雷洪钧：汽车自动驾驶技术与实例的研究(上)
论我国自动驾驶汽车侵权责任体系的构建——德国《道路交通法》的修订及其借鉴
２０２１年２月第１９卷第１期㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀时代法学ＰｒｅｓｅｎｔｄａｙＬａｗＳｃｉｅｎｃｅ㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀Ｆｅｂ.㊀２０２１Ｖｏｌ.１９Ｎｏ.１论我国自动驾驶汽车侵权责任体系的构建德国«道路交通法»的修订及其借鉴∗何㊀坦(长沙学院ꎬ湖南长沙㊀４１００２２)摘㊀要:针对自动驾驶汽车可能带来的法律问题ꎬ德国立法者在坚持既有的机动车侵权责任框架和归责传统的同时ꎬ还针对自动驾驶汽车的准入以及驾驶人的权利义务等问题ꎬ对德国«道路交通法»进行了修订ꎮ按照我国侵权责任理论框架来处理自动驾驶汽车侵权问题ꎬ会出现责任主体认定模糊㊁过错判断标准滞后㊁归责原则混杂等困境ꎮ通过对德国理论的分析与借鉴ꎬ针对我国自动驾驶汽车侵权问题ꎬ有必要重新解读相关规定㊁明确缺陷认定标准㊁尽快制定专门的法律规范ꎮ关键词:自动驾驶汽车ꎻ机动车责任ꎻ产品责任ꎻ危险责任ꎻ过失相抵中图分类号:Ｄ９２３.８㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:１６７２￣７６９Ｘ(２０２１)０１￣００４６￣１３ＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ ｓＡｕｔｏｎｏｍｏｕｓＶｅｈｉｃｌｅＴｏｒｔＬｉａｂｉｌｉｔｙＳｙｓｔｅｍ ＲｅｖｉｓｉｏｎｏｆｔｈｅＧｅｒｍａｎＲｏａｄＴｒａｆｆｉｃＬａｗａｎｄＩｔｓＲｅｆｅｒｅｎｃｅＨＥＴａｎ(ＣｈａｎｇｓｈａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＣｈａｎｇｓｈａꎬＨｕｎａｎ４１００２２ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｆｔｏｒｔｌｉａｂｉｌｉｔｙｉｎｏｕｒｃｏｕｎｔｒｙꎬｔｏｒｅｇ￣ｕｌａｔｅｔｈｅｉｎｆｒｉｎｇｅｍｅｎｔｏｆａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｖｅｈｉｃｌｅｓꎬｔｈｅｒｅｗｉｌｌｂｅｐｒｏｂｌｅｍｓｓｕｃｈａｓｖａｇｕｅｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｒｅｓｐｏｎｓｉｂｌｅｓｕｂｊｅｃｔꎬｌａｇｇｉｎｇｆａｕｌｔｊｕｄｇｍｅｎｔｓｔａｎｄａｒｄｓꎬａｎｄｍｉｘｅｄｌｉａｂｉｌｉｔｙｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ.