| 场景名 | 场景人机环 | 场景流程 | 场景风险 | 场景输出 | 文件链接 |
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| 城市高峰期自动驾驶通勤 | 人：乘客、交通管理者、远程监控人员；机：自动驾驶车辆、传感器、计算单元、通信设备；环：拥堵的城市道路、复杂的交通状况、行人、自行车、其他车辆、交通信号灯、天气状况。 | 业务流程：乘客设定目的地 -> 系统路径规划 -> 车辆启动 -> 自动驾驶 -> 实时交通信息融合 -> 动态路径调整 -> 车辆到达目的地 -> 乘客下车。数据流程：传感器数据采集 -> 数据预处理 -> 感知模块（目标检测、分割、跟踪）-> 预测模块 -> 规划模块 -> 控制模块 -> 车辆执行。应用流程：1. 根因智能知识库集成：在出现异常时快速定位并解决问题；2. GAN数据增强：应对Corner Case场景；3. GNN交通参与者关系建模：预测周围车辆和行人的行为；4. RL驾驶策略优化：优化驾驶策略，提高效率和安全性；5. 高维分治风险知识库：评估潜在风险；6. 风险思维熵多目标优化：优化系统性能，应对风险；7. 动态路径规划与实时交通信息融合： 根据交通情况调整路线。 | 1. 突发交通事件（事故、道路施工）导致路线规划失效；2. 行人或非机动车突然闯入；3. 恶劣天气（暴雨、雾霾）影响传感器性能；4. 其他车辆不规范驾驶行为（加塞、变道）; 5. 信号灯故障或指示不清；6. 高精度地图数据不准确或未及时更新 | 1. 缩短通勤时间；2. 降低燃油消耗；3. 减少驾驶疲劳；4. 安全平稳的驾驶体验；5. 实时交通信息和预计到达时间；6. 驾驶行为数据和系统日志。 | UrbanRushHourAutonomousCommute.html |
| 高速公路长途货运 | 人：调度员、远程监控人员、货物接收方；机：自动驾驶卡车、传感器、通信设备、车载计算平台；环：高速公路、其他车辆、天气状况、道路状况、隧道、收费站。 | 业务流程：调度员分配任务 -> 卡车装载货物 -> 系统规划路线 -> 自动驾驶 -> 实时监控 -> 到达目的地 -> 卸载货物 -> 完成任务。数据流程：传感器数据采集 -> 数据处理 -> 感知模块 -> 预测模块 -> 规划模块 -> 控制模块 -> 车辆执行 -> 数据上传至云端。应用流程：1. 根因智能知识库集成：快速定位并解决车辆故障；2. GAN数据增强：增强在恶劣天气下的感知能力；3. GNN交通参与者关系建模：预测周围车辆的行驶轨迹；4. RL驾驶策略优化：优化油耗和行驶时间；5. 高维分治风险知识库：评估长途运输风险；6. 风险思维熵多目标优化：平衡效率、安全和成本；7. 动态路径规划与实时交通信息融合： 根据实时交通状况调整路线。 | 1. 长时间高速行驶带来的系统稳定性风险；2. 极端天气（暴雪、大风）影响车辆控制；3. 货物安全问题（盗窃、损坏）；4. 突发交通拥堵或事故；5. 基础设施问题（道路损坏、服务区故障）; 6. 网络通信中断影响远程监控和控制 | 1. 降低运输成本；2. 提高运输效率；3. 减少驾驶员疲劳；4. 实时货物位置和状态信息；5. 安全可靠的运输服务；6. 驾驶行为数据和系统日志。 | HighwayLong-HaulTrucking.html |
| 城市低速物流配送 | 人：配送员、商家、用户、远程监控人员；机：自动驾驶配送车辆、传感器、无人机（可选）、储物箱；环：城市街道、行人、自行车、其他车辆、路边障碍物、送货地点。 | 业务流程：商家下单 -> 系统分配任务 -> 自动驾驶配送车辆装载货物 -> 规划路线 -> 自动驾驶 -> 到达配送地点 -> 通知用户 -> 用户取货 -> 完成任务。数据流程：传感器数据采集 -> 数据处理 -> 感知模块 -> 预测模块 -> 规划模块 -> 控制模块 -> 车辆执行 -> 数据上传至云端。应用流程：1. 根因智能知识库集成：快速定位车辆故障；2. GAN数据增强：增强在复杂城市环境下的感知能力；3. GNN交通参与者关系建模：预测行人和其他车辆的行为；4. RL驾驶策略优化：优化配送路线和速度；5. 高维分治风险知识库：评估配送过程中的风险；6. 风险思维熵多目标优化：平衡效率、安全和成本；7. 自动化数据采集与标注: 快速迭代地图数据 | 1. 行人或非机动车突然出现；2. 复杂的城市道路环境（狭窄街道、临时停车、违章建筑）；3. 货物安全问题（盗窃、损坏）；4. 车辆被恶意破坏或盗窃；5. 配送地点环境复杂（楼梯、电梯、门禁）; 6. 地图数据精度不足 | 1. 提高配送效率；2. 降低配送成本；3. 减少人工干预；4. 实时货物位置和状态信息；5. 安全可靠的配送服务；6. 驾驶行为数据和系统日志。 | UrbanLow-SpeedDelivery.html |
