetection/PathPlanningRiskAssessment.html |
| 风险检测 | 行为预测可信度分析 | 自动驾驶系统、行为预测算法、车辆传感器、其他交通参与者、数据分析平台、远程协助工程师。 | 1. 车辆传感器采集周围环境信息 -> 2. 行为预测算法预测其他交通参与者的行为 -> 3. 评估行为预测的置信度 -> 4. 若置信度低于阈值，则增加对该行为的关注，并进行风险预警 -> 5. 记录行为预测结果和置信度信息 -> 6. 数据分析，优化行为预测算法。 | 行为预测算法缺陷、数据噪声、遮挡、环境干扰、行为模式突变、交通参与者违反交通规则。 | 行为预测结果、置信度信息、风险预警信息、行为分析报告、算法优化建议。 | RiskDetection/BehaviorPredictionConfidenceAnalysis.html |
| 风险检测 | 安全事件回溯与分析 | 自动驾驶系统、车辆传感器、事件记录、数据分析平台、安全专家、远程协助工程师。 | 1. 收集安全事件相关数据（传感器数据、系统日志、驾驶员操作记录、环境信息等） -> 2. 回溯事件过程 -> 3. 分析事件原因 -> 4. 总结经验教训 -> 5. 提出改进措施（优化算法、改进硬件、加强安全培训等） -> 6. 记录分析结果和改进措施。 | 数据缺失、数据错误、分析偏差、经验不足、改进措施不力、人为疏忽。 | 安全事件分析报告、事件回溯记录、经验教训总结、改进措施建议。 | RiskDetection/SafetyEventRetrospectAnalysis.html |
| 风险检测 | 多传感器融合失效监测 | 自动驾驶系统, 摄像头, 激光雷达, 毫米波雷达, 传感器融合算法, 数据监测模块, 远程协助工程师, 车辆控制系统. | 1. 各传感器独立采集环境数据 -> 2. 传感器融合算法处理数据 -> 3. 一致性检查与异常检测 -> 4. 告警生成 (若检测到失效) -> 5. (可选)切换备用方案 或 人工介入 -> 6. 数据记录与分析. | 传感器自身故障, 恶劣天气影响, 融合算法bug, 传感器校准问题, 硬件或软件兼容性问题. | 实时融合状态报告, 融合结果质量评估报告, 失效告警信息, 备用方案激活记录, 人工干预记录. | RiskDetection/Multi-SensorFusionFailureMonitor.html |
| 风险检测 | 动态告警阈值智能调整 | 告警系统, 历史数据, 预测模型, 告警阈值调整算法, 告警日志, 数据分析平台, 算法工程师. | 1. 收集告警历史数据 (例如告警频率, 误报率, 漏报率等) -> 2. 使用时序模型预测未来告警趋势 -> 3. 根据预测结果，动态调整告警阈值 -> 4. 持续监控告警效果 -> 5. 定期优化预测模型. | 历史数据不足, 预测模型不准确, 算法参数设置不合理, 系统响应延迟. | 动态告警阈值, 预测结果报告, 告警日志, 告警效果评估报告, 模型优化建议. | RiskDetection/DynamicAlertThresholdSmartAdjust.html |
| 风险评估 | 恶劣天气感知失效风险评估 | 人：远程协助工程师、车内乘客。机：自动驾驶车辆（传感器、计算单元）、远程协助系统。环：雨、雪、雾等恶劣天气，不同路况。 | 1. 传感器数据采集（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）。2. 感知模块处理（目标检测、识别、跟踪）。3. 系统判断天气状况是否恶劣。4. 调用风险评估模型，评估感知模块在当前天气下的失效概率。5. 模拟感知失效后的潜在后果（急刹车、偏离车道等）。6. 根据失效概率和后果严重程度，计算整体风险评分。7. 若风险评分超过阈值，触发告警或启动安全措施。 | 1. 感知算法在恶劣天气下性能下降。2. 传感器被遮挡或干扰。3. 天气状况突变。4. 数据质量问题导致评估偏差。 | 1. 感知失效概率评估报告。2. 风险评分。3. 告警信息。4. 建议的安全措施（如降低车速、增加跟车距离、切换至人工驾驶）。5. 远程协助需求 | RiskAssessment/AdverseWeatherPerceptionFailure.html |
