恶劣天气自动驾驶决策规划 - 风险思维熵多目标优化
Pareto 解决方案管理
Pareto 解决方案列表
| ID |
名称 |
每小时成本 |
碰撞率 |
能源消耗 |
系统延迟 |
风险熵 |
操作 |
| 1 |
方案A |
100 |
0.01 |
50 |
10 |
0.05 |
|
| 2 |
方案B |
80 |
0.02 |
40 |
15 |
0.08 |
|
| 3 |
方案C |
60 |
0.03 |
30 |
20 |
0.12 |
|
风险指标
| ID |
名称 |
类型 |
单位 |
数据来源 |
处理规则 |
数值 |
时间戳 |
解决方案ID |
天气ID |
道路ID |
事件ID |
| 1 |
碰撞率 |
安全性 |
次/千公里 |
测试数据 |
统计碰撞次数 |
0.01 |
2023-11-16 08:00:00 |
1 |
1 |
1 |
1 |
| 2 |
覆盖率 |
安全性 |
% |
测试数据 |
统计覆盖范围 |
95 |
2023-11-16 08:00:00 |
1 |
1 |
1 |
1 |
| 3 |
CPU使用率 |
性能 |
% |
系统监控 |
平均CPU使用率 |
80 |
2023-11-16 08:00:00 |
1 |
1 |
1 |
1 |
风险事件
| ID |
名称 |
描述 |
时间戳 |
风险等级 |
影响组件 |
可能原因 |
缓解策略 |
策略ID |
| 1 |
感知系统误识别行人 |
摄像头受到遮挡，导致行人识别错误 |
2023-11-16 08:00:00 |
高 |
感知系统 |
摄像头故障，环境干扰 |
增加冗余传感器，优化算法 |
1 |
| 2 |
决策系统规划路径错误 |
高精地图数据错误，导致路径规划错误 |
2023-11-16 08:00:00 |
中 |
决策系统 |
地图数据错误，算法缺陷 |
优化算法，更新地图数据 |
2 |
风险缓解策略
| ID |
风险类别 |
策略名称 |
策略描述 |
有效性评分 |
成本估算 |
实施细节 |
责任方 |
状态 |
| 1 |
感知风险 |
增加传感器冗余 |
增加摄像头和雷达的数量，提高感知系统的可靠性 |
0.85 |
10000 |
在车辆前后增加摄像头和雷达 |
感知系统团队 |
已完成 |
| 2 |
规划风险 |
优化算法 |
使用更鲁棒的路径规划算法，提高路径规划的准确性 |
0.90 |
5000 |
使用A*算法或Dijkstra算法 |
决策系统团队 |
实施中 |
风险指标权重管理
车路协同数据 (示例)
交通信号灯信息
{
"timestamp": "2023-11-16 08:00:00",
"location": {"longitude": 116.404, "latitude": 39.907},
"intersection_id": "I001",
"signal_state": {
"north": {"color": "green", "remaining_time": 20},
"south": {"color": "red", "remaining_time": 15},
"east": {"color": "red", "remaining_time": 15},
"west": {"color": "red", "remaining_time": 15}
}
}
道路事件信息
{
"timestamp": "2023-11-16 08:00:00",
"event_type": "施工", // 施工，事故，拥堵
"location": {"longitude": 116.404, "latitude": 39.907},
"description": "道路施工，占用左侧车道",
"start_time": "2023-11-15 08:00:00",
"end_time": "2023-11-17 18:00:00",
"affected_lanes": ["left"]
}
车辆状态信息
{
"timestamp": "2023-11-16 08:00:00",
"vehicle_id": "V001",
"location": {"longitude": 116.405, "latitude": 39.908},
"speed": 30,
"heading": 90 // 车辆行驶方向，单位度
}
环境感知信息
{
"timestamp": "2023-11-16 08:00:00",
"location": {"longitude": 116.404, "latitude": 39.907},
"objects": [
{"type": "行人", "distance": 10, "direction": "前方"},
{"type": "车辆", "distance": 20, "direction": "左侧"},
{"type": "交通标志", "value": "限速60", "distance": 5}
]
}
测试数据示例 (场景1 - 红绿灯路口)
{
"timestamp": "2023-11-16 08:00:00",
"location": {"longitude": 116.404, "latitude": 39.907},
"scenario": "红绿灯路口",
"vehicle_state": {
"speed": 40,
"distance_to_intersection": 100
},
"traffic_light_info": {
"signal_state": {
"north": {"color": "green", "remaining_time": 10},
"south": {"color": "red", "remaining_time": 25},
"east": {"color": "red", "remaining_time": 25},
"west": {"color": "red", "remaining_time": 25}
}
},
"expected_result": {
"action": "减速",
"speed": 20,
"reason": "红绿灯即将变灯"
}
}
测试数据示例 (场景2 - 道路施工)
{
"timestamp": "2023-11-16 08:00:00",
"location": {"longitude": 116.404, "latitude": 39.907},
"scenario": "道路施工",
"vehicle_state": {
"speed": 60,
"current_route": ["A", "B", "C"]
},
"road_event_info": {
"event_type": "施工",
"location": {"longitude": 116.406, "latitude": 39.909},
"affected_lanes": ["all"]
},
"expected_result": {
"action": "规划新路线",
"new_route": ["A", "D", "E", "C"],
"reason": "前方道路施工"
}
}