实时风险监控和告警

实施数据

以下是根据您提供的实施数据生成的一个人工干预示例：

            
{
    "场景编号": "AG-001",
    "场景描述": "自动驾驶系统在复杂路口无法判断通行权限",
    "触发条件": "多个交通参与者同时出现，规则引擎无法确定最优策略",
    "预期的人工干预操作": "人工远程选择通行路线",
    "测试重点": "验证干预后车辆是否按照人工指令行驶；验证干预指令是否被正确记录；验证界面显示是否清晰，操作是否便捷"
}

测试数据

以下是根据您提供的测试数据生成的一个人工干预示例：

            
{
    "场景编号": "AG-001",
    "场景描述": "复杂路口无法判断通行权限",
    "触发条件": "多个交通参与者同时出现，规则引擎无法确定最优策略，且置信度低于阈值。",
    "预期的人工干预操作": "人工远程选择通行路线，并设置优先级。",
    "需要的数据支撑": "实时视频画面、路口交通参与者信息（位置、速度、类型）、历史通行记录、当前交通规则。",
    "产生的数据": "人工选择的路线、优先级、操作员ID、操作时间、干预原因、干预后的行驶轨迹、干预后系统行为记录。",
    "测试重点": "验证干预后车辆是否按照人工指令行驶；干预指令是否被正确记录；界面显示是否清晰，操作是否便捷；人工干预是否提高了通行效率。"
}

数据采集方式

数据采集通过多种传感器和系统日志进行，包括：

摄像头: 采集实时视频画面。
激光雷达: 采集障碍物和交通参与者的位置信息。
网络连接：检测可疑的网络连接。
日志系统: 记录系统行为和错误信息。

数据生成方式

数据通过以下方式生成：

模拟交通环境: 模拟各种交通场景和事件。
故障注入: 模拟传感器故障和系统错误。
人工输入: 创建新的风险和告警信息。
安全监控系统: 检测到可疑的网络连接时发出告警。