| 风险评估 | 复杂交通路口决策错误风险评估 | 人：远程协助工程师、车内乘客、路口行人。机：自动驾驶车辆（决策模块）、路口交通设施、远程协助系统。环：复杂路口结构、交通流量、行人行为。 | 1. 传感器数据采集（车辆周围环境感知）。2. 预测模块处理（预测其他车辆和行人的运动轨迹）。3. 决策模块制定行车策略（如变道、转向）。4. 调用风险评估模型，评估决策错误的概率（基于历史数据和当前环境）。5. 模拟决策错误后的潜在后果（急刹车、变道失败、与行人碰撞等）。6. 根据失效概率和后果严重程度，计算整体风险评分。7. 若风险评分超过阈值，触发告警或启动安全措施。 | 1. 预测模块对其他车辆和行人的行为预测不准确。2. 决策模块的算法逻辑缺陷。3. 路口交通参与者的行为难以预测。4. 地图数据错误。 | 1. 决策错误概率评估报告。2. 风险评分。3. 告警信息。4. 建议的安全措施（如减速慢行、谨慎变道、优先礼让行人）。5. 远程协助请求 | RiskAssessment/ComplexIntersectionDecisionError.html |
| 风险评估 | 高速公路突发事件应对风险评估 | 人：远程协助工程师、车内乘客、事故车辆驾驶员。机：自动驾驶车辆（规划控制模块）、远程协助系统。环：高速公路环境、交通流量、突发事件。 | 1. 传感器数据采集（车辆周围环境感知）。2. 监测模块实时监测前方车辆的行驶状态。3. 系统判断是否发生突发事件。4. 调用风险评估模型，评估应对失败的概率。5. 模拟应对失败后的潜在后果。6. 根据失效概率和后果严重程度，计算整体风险评分。7. 若风险评分超过阈值，触发告警或启动安全措施。 | 1. 规划控制模块无法在短时间内做出正确反应。2. 执行机构（如刹车系统）故障。3. 网络延迟导致远程协助失效。4. 驾驶员接管失败。 | 1. 应对失败概率评估报告。2. 风险评分。3. 告警信息。4. 建议的安全措施（如紧急制动、车道保持）。5. 远程协助请求 | RiskAssessment/HighwayEmergencyResponse.html |
| 风险评估 | OTA更新失败风险评估 | 人：远程协助工程师、车内乘客、运维人员。机：自动驾驶车辆（计算单元、通信模块）、OTA更新服务器、远程协助系统。环：网络环境、更新过程。 | 1. 系统检查是否有新的软件更新可用。2. 评估更新包的完整性、安全性。3. 调用风险评估模型，评估更新失败或更新后出现问题的概率。4. 模拟更新失败的潜在后果（系统功能异常、驾驶安全性下降等）。5. 根据失效概率和后果严重程度，计算整体风险评分。6. 若风险评分超过阈值，延迟更新或启动安全措施。 | 1. 网络中断导致更新失败。2. 更新包损坏或存在安全漏洞。3. 新软件与现有硬件或软件不兼容。4. 更新后模型性能下降。 | 1. OTA更新失败概率评估报告。2. 风险评分。3. 告警信息。4. 建议的安全措施（如回滚至旧版本、请求远程协助）。5. 更新过程中的监控数据。 | RiskAssessment/OTAFailureRiskAssessment.html |