Ｗｈｉｌｅａｄ￣ｈｅｒｉｎｇｔｏｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｍｏｔｏｒｖｅｈｉｃｌｅｉｎｆｒｉｎｇｅｍｅｎｔｌｉａｂｉｌｉｔｙｆｒａｍｅｗｏｒｋａｎｄｔｒａｄｉｔｉｏｎｏｆｌｉａｂｉｌ￣ｉｔｙꎬＧｅｒｍａｎｌｅｇｉｓｌａｔｏｒｓａｌｓｏｒｅｖｉｓｅｄｔｈｅＧｅｒｍａｎＲｏａｄＴｒａｆｆｉｃＬａｗｉｎｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｉｓｓｕｅｓｓｕｃｈａｓｔｈｅａｃｃｅｓｓｏｆａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｖｅｈｉｃｌｅｓａｎｄｔｈｅｒｉｇｈｔｓａｎｄｏｂｌｉｇａｔｉｏｎｓｏｆｄｒｉｖｅｒｓ.Ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｒｅｆ￣ｅｒｅｎｃｅｏｆＧｅｒｍａｎｔｈｅｏｒｉｅｓꎬｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｒｅｉｎｔｅｒｐｒｅｔｔｈｅｒｅｌｅｖａｎｔｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｓꎬｃｌａｒｉｆｙｔｈｅｄｅｆｅｃｔｉ￣ｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｔａｎｄａｒｄｓꎬａｎｄｆｏｒｍｕｌａｔｅｓｐｅｃｉａｌｌｅｇａｌｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｓａｓｓｏｏｎａｓｐｏｓｓｉｂｌｅｉｎｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｔｈｅｉｎｆｒｉｎｇｅｍｅｎｔｏｆａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｖｅｈｉｃｌｅｓｉｎｍｙｃｏｕｎｔｒｙ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｓｅｌｆ￣ｄｒｉｖｉｎｇｃａｒꎻｍｏｔｏｒｖｅｈｉｃｌｅｌｉａｂｉｌｉｔｙꎻｐｒｏｄｕｃｔｌｉａｂｉｌｉｔｙꎻｄａｎｇｅｒｏｕｓｌｉａｂｉｌｉｔｙꎻｃｏｎ￣ｔｒｉｂｕｔｏｒｙｎｅｇｌｉｇｅｎｃｅ引言随着全球汽车保有量持续增高ꎬ因之而生的交通㊁环境㊁能源等问题日益凸现ꎮ为降低交通事故㊁提高通行效率㊁践行绿色出行ꎬ自动驾驶汽车的研发与投放被提上日程ꎮ经研究统计ꎬ自动驾驶汽车技术的采用可以减少５０％~８０％的汽车交通事故ꎬ并提升１０％~３０％的交通通行效率ꎮ自动驾驶汽车在全６４∗收稿日期㊀２０２０－１０－１５㊀作者简介㊀何坦ꎬ长沙学院讲师ꎬ法学博士ꎬ主要研究方向:侵权责任法ꎮ球范围内已成潮流ꎬ美国交通部于２０１８年１０月４日发布了新版«准备迎接未来交通:自动汽车驾驶３.