管理和集成来自不同数据源的数据，如传感器数据、日志数据、地图数据等。
| 数据源名称 | 状态 | 操作 |
|---|---|---|
| 传感器数据 | 已启用 | |
| 日志数据 | 已启用 | |
| 地图数据 | 已启用 |
数据接入种类: 3
数据清洗率: 99.5%
使用规则引擎和机器学习模型识别自动驾驶系统中的故障模式。
| 故障模式 | 描述 | 识别方法 |
|---|---|---|
| 传感器失效 | 传感器数据异常或缺失 | 规则引擎 |
| 通信中断 | 车辆与服务器之间的通信中断 | 机器学习模型 |
故障模式覆盖率: 96%
识别准确率: 92%
结果将在这里显示...
基于告警规则检测自动驾驶系统中的风险事件。
| 事件 | 触发条件 | 级别 |
|---|---|---|
| 车辆超速 | 车速超过120 km/h | 高 |
| 传感器故障 | 传感器数据异常 | 中 |
告警触发有效率: 85%
平均提前预警时间: 25 小时
告警误报率: 4%
告警响应时间: 14 分钟
评估自动驾驶系统中的风险等级和风险评分。
| 风险 | 描述 | 等级 | 评分 |
|---|---|---|---|
| 碰撞风险 | 车辆与障碍物发生碰撞的风险 | 高 | 95 |
| 失控风险 | 车辆失去控制的风险 | 中 | 75 |
风险优先级准确率: 78%
风险评估自动化率: 55%
制定和执行干预策略，以降低自动驾驶系统中的风险。
| 策略 | 描述 | 结果 |
|---|---|---|
| 紧急制动 | 车辆检测到碰撞风险时，自动启动紧急制动 | 成功 |
| 减速行驶 | 车辆检测到失控风险时，自动减速行驶 | 成功 |
主动干预有效率: 65%
平均修复时间 (MTTR): 55 分钟
一次性解决率: 86%
管理和维护自动驾驶系统中的知识条目。
知识库更新频率: 每周一次
用户反馈响应率: 95%
知识库准确率: 99%
| 标题 | 内容 | 类别 | 版本 | 操作 |
|---|---|---|---|---|
| 传感器故障排查 | 检查传感器连接，更新驱动 | 传感器 | 1.2 |
自动化知识提取: 从日志数据中自动提取关于电机过热的解决方案
检索和推荐与自动驾驶系统相关的知识条目。
搜索结果将在这里显示...
知识检索平均时间: 4 秒
知识推荐采纳率: 75%
监控自动驾驶系统的性能指标，并在出现异常时发出告警。
告警误报率: 3%
告警响应时间: 12 分钟
查询结果显示在这里...