自动驾驶能量优化与风险评估系统

帕累托最优解

解决方案名称 计算资源成本 (元/小时) 碰撞率 (次/千公里) 能源消耗 (瓦特/公里) 系统延迟 (毫秒)
均衡方案A 15 0.05 250 20
节能优先方案B 12 0.08 200 25
安全至上方案C 18 0.03 300 15

数据生成方式:模拟算法生成不同策略下的指标数据。

数据采集方式:此处为静态模拟数据,实际应用中将从数据库或API接口读取数据。

悬架系统控制

速度 (km/h) 路面颠簸高度 (cm) 垂直加速度 (m/s²) 车身高度 (cm) 算法 成本 (元/小时) 能耗 (瓦特/公里)
60 5 2.5 75 PID 10 200
80 8 3.2 72 自适应控制 12 220
40 3 1.8 78 模糊控制 8 180

数据生成方式:模拟车辆行驶过程中的悬架系统数据。

数据采集方式:此处为静态模拟数据,实际应用中将从车辆传感器读取数据。

传感器融合配置

传感器类型 权重 噪声水平 更新频率 (Hz)
摄像头 0.6 0.05 30
激光雷达 0.8 0.03 10
毫米波雷达 0.7 0.04 20

数据生成方式:根据不同传感器的性能特点进行模拟配置。

数据采集方式:此处为静态模拟数据,实际应用中可从配置文件或API接口读取数据。

决策规划策略

策略名称 优先级 限速 (km/h) 路径规划算法
安全优先 1 60 A*
效率优先 2 80 Dijkstra
节能优先 3 70 RRT

数据生成方式:预设不同的行驶策略,并根据实际环境进行调整。

数据采集方式:此处为静态模拟数据,实际应用中可根据环境感知数据动态选择策略。

风险评估

资源占用 (%) 能源消耗 (瓦特/公里) 安全裕度 碰撞风险
70 220 0.8 0.04

数据生成方式:根据系统运行状态和环境数据进行计算。

数据采集方式:此处为静态模拟数据,实际应用中将从系统监控和传感器数据读取数据。

优化参数配置

数据生成方式:手动调整优化参数权重。

数据采集方式:此处为用户输入,实际应用中可从配置文件或数据库读取数据。