０»的指导文件ꎬ为自动驾驶汽车与智能交通系统的融合奠定了基础ꎮ欧盟也于２０１８年发布了«通往自动化出行之路:欧盟未来出行战略»ꎬ明确到２０２０年将实现高速公路自动驾驶ꎬ２０３０年进入完全自动驾驶社会ꎮ传统的人类驾驶已经跨越到人车交替操控ꎬ甚至是无人驾驶汽车的时代ꎮ但不可忽视的是ꎬ在此新兴领域中风险与机遇并存ꎬ受限于技术水平与研发水准ꎬ因自动驾驶导致的交通事故如今并不鲜见ꎮ因此自动驾驶事故归责等问题就成为侵权法研究的热点和待解决的难题ꎮ２０１７年德国联邦议院专门针对自动驾驶汽车修订了«道路交通法»(Ｓｔｒａßｅｎｖｅｒｋｅｈｒｓｇｅｓｅｔｚ)ꎬ详细就概念㊁准入条件㊁责任归属等问题进行规定ꎮ德国«道路交通法»的最新修订以及经此形成的自动驾驶汽车侵权归责体系ꎬ对于我国相关法规的制订及制度构建具有借鉴意义ꎮ因此ꎬ本文从德国«道路交通法»的最新修订切入ꎬ廓清德国与自动驾驶汽车侵权归责问题相关的规范与理论ꎬ进而借鉴德国的最新经验并结合我国的具体情况相应地提出完善建议ꎮ一㊁德国法上自动驾驶汽车的侵权责任:修法㊁体系与特点在自动驾驶汽车的侵权问题上ꎬ德国法仍然延续了机动车交通事故责任以及与产品相关的责任体系ꎮ新修订的德国«道路交通法»虽然并未更改既有的道路交通责任归责主体和原则ꎬ但为自动驾驶汽车归责专门增设了第１ａ和１ｂ条ꎬ从而赋予了自动驾驶汽车道路交通责任与产品责任新的内容ꎮ(一)德国«道路交通法»的最新修订２０１７年德国«道路交通法»专门针对自动驾驶汽车增设了第１ａ条和１ｂ条的规定ꎮ其中ꎬ第１ａ条第１款肯定了 高度自动或全自动驾驶汽车(Ｋｒａｆｔｆａｈｒｚｅｕｇｍｉｔｔｅｌｓｈｏｃｈ￣ｏｄｅｒｖｏｌｌａｕｔｏｍａｔｉｓｉｅｒｔｅｒＦａｈｒｆｕｎｋ￣ｔｉｏｎ) 的法律地位ꎬ即 当机动车辆符合装备高度或全自动化驾驶功能的相关规定时ꎬ允许高度或全自动化驾驶功能汽车运行ꎮ 第１ａ条第２款进一步界定了 高度自动或全自动驾驶汽车 的内涵ꎬ规定: 本法所称的具有高度或全自动驾驶功能的机动车辆应配备以下技术:１.能够为完成驾驶任务(包括纵向和横向引导)而灵活操控机动车辆ꎻ２.能够在高度或全自动车辆操控期间遵守调整机动车驾驶的交通法规ꎻ３.随时可由驾驶人手动接管或停用ꎻ４.能够识别驾驶人亲手操控车辆的必要性ꎻ５.在将车辆操控交由驾驶人之前ꎬ能够时间充裕地通过视觉㊁声学㊁触觉或其他方式向驾驶人传达亲自驾驶车辆的要求ꎻ６.