紧急避障系统

数据采集方式：

环境监测数据：通过车载传感器实时采集，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等。传感器融合算法用于提高感知精度。

避障轨迹数据：由自动驾驶系统的决策规划模块生成，基于传感器数据、地图信息和交通规则等。

风险评估数据：基于避障轨迹、环境信息和车辆状态等，通过风险评估模型计算得出。该模型考虑了碰撞概率、避障成功率和车辆稳定性等因素。

控制参数数据：由车辆控制模块生成，用于控制车辆的制动和转向。这些参数会影响避障效果和乘客舒适性。

数据生成方式：

传感器数据：来自真实传感器或仿真环境。仿真环境可以模拟各种交通场景和天气条件，用于测试自动驾驶系统的性能。

避障轨迹数据：通过路径规划算法生成，例如RRT*、A*等。这些算法旨在找到安全可行的避障轨迹，并尽可能优化行驶效率。

风险评估数据：通过概率模型和机器学习算法生成。例如，可以使用贝叶斯网络预测碰撞概率，或使用深度学习模型评估避障成功率。

控制参数数据：通过PID控制、模型预测控制等方法生成。这些方法旨在精确控制车辆的运动状态，并实现平稳舒适的避障操作。

测试数据 (示例)：

• 传感器数据： 距离：30米，速度：60公里/小时，障碍物类型：车辆，交通状况：拥堵，天气状况：雨。
• 避障轨迹： 轨迹点：[{x:0, y:0}, {x:5, y:3}, {x:10, y:6}]，预计时间：1.0秒，距离：15米。
• 风险评估： 碰撞风险：0.05，避障成功率：95%，稳定性风险：0.02。
• 控制参数： 制动压力：70，转向角度：-10度。