| 限定区域内的自动驾驶摆渡 | 人：乘客、园区管理者、远程监控人员；机：自动驾驶摆渡车、传感器、站点设施；环：园区道路、行人、自行车、其他车辆、站点位置、交通标志。 | 业务流程：乘客在站点候车 -> 车辆到达站点 -> 乘客上车 -> 车辆自动行驶到下一站点 -> 乘客下车。数据流程：传感器数据采集 -> 数据处理 -> 感知模块 -> 预测模块 -> 规划模块 -> 控制模块 -> 车辆执行 -> 数据上传至云端。应用流程：1. 根因智能知识库集成：快速解决车辆故障；2. GAN数据增强：增强在特定区域环境下的感知能力；3. GNN交通参与者关系建模：预测行人和其他车辆的行为；4. RL驾驶策略优化：优化站点停靠和行驶路线；5. 高维分治风险知识库：评估园区内行驶风险；6. 风险思维熵多目标优化：平衡效率、安全和成本；7. 远程协助需求优化: 减少人工干预的需求。 | 1. 行人或自行车突然进入行驶路线；2. 车辆在站点停靠时的安全问题；3. 恶劣天气影响车辆行驶；4. 园区内其他车辆的违规行为；5. 地图数据更新不及时；6. 系统故障导致车辆停运 | 1. 提高通行效率；2. 降低运营成本；3. 减少人工干预；4. 安全可靠的摆渡服务；5. 实时车辆位置和预计到达时间；6. 驾驶行为数据和系统日志。 | GeofencedAutonomousShuttle.html |
| 矿区无人驾驶运输 | 人：矿区工人、调度员、远程监控人员；机：自动驾驶卡车、传感器、装载机、卸载机；环：矿区道路、矿石堆、其他车辆、粉尘、恶劣天气。 | 业务流程：调度员分配任务 -> 卡车到达装载地点 -> 装载机装载物料 -> 卡车自动行驶到卸载地点 -> 卸载机卸载物料 -> 完成任务。数据流程：传感器数据采集 -> 数据处理 -> 感知模块 -> 预测模块 -> 规划模块 -> 控制模块 -> 车辆执行 -> 数据上传至云端。应用流程：1. 根因智能知识库集成：快速解决车辆故障；2. GAN数据增强：增强在恶劣环境下的感知能力；3. GNN交通参与者关系建模：预测装载机、卸载机的行为；4. RL驾驶策略优化：优化运输路线和速度；5. 高维分治风险知识库：评估矿区运输风险；6. 风险思维熵多目标优化：平衡效率、安全和成本；7. 自动化数据采集与标注：快速迭代地图数据。 | 1. 矿区道路崎岖不平；2. 粉尘、恶劣天气影响传感器性能；3. 装载机、卸载机的操作失误；4. 车辆碰撞或倾覆；5. 系统故障导致车辆停运；6. 矿区环境复杂，地图更新频繁 | 1. 降低人员伤亡风险；2. 提高运输效率；3. 降低运营成本；4. 实时物料位置和状态信息；5. 安全可靠的运输服务；6. 驾驶行为数据和系统日志。 | MiningAutonomousTransportation.html |
| 自动驾驶清扫车 | 人：环卫工人、远程监控人员；机：自动驾驶清扫车、传感器、清扫装置、垃圾收集装置；环：城市街道、路边垃圾、行人、其他车辆、树木、花坛。 | 业务流程：调度员设定清扫区域 -> 自动驾驶清扫车规划清扫路线 -> 车辆启动，开始清扫 -> 垃圾收集装置装满，返回垃圾处理站 -> 卸载垃圾 -> 继续清扫。数据流程：传感器数据采集 -> 数据处理 -> 感知模块 -> 预测模块 -> 规划模块 -> 控制模块 -> 车辆执行 -> 数据上传至云端。应用流程：1. 根因智能知识库集成：快速解决车辆故障；2. GAN数据增强：增强在复杂城市环境下的感知能力；3. GNN交通参与者关系建模：预测行人和其他车辆的行为；4. RL驾驶策略优化：优化清扫路线和速度；5. 高维分治风险知识库：评估清扫过程中的风险；6. 风险思维熵多目标优化：平衡效率、安全和成本；7. 自动化数据采集与标注: 识别路面垃圾。 | 1. 行人或自行车突然进入清扫区域；2. 路边停放车辆影响清扫效果；3. 清扫装置故障；4. 垃圾收集装置容量不足；5. 恶劣天气影响清扫效果；6. 传感器被遮挡或损坏 | 1. 提高清扫效率；2. 降低清扫成本；3. 改善环境卫生；4. 减少人工干预；5. 实时车辆位置和清扫状态信息；6. 驾驶行为数据和系统日志。 | AutonomousSweeperVehicle.html |