风险控制仪表盘

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##实施数据## 应用场景

以下数据模拟了自动驾驶运营中可能出现的风险场景,用于验证风险控制系统的有效性。

故障ID 故障描述 根本原因 解决方案 故障发生时间 修复时间 MTTR(分钟) 解决方案成功率 数据状态 发生频率 是否需要人工介入 人工介入耗时 场景类型
F001 感知系统无法识别前方车辆 激光雷达数据受到雨水干扰 重新启动激光雷达,并开启雨天模式 2024-01-01 10:00:00 2024-01-01 10:15:00 15 95% 异常 2 10分钟 传感器故障诊断
F002 决策系统死锁,导致车辆急刹车 规则冲突,未考虑特定交通场景 修改规则,增加特定交通场景的判断 2024-01-02 12:00:00 2024-01-02 12:30:00 30 85% 警告 1 30分钟 决策规划错误排查
F003 导航系统频繁出错,导致车辆绕路 地图数据更新不及时,缺少新增道路信息 更新地图数据,并强制刷新缓存 2024-01-03 14:00:00 2024-01-03 14:45:00 45 90% 正常 1 0分钟 决策规划错误排查
F004 车辆突然变道,险些与相邻车辆发生碰撞 推理引擎的缺陷,对复杂交通场景判断错误 修复推理引擎,并增加 corner case 数据训练 2024-01-04 16:00:00 2024-01-04 16:50:00 50 75% 警告 2 60分钟 决策规划错误排查
F005 车辆无法启动,无法提供Robotaxi服务 电池电量耗尽,未能及时充电 更换电池,并优化充电策略 2024-01-05 18:00:00 2024-01-05 18:20:00 20 100% 正常 1 20分钟 业务中断
F006 无法识别交通信号灯,导致车辆在路口停车 摄像头故障,夜晚图像质量差 更换摄像头,并升级图像处理算法 2024-01-06 20:00:00 2024-01-06 20:40:00 40 80% 警告 2 40分钟 感知系统故障