能够提示与系统要求相悖的使用行为ꎮ 据此ꎬ自动驾驶汽车的主要特性在于车辆自动控制属性以及车辆与驾驶员之间的互动能力ꎮ相应地ꎬ配备有自动巡航等驾驶辅助系统的车辆并非自动驾驶汽车ꎻ如除尘车之类的作业车辆等具有部分自动功能的车辆也不属于自动驾驶汽车的范畴ꎻ而完全不配备驾驶人ꎬ由车辆完全独立承担所有驾驶任务的无人驾驶车辆ꎬ因目前从技术上无法达到投放公共道路交通的水准ꎬ也非德国«道路交通法»所欲调整的自动驾驶汽车 １ ꎮ第１ｂ条对 操控高度或全自动驾驶汽车的驾驶员的权利和义务 做出了规定ꎮ其中ꎬ第１款的内容为: 车辆驾驶人可以通过高度或全自动驾驶功能在车辆行驶期间从交通与驾车事宜中抽身ꎬ但其必须保持一定的警觉ꎬ从而可以随时履行第２款规定的义务ꎮ 第２款规定了 车辆驾驶人有义务立即重新控制车辆 的两种情形ꎬ即 １.当高度自动化或全自动系统要求他进行接管ꎻ２.当他认识到或基于明显的状况应当认识到ꎬ设定的使用高度或全自动驾驶功能的条件不再存在ꎮ 通过开启车辆自动驾驶功能ꎬ驾驶人可从驾车与交通的烦劳中获得解放ꎬ对此并无疑意ꎻ但是ꎬ车辆驾驶人究竟应当随时保持何种程度的警觉ꎬ以及警觉义务与自动驾驶之间的关系ꎬ仅就条文内容来看仍存在不够明确之处ꎮ(二)德国法上自动驾驶汽车侵权现行归责体系１.自动驾驶汽车之产品相关责任(１)自动驾驶汽车 产品缺陷 之德国标准的确立因自动驾驶汽车具有更为强大的科技属性ꎬ自动驾驶汽车的保有人和驾驶人可能并不完全了解自动汽车的性能ꎬ也无法完全有效防控可能发生的权益侵害ꎮ因此ꎬ对于自动驾驶汽车导致的侵权案件而言ꎬ受害人可以从自动驾驶车辆制造商处要求获取赔偿ꎮ按照德国«产品责任法(Ｐｒｏｄｕｋｔｈａｆｔｕｎｇｓｇｅ￣１ ＬＧＫｌｅｖｅꎬＵｒｔｅｉｌｖｏｍ２３.１２.２０１６－５Ｓ１４６/１５ꎬＢｅｃｋＲＳ２０１６ꎬ１１２１７４ꎻＮＺＶ２０１７ꎬ２３５ｆｆ.７４ｓｅｔｚ)»第１条的规定ꎬ制造商对其产品所造成的损害应承担无过错责任ꎮ当因设计缺陷㊁制造或指令错误导致自动驾驶车辆事故时ꎬ受害人可以根据«产品责任法»第１条的规定要求制造商进行损害赔偿 ２ ꎮ按照德国«产品责任法»第４条和第５条的规定ꎬ自动驾驶汽车的 制造商 主要包括车辆的生产商㊁进口商或者缺陷零部件的供应商ꎬ他们应作为共同债务人ꎬ对造成受害人的损害承担连带责任ꎮ由于制造商承担无过错责任ꎬ因此受害人只须对产品缺陷㊁损害结果以及缺陷与损害之间的因果关系进行举证ꎮ当产品不能提供符合一般预期的合理的安全性能时ꎬ可视其为符合德国«产品责任法»第３条规定的产品缺陷ꎮ此外ꎬ由于德国«道路交通法»第１ａ条第２款第２项明确规定了自动驾驶车辆需要具有 能够使高度自动化或全自动车辆在其运行期间遵守引导车辆的交通法规 的技术ꎬ这意味着该项技术是类似于人类驾驶汽车时识别交通标识和指引装置ꎬ并按其指示进行操控或驾驶人根据具体情况做出刹车㊁躲避等反应ꎮ即使制造商可以开发出优于人类反应能力的系统ꎬ这一标准对于衡量过错仍然具有重要意义ꎮ因此当自动驾驶汽车软件设计或功能缺失导致事故发生或未能预防事故发生ꎬ造成或未能预防原本人类驾驶员尽到合理的注意就可以避免的损害时ꎬ就可以认定该系统具有缺陷ꎮ只有出现德国«产品责任法»第１条第２款第４项所规定的情况ꎬ即造成损害的车辆在投放市场时已遵循有效的强制性法规ꎬ但损害的发生是因车辆投放时的科技水平尚不能发现的缺陷所导致ꎬ即所谓的 