| 风险评估 | 网络安全攻击风险评估 | 人：远程协助工程师、车内乘客、安全专家。机：自动驾驶车辆（计算单元、通信模块）、车载网络、云平台、安全防护系统、远程协助系统。环：网络环境、攻击方式。 | 1. 安全监控系统实时监测网络流量和系统日志。2. 威胁情报系统分析潜在的安全威胁。3. 调用风险评估模型，评估系统被攻击的概率。4. 模拟系统被攻击后的潜在后果（车辆被恶意控制、用户隐私泄露、经济损失等）。5. 根据失效概率和后果严重程度，计算整体风险评分。6. 若风险评分超过阈值，启动安全防护措施或进行应急响应。 | 1. 系统存在安全漏洞。2. 黑客利用已知漏洞进行攻击。3. 攻击者获取车辆控制权限。4. 用户隐私数据泄露。 | 1. 网络安全攻击概率评估报告。2. 风险评分。3. 告警信息。4. 建议的安全防护措施（如升级防火墙、修复漏洞、增强身份验证）。5. 安全事件的调查报告。 | RiskAssessment/CybersecurityAttackRisk.html |
| 风险评估 | 地理围栏失效风险评估 | 人：远程协助工程师、车内乘客、运维人员。机：自动驾驶车辆（定位模块、地图数据、规划控制模块）、地理围栏系统、远程协助系统。环：地理环境、定位精度、系统状态。 | 1. 定位模块实时获取车辆位置信息。2. 系统判断车辆是否接近地理围栏边界。3. 调用风险评估模型，评估驶出围栏的概率（基于定位精度、系统状态、历史数据）。4. 模拟驶出围栏后的潜在后果（进入禁行区域、安全风险增加等）。5. 根据失效概率和后果严重程度，计算整体风险评分。6. 若风险评分超过阈值，触发告警或启动安全措施（减速、提醒驾驶员接管、请求远程协助）。 | 1. 定位模块出现误差或信号丢失。2. 地图数据不准确或未及时更新。3. 地理围栏系统配置错误。4. 规划控制模块未能及时调整车辆行驶轨迹。 | 1. 驶出地理围栏概率评估报告。2. 风险评分。3. 告警信息。4. 建议的安全措施（减速、切换至人工驾驶、请求远程协助）。5. 地理围栏区域的监控数据。 | RiskAssessment/GeofenceFailureRiskAssessment.html |
| 风险管控 | 雨天高速公路自动驾驶 | 人：乘客、远程监控员；机：自动驾驶车辆（传感器、计算平台、控制系统）；环：雨天、高速公路、其他车辆。 | 1. **感知流程:** 摄像头、激光雷达、毫米波雷达采集环境数据。 2. **融合流程:** 传感器融合模块处理多传感器数据，提升感知鲁棒性。 3. **定位流程:** 通过高精度地图和传感器数据进行车辆定位。4. **决策流程:** 决策规划模块根据感知结果和地图数据生成行驶路径。 5. **控制流程:** 控制系统执行决策规划模块的指令，控制车辆行驶。 6. **监控流程:** 系统实时监控车辆状态和环境数据，异常情况触发报警。 | 1. **感知系统风险:** 雨水干扰导致传感器数据质量下降，感知距离缩短。 2. **控制系统风险:** 路面湿滑导致车辆制动性能下降，容易发生侧滑或失控。 3. **网络风险:** 网络连接不稳定，影响远程监控和数据更新。 4. **决策系统风险:** 预测其他车辆行为不准确，导致决策失误。5. **融合策略风险:** 传感器故障切换机制失效 | 车辆安全平稳地行驶到目的地，并记录行驶过程中的各项数据（传感器数据、控制指令、车辆状态等），为后续分析和优化提供依据。 | RiskControl/RainyHighwayAutodriving.html |
