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| class CPDReliabilityAnalyzer:
"""
ADAC CPD测试结果分析器
核心问题定位：
1. 新生儿检测是普遍短板
2. ISOFIX安装比安全带安装更难检测
3. 间接CPD完全无法检测实际存在
原因分析：
- 新生儿呼吸幅度极小（~2mm胸壁运动）
- ISOFIX金属支架遮挡雷达信号
- 后向婴儿座椅的侧壁遮挡
- 间接系统只记忆"曾有乘客"但无法确认"当前仍在"
"""
def __init__(self):
self.test_results = {
'radar_system_a': {
'toddler_forward': 'pass',
'newborn_isofix': 'fail',
'newborn_seatbelt': 'partial',
'dog': 'pass',
},
'ultrasonic_b': {
'toddler_forward': 'pass',
'newborn_isofix': 'fail',
'newborn_seatbelt': 'partial',
'dog': 'pass',
},
'radar_c': {
'toddler_forward': 'pass',
'newborn_isofix': 'fail',
'newborn_seatbelt': 'partial',
'dog': 'pass',
},
'indirect_d': {
'toddler_forward': 'fail',
'newborn_isofix': 'fail',
'newborn_seatbelt': 'fail',
'dog': 'fail',
}
}
def get_reliability_matrix(self) -> np.ndarray:
"""获取可靠性矩阵"""
systems = list(self.test_results.keys())
scenarios = list(next(iter(self.test_results.values())).keys())
matrix = np.zeros((len(systems), len(scenarios)))
for i, sys in enumerate(systems):
for j, sc in enumerate(scenarios):
result = self.test_results[sys][sc]
matrix[i, j] = {'pass': 1.0, 'partial': 0.5, 'fail': 0.0}[result]
return matrix, systems, scenarios
def identify_gaps(self) -> list:
"""识别技术缺口"""
gaps = []
gaps.append({
'gap': '新生儿ISOFIX安装检测失败',
'severity': 'critical',
'root_cause': 'ISOFIX金属支架遮挡雷达信号 + 新生儿呼吸幅度<2mm',
'affected_systems': ['radar_a', 'ultrasonic_b', 'radar_c'],
'potential_solutions': [
'多角度雷达部署（B柱+顶棚）避免ISOFIX遮挡',
'UWB sensing（穿透金属能力更强）',
'热阵列传感器（不受金属遮挡影响）',
'融合方案：雷达+热阵列+间接推断'
]
})
gaps.append({
'gap': '间接CPD无法检测实际存在',
'severity': 'critical',
'root_cause': '仅基于逻辑推断（门开/关、座椅占用记忆），无实时传感',
'affected_systems': ['indirect_d'],
'potential_solutions': [
'升级为直接CPD（增加内舱传感器）',
'Euro NCAP 2026要求直接CPD，间接系统将无法合规'
]
})
gaps.append({
'gap': '新生儿安全带安装部分检测',
'severity': 'high',
'root_cause': '无ISOFIX遮挡但仍受婴儿座椅侧壁影响 + 呼吸幅度极小',
'affected_systems': ['radar_a', 'ultrasonic_b', 'radar_c'],
'potential_solutions': [
'提高雷达灵敏度（但可能增加误报）',
'AI增强：使用深度学习从噪声中提取微弱呼吸信号',
'多传感器融合：雷达+热阵列+声学'
]
})
return gaps
if __name__ == "__main__":
analyzer = CPDReliabilityAnalyzer()
matrix, systems, scenarios = analyzer.get_reliability_matrix()
print("=== CPD可靠性矩阵 ===")
print(f"系统: {systems}")
print(f"场景: {scenarios}")
print(f"矩阵:\n{matrix}")
print(f"\n场景通过率: {matrix.mean(axis=0)}")
print(f"系统通过率: {matrix.mean(axis=1)}")
gaps = analyzer.identify_gaps()
print(f"\n=== 技术缺口 ({len(gaps)}) ===")
for gap in gaps:
print(f"\n[{gap['severity'].upper()}] {gap['gap']}")
print(f" 根因: {gap['root_cause']}")
print(f" 解决方案:")
for s in gap['potential_solutions']:
print(f" - {s}")
|