发展缺陷 ꎬ才可以免除制造商责任ꎮ具体到符合自动驾驶汽车制造的强制性法规ꎬ主要是指德国«道路交通法»第１ａ条第３款中列举的规定ꎮ按照该条内容ꎬ自动驾驶汽车制造应当符合并遵循德国以及国际性相关规定ꎮ与此同时还需要满足欧洲议会和理事会于２００７年９月５日第２００７/４６/ＥＣ号第２０条构建的许可机动车㊁挂斗及其组件以及系统㊁配件和独立技术单元的框架性指令ꎮ当自动驾驶汽车可能因其缺陷导致损害发生时ꎬ制造商必须就该车辆的设计㊁制造等是否符合德国«道路交通法»第１ａ条第３款规定范围内的所有制造标准进行证明ꎮ如果车辆制造符合相关标准ꎬ那么按照德国«产品责任法»第１条第２款的规定ꎬ制造商可以基于现有科技条件未能识别错误为由ꎬ无须承担损害赔偿责任ꎮ(２)德国法上 生产者 之特别责任的承担尽管我国学者通常将德国的产品责任也称为 生产者责任(Ｐｒｏｄｕｚｅｎｔｅｎｈａｆｔｕｎｇ) ꎬ但事实上德国法的二者在责任主体㊁责任构成㊁诉讼基础㊁赔偿额度以及举证责任上都有区别ꎬ属于两种不同的责任ꎮ如前所论ꎬ汽车制造商按照德国«产品责任法»第１条承担无过错责任ꎬ但同时根据该法第１条第１款㊁第１０条以及第１１条规定ꎬ产品责任中的产品限于用户私用产品ꎬ对于缺陷产品造成的损失受害人应当自行承担５００欧的损失ꎬ超出该范畴才能向生产者提出索赔ꎬ且索赔也以８５００万欧为最高限额ꎮ由于最终制造商把控产品生产的全部流程ꎬ具有较强的赔付能力ꎬ责任也相对重大ꎬ如果其在生产任一流程中出现纰漏㊁生产出侵害用户合法权益的缺陷产品时ꎬ仅仅依靠产品责任的规定显然不利于对用户的保护ꎬ因此当出现超出赔偿限额或侵害的是非私有物的情况下ꎬ德国法上就要求按照以德国«民法典»第８２３条第１款为基础 ３ ꎬ结合该法第２７６条规定的交往安全义务对生产者苛以 生产者责任 ꎮ如果生产者因故意或过失对产品设计㊁制造㊁警示未能达到合理期待标准ꎬ既生产者违反一般交往安全义务ꎬ就应当对缺陷产品造成的损害进行赔偿ꎮ因此和产品责任不同ꎬ生产者责任是过错责任ꎮ此外ꎬ生产者责任中的 生产者 也被立法者限制为 成品生产者以及必要情况下的销售商 ４ ꎮ虽然生产者责任属于过错责任ꎬ但是鉴于司法实践中可能存在生产者与用户之间存在信息掌握不平衡的情况ꎬ法官通常要求生产者自行证明对生产设计㊁制造以及警示没有过错ꎬ即在过错证明上实现举证责任倒置ꎮ在目前阶段ꎬ需要由受害人证明的情况主要涉及违反义务营销和启用自动驾驶汽车的情况ꎮ具体而言ꎬ当自动驾驶汽车未达到德国«道路交通法»第１ａ条规定的准入条件时ꎬ通常情况下经销商或研发８４ ２３４ＪäｎｉｃｈꎬＶｏｌｋｅｒ/ＳｃｈｒａｄｅｒꎬＰａｕｌ/ＲｅｃｋꎬＶｉｖｉａｎꎬＲｅｃｈｔｓｐｒｏｂｌｅｍｄｅｓａｕｔｏｎｏｍｅｎＦａｈｒｅｎｓꎬＮＺＶ２０１５ꎬＳ.