| 风险管控 | 城市复杂路口自动驾驶 | 人：乘客、行人、骑行者；机：自动驾驶车辆、红绿灯系统；环：城市道路、交通信号灯、其他车辆。 | 1. **感知流程:** 摄像头、激光雷达等传感器采集路口环境数据，识别交通参与者和交通信号灯。 2. **预测流程:** 行为预测模型预测行人、车辆等交通参与者的行为轨迹。 3. **决策流程:** 基于博弈论的决策模型综合考虑各方利益，生成最优行驶策略。 4. **控制流程:** 控制系统执行决策指令，控制车辆安全通过路口。 5. **监控流程:** 系统实时监控车辆状态和路口交通情况，异常情况及时报警。 | 1. **行人风险:** 行人突然横穿马路，导致碰撞风险。 2. **车辆风险:** 其他车辆不遵守交通规则，导致行驶路线冲突。 3. **信号灯风险:** 信号灯故障或识别错误，导致违章或事故。 4. **决策系统风险:** 决策模型计算复杂，实时性难以保证.5. **预测模型风险:** 模型对行人非理性行为预测不准确。 | 车辆安全顺利地通过复杂路口，并记录行驶过程中的各项数据，为后续优化提供依据。 | RiskControl/UrbanIntersectionAutodrive.html |
| 风险管控 | 高速公路突发事故应急避险 | 人：乘客、事故车辆人员；机：自动驾驶车辆、远程救援系统；环：高速公路、事故现场、其他车辆。 | 1. **感知流程:** 传感器检测到前方事故车辆，识别障碍物距离和速度。 2. **风险评估流程:** 系统评估碰撞风险，判断是否需要采取紧急避险措施。 3. **决策流程:** 决策系统生成最佳避险策略（紧急制动、变道等）。 4. **控制流程:** 控制系统执行避险指令，控制车辆安全避开障碍物。 5. **通信流程:** 系统自动向远程救援中心发送报警信息，并提供事故现场信息。 | 1. **识别风险:** 传感器受到恶劣天气影响，无法准确识别事故车辆。 2. **决策风险:** 避险策略选择不当，导致车辆失控或与其他车辆发生碰撞。 3. **通信风险:** 网络连接中断，无法及时向救援中心发送报警信息。4. **控制风险:** 车辆机械故障，无法执行避险指令。5. **算法风险:** 自适应策略选择失败 | 车辆安全避开事故现场，并及时向救援中心发送报警信息，最大限度降低二次事故风险。 | RiskControl/HighwayEmergencyEvasion.html |
| 风险管控 | 隧道内自动驾驶 | 人：乘客，远程监控员；机：自动驾驶车辆(视觉传感器，激光雷达，惯性导航单元)，隧道照明系统；环：隧道环境，无GPS信号，光线变化，其他车辆。 | 1. **定位流程:** 系统切换到基于视觉和激光雷达的定位方式，结合离线高精度地图进行定位。 2. **感知流程:** 自动调节摄像头参数，适应隧道内的光线条件。 3. **决策流程:** 根据隧道内的道路结构和交通规则，规划行驶路径。 4. **控制流程:** 控制系统执行决策指令，控制车辆在隧道内安全行驶。 5. **监控流程:** 系统实时监控车辆状态和环境数据，网络中断时切换到离线运行模式。 | 1. **定位风险:** 隧道内特征信息少，视觉定位精度下降。 2. **感知风险:** 隧道内光线变化剧烈，影响传感器性能。 3. **网络风险:** 隧道内网络信号弱，影响数据传输和远程监控。 4. **地图风险:** 离线地图数据过时，与实际道路情况不符. 5. **数据加密风险:** 加密算法被破解，导致数据泄露。 | 车辆在隧道内安全平稳行驶，顺利驶出隧道。 | RiskControl/TunnelAutodriving.html |
| 持续监控与改进 | 恶劣天气下的远程接管决策 | 驾驶员（远程/车内）、自动驾驶系统、车载传感器（摄像头、激光雷达）、远程协助平台、天气状况、道路环境 | 1. 车载传感器感知环境信息，包括天气、路况、障碍物等； 2. 自动驾驶系统根据感知信息进行决策； 3. 当天气恶劣且感知置信度低于阈值时，系统触发风险评估； 4. 风险评估模块综合考虑风险等级、远程协助可行性（网络质量、车辆位置）等因素，预测远程协助需求； 5. 如果预测需要远程协助，且条件允许，则通知远程驾驶员准备接管； 6. 远程驾驶员接管车辆控制权，进行远程驾驶； 7. 系统持续监控远程协助效果，并记录相关数据用于后续改进。 | 1. 感知失败导致的决策失误； 2. 网络延迟导致接管指令滞后； 3. 远程驾驶员对本地环境判断不足； 4. 自动控制策略失效。 | 1. 是否需要人工接管的决策结果； 2. 远程驾驶员接管后的车辆控制指令； 3. 风险等级报告； 4. 远程协助效果评估报告。 | ContinuousMonitoringAndImprovement/RemoteTakeoverUnderBadWeather.html |