３１６.德国«民法典»第８２３条第１款规定: 因故意或者过失不法侵害他人生命㊁身体㊁健康㊁自由㊁所有权或者其他权利者ꎬ对他人所遭受的损害承担赔偿责任ꎮＦｕｃｈｓꎬＭａｘｉｍｉｌｉａｎꎬＤｅｌｉｋｔｓ￣ｕｎｄＳｃｈａｄｅｎｓｅｒｓａｔｚｒｅｃｈｔꎬ９.Ａｕｆｌａｇｅꎬ２０１６ꎬＳ.１４３ꎻＢＧＨＮＪＷ１９９４ꎬ５１７.单位出于经销或研发等需求会对车辆进行展示或操作ꎮ如果在其销售或测试过程中造成他人合法权益损害ꎬ那么除了自动驾驶车辆的保有人外ꎬ制造商㊁供应商㊁技术人员㊁测试工程师等人都须为其违反一般交往安全义务承担责任 ５ ꎮ他们应当尽到的注意必须包括认识到自动驾驶车辆尚未达到准入条件这一事实ꎮ由于自动驾驶系统是具有创新性的高风险产品ꎬ因此应当致力于研究其可能产生的损害风险并对此提出严格的要求 ６ ꎮ制造商需要承担产品观察(Ｐｒｏｄｕｋｔｂｅｏｂａｃｈｔｕｎｇｓｐｆｌｉｃｈｔ)义务 ７ ꎻ经销商则必须在他认识到产品具有危险或风险时ꎬ至少进行一定回应 ８ ꎮ转交车辆的人必须告知驾驶人德国«道路交通法»第１ａ条第１款所规定的全部使用条款ꎬ并应当向其演示如何操作自动驾驶系统ꎬ否则该转交人会因缺乏指导而对驾驶人造成的损害承担责任 ９ ꎮ演示者可以根据德国«道路交通法»第１ａ条第２款规定的系统描述进行演示ꎮ如果演示者对车辆使用进行了不充分地㊁与技术状况不相符合的描述ꎬ则其应当就车辆造成的损害承担相应的责任ꎮ维护指引自动驾驶车辆行驶所必须的设置的人ꎬ如果未能保证设备的正常运行同样应当承担侵权责任 １０ ꎮ通过黑客技术入侵自动驾驶系统造成损害事故的人或已经认识到有黑客入侵ꎬ但可被非难的地(ｖｏｒｗｕｒｆｂａｒ)未阻止入侵的人也应当承担侵权责任 １１ ꎮ２.自动驾驶汽车保有人和所有人之道路交通责任面对新生的自动驾驶汽车侵权责任归责ꎬ德国«道路交通法»并未改变传统的道路交通责任归责原则与规则ꎬ德国«道路交通法»第７条和第１８条ꎬ分别针对机动车辆保有人与驾驶人规定了不同的责任承担原则ꎮ针对机动车辆保有人ꎬ第７条第１款规定: 如果驾驶机动车辆或挂斗ꎬ造成他人人身伤亡或财产损害ꎬ则保有人有义务赔偿受害人的损失ꎮ 据此ꎬ保有人应对因其车辆导致的人身与财产损害承担危险责任(Ｇｅｆäｈｒｄｕｎｇｓｈａｆｔｕｎｇ)ꎮ另根据第７条第２㊁３款的规定ꎬ只有损害系由 不可抗力 (ｈöｈｅｒｅＧｅｗａｌｔ)或 无权驾驶 (Ｓｃｈｗａｒｚｆａｈｒｅｎ)所导致ꎬ才可免除保有人的赔偿责任ꎮ而对于车辆驾驶人的责任认定ꎬ第１８条第１款第２句规定: 如果损害不是由驾驶人的过错引起的ꎬ免除其赔偿责任ꎮ 可见ꎬ机动车驾驶人承担的是过错推定责任ꎮ(１)自动驾驶汽车保有人之责任归责根据德国司法实践的相关判例ꎬ机动车 保有人 指的是以自己的名义暂时或长期使用或处置机动车或挂斗的人 １２ ꎮ在 使用 之外ꎬ机动车的 处置 行为一般包括确定驾驶的原因㊁时间以及时机等 １３ ꎮ在机动车外借或租赁情况下ꎬ因承租人将机动车或挂斗用于自己的用途并进行处置ꎬ故承租人是除了所有权人之外的车辆保有人 １４ ꎻ但如果承租人完全不受出租人的影响而使用机动车或挂斗ꎬ则出租人丧失保有人身份 １５ ꎮ在机动车买卖的场合ꎬ买受人因车辆交付成为保有人 １６ ꎻ即使出买方仍然保留对机动车辆的所有权ꎬ买受人也因交付而成为保有人 １７ ꎮ以上基本规则同样适用于确定自动驾驶汽车的保有人ꎬ且其亦应按照德国«道路交通法»第７条的规定承担危险责任 １８ ꎮ９４ ５ ６ ７ ８ ９ １０ １１ １２ １３ １４ １５ １６ １７ １８ 类似价值链中的责任分配 ꎬＢｏｄｕｎｇｅｎ/ＨｏｆｆｍａｎｎꎬＡｕｔｏｎｏｍｅｓＦａｈｒｅｎ￣ＨａｆｔｕｎｇｓｖｅｒｓｃｈｉｅｂｕｎｇｅｎｔｌａｎｇｄｅｒＳｕｐｐｌｙＣｈａｉｎꎬＮＺＶ２０１６ꎬＳ.５０７.ＥｉｆｅｒｔꎬＭａｒｔｉｎ/Ｈｏｆｆｍａｎｎ￣ＲｉｅｍꎬＷｏｌｆｇａｎｇꎬＩｎｎｏｖａｔｉｏｎｓｖｅｒａｎｔｗｏｒｔｕｎｇꎬ１.Ａｕｆｌａｇｅꎬ２００９ꎬＳ.３３５.ＭüｎｃｈｅｎｅｒＫｏｍｍｅｎｔａｒ/ＷａｇｎｅｒꎬＢＧＢɦ８２３ꎬＲｎ.８３６ｆｆ.ＶｏｇｔꎬＷｏｌｆｇａｎｇꎬＦａｈｒｅｒａｓｓｉｓｔｅｎｚｓｙｓｔｅｍｅ:ＮｅｕｅＴｅｃｈｎｉｋ￣ＮｅｕｅＲｅｃｈｔｓｆｒａｇｅｎ?ＮＺＶ２００３ꎬＳ.１５９.ＶｏｇｔꎬＷｏｌｆｇａｎｇꎬＦａｈｒｅｒａｓｓｉｓｔｅｎｚｓｙｓｔｅｍｅ:ＮｅｕｅＴｅｃｈｎｉｋ￣ＮｅｕｅＲｅｃｈｔｓｆｒａｇｅｎ?ＮＺＶ２００３ꎬＳ.１５６.Ｊäｎｉｃｈ/Ｓｃｈｒａｄｅｒ/ＲｅｃｋꎬＲｅｃｈｔｓｐｒｏｂｌｅｍｄｅｓａｕｔｏｎｏｍｅｎＦａｈｒｅｎｓꎬＮＺＶ２０１５ꎬＳ.３１７.Ｂｏｄｕｎｇｅｎ/ＨｏｆｆｍａｎｎꎬＡｕｔｏｎｏｍｅｓＦａｈｒｅｎ￣ＨａｆｔｕｎｇｓｖｅｒｓｃｈｉｅｂｕｎｇｅｎｔｌａｎｇｄｅｒＳｕｐｐｌｙＣｈａｉｎꎬＮＺＶ２０１６ꎬＳ.５０５.ＢＧＨＮＪＷ５４ꎬ１１９８ꎻ８３ꎬ２４９２ꎻ９２ꎬ９００.Ｖｇｌ.ＢｕｒｍａｎｎꎬＭｉｃｈａｅｌꎬＳｔｒａßｅｎｖｅｒｋｅｈｒｓｒｅｃｈｔＫｏｍｍｅｎｔａｒꎬɦ７ꎬ２５Ａｕｆｌａｇｅꎬ２０１８ꎬＲｎ.５ꎻＫöｎｉｇꎬＰｅｔｅｒꎬＳｔｒａßｅｎｖｅｒｋｅｈｒｓｒｅｃｈｔＫｏｍ￣ｍｅｎｔａｒꎬɦ７ꎬ４５ＡｕｆｌａｇｅꎬＲｎ.１４.ＯＬＧＨａｍｍＺｆＳ９０ꎬ１６５.ＢＧＨＺ１７３ꎬ１８２＝ＮＪＷ０７ꎬ３１２０ꎻＢＧＨＺ８７ꎬ１３３＝ＮＪＷ８３ꎬ１４９２.ＯＬＧＫöｌｎＤＡＲ９５ꎬ４８５.ＭｉｃｈａｅｌꎬＳｔｒａßｅｎｖｅｒｋｅｈｒｓｒｅｃｈｔＫｏｍｍｅｎｔａｒꎬɦ７ꎬ２５Ａｕｆｌａｇｅꎬ２０１８ꎬＲｎ.５.ＧｒｅｇｅｒꎬＲｅｉｎｈａｒｄꎬＨａｆｔｕｎｇｂｅｉｍａｕｔｏｍａｔｉｓｉｅｒｔｅｎＦａｈｒｅｎ:ＺｕｍＡｒｂｅｉｔｓｋｒｅｉｓＩＩｄｅｓＶｅｒｌｅｈｒｓｇｅｒｉｃｈｔｓｔａｇｓ２０１８ꎬＮｅｕｅＺｅｉｔｓｃｈｒｉｆｔｆüｒＶｅｒｋｅ￣ｈｒｓｒｅｃｈｔ(Ａｂｋ.:ＮＺＶ)２０１８ꎬＳ.