| 持续监控与改进 | 行人突然横穿马路时的紧急避让 | 自动驾驶系统、车载传感器、行人、道路环境、交通规则、远程协助平台 | 1. 车载传感器感知到行人突然出现； 2. 自动驾驶系统识别行人行为，判断其是否会横穿马路； 3. 系统预测碰撞风险，如果风险较高，则启动紧急避让策略； 4. 系统评估当前网络状况和车辆周围环境，判断是否可以进行远程协助； 5. 如果远程协助可行，系统向远程驾驶员发送接管请求； 6. 在远程驾驶员接管前，自动驾驶系统尝试自动控制，例如紧急制动或规避转向； 7. 远程驾驶员根据实际情况，调整车辆控制策略； 8. 系统记录事件数据，评估避让效果，用于后续改进。 | 1. 感知延迟或识别错误导致避让不及时； 2. 避让动作过于激进导致其他风险； 3. 自动驾驶系统违反交通规则； 4. 远程协助接入延迟，失去最佳干预时机。 | 1. 避让策略（紧急制动、规避转向）； 2. 是否请求远程协助的决策； 3. 远程驾驶员的控制指令； 4. 事件报告与效果评估。 | ContinuousMonitoringAndImprovement/PedestrianSuddenCrossingAvoid.html |
| 持续监控与改进 | 传感器故障时的安全停车 | 自动驾驶系统、车载传感器、远程协助平台、车辆状态、周围交通环境、维护人员 | 1. 自动驾驶系统检测到传感器故障； 2. 系统评估故障影响范围，判断是否还能安全行驶； 3. 如果无法安全行驶，系统启动安全停车策略； 4. 系统寻找合适的停车位置（路边、停车区域等）； 5. 系统通知远程协助平台，请求远程驾驶员协助选择停车位置或进行远程驾驶； 6. 在远程驾驶员接管前，自动驾驶系统控制车辆缓慢减速，驶向停车位置； 7. 车辆停稳后，系统通知维护人员进行维修； 8. 系统记录故障数据和停车过程，用于后续分析和改进。 | 1. 传感器故障导致系统完全失去感知能力； 2. 停车位置选择不当导致二次事故； 3. 远程协助无法及时接入； 4. 自动控制策略失效。 | 1. 安全停车位置； 2. 是否需要远程协助的决策； 3. 远程驾驶员的控制指令； 4. 传感器故障报告。 | ContinuousMonitoringAndImprovement/SafeStopDuringSensorFailure.html |
| 持续监控与改进 | 联邦学习模型聚合失败处理 | 联邦学习平台、车辆数据、模型管理平台、算法工程师、数据分析平台 | 1. 联邦学习平台启动模型训练流程； 2. 各车辆节点利用本地数据进行模型训练； 3. 联邦学习平台尝试对各节点模型进行聚合； 4. 如果聚合失败，平台触发异常处理流程； 5. 数据分析平台分析各节点数据分布情况，诊断聚合失败原因； 6. 算法工程师根据分析结果，调整联邦学习算法或数据预处理方式； 7. 模型管理平台重新部署新的模型训练流程； 8. 联邦学习平台重新启动模型训练，直至聚合成功。 | 1. 聚合后的全局模型性能下降； 2. 联邦学习流程中断； 3. 数据安全问题； 4. 算法选择不当。 | 1. 模型聚合失败报告； 2. 数据分布分析报告； 3. 优化后的联邦学习算法或数据预处理方案； 4. 成功聚合的全局模型。 | ContinuousMonitoringAndImprovement/FLModelAggregationFailure.html |