１１３.同传统的保有人所具有的免责事由相同ꎬ只有自动驾驶汽车的保有人能够按照根据新修订的德国«道路交通法»第７条第２款和第３款证明损害的发生系因不可抗力或他人无权驾驶所致ꎬ始可免除其赔偿责任ꎮ第７条第３款规定的 无权驾驶 导致责任免除ꎬ主要是指当驾驶人在没有告知保有人或在违背保有人意愿的情况下使用车辆ꎬ则保有人免除赔偿责任ꎮ按照德国«道路交通法»新修订的内容ꎬ自动驾驶汽车保有人的法律地位得以肯定ꎬ因此当保有人符合上述特征时ꎬ其责任可以得以免除ꎮ但其不能将自动控制系统失灵视为可以免除责任的不可抗力ꎬ因为操控失灵并非极不寻常的外部影响ꎬ而是属于自动驾驶汽车典型的潜在风险 １９ ꎮ(２)自动驾驶汽车驾驶人之责任归责①自动驾驶汽车驾驶人之归责原则根据德国«道路交通法»第１８条第１款第２项规定ꎬ机动车驾驶人应承担过错推定责任ꎬ驾驶人只要证明损害不是其过错造成ꎬ则无须担责ꎮ归结自动驾驶汽车的驾驶人应承担的侵权责任ꎬ目前德国通说认为亦应适用过错推定原则ꎬ即只有当自动汽车的驾驶人可以证明其不具备导致事故发生并造成损害的过错时ꎬ才可以免除损害赔偿责任ꎮ自动驾驶汽车驾驶人可以从正反两个方面推翻过错推定原则ꎮ按照新添加的德国«道路交通法»第６３ａ条第３款的规定ꎬ自动驾驶汽车的数据存储系统(Ｄａｔｅｎｓｐｅｉｃｈｅｒｕｎｇ)可以确定事故发生时操控系统的状态 ２０ ꎬ因此驾驶人可以依据第６３ｂ条的规定要求保有人提供为免除其责任所必需的数据ꎬ通过数据分析得出事故是由爆胎㊁刹车失灵等机械错误导致ꎬ即可证明驾驶人对于汽车失控没有过错ꎬ因此也无须就所造成的损害进行赔偿ꎮ此外ꎬ自动汽车的驾驶人还可以证明即使其履行了应尽的义务仍不能避免损害的发生来否定其过错ꎮ②自动驾驶汽车驾驶人之义务类型德国学者从德国«道路交通法»第１ｂ条第２款总结出目前阶段自动汽车驾驶人应当履行的义务ꎬ主要包括违规操作㊁接管不当㊁未及时接管㊁未认识到接管必要等ꎮａ.违规操作根据德国«道路交通法»第１ａ条第１款的规定ꎬ只有当机动车辆符合装备高度或全自动化驾驶功能的相关规定时ꎬ才允许自动驾驶汽车准入ꎮ据此ꎬ自动驾驶系统的启动和使用需要满足特定的条件ꎬ对此ꎬ自动驾驶汽车的制造商会做出诸多的禁止性提示ꎬ如禁止在非高速公路行驶ꎬ禁止下雪天行驶ꎬ禁止低于一定速度行驶ꎬ等等 ２１ ꎮ倘若自动汽车驾驶人并未遵守甚至有意违反此类规定ꎬ则其对于事故的产生具有过错ꎮ此外ꎬ根据第１ｂ条第２款第２项的规定ꎬ当驾驶人认识到或应当认识到自动驾驶车辆的条件已不复存在ꎬ但却未能及时接管车辆驾驶ꎬ也属于违规操作ꎮ对于自动驾驶汽车的具体条件ꎬ也需以自动驾驶汽车制造商制定的规定为标准ꎬ对此ꎬ自动汽车的驾驶人理应熟知 ２２ ꎮｂ.接管不当接管的必要性取决于接管控制功能时的危险情况ꎮ接管不当大致可分为不当接管以及接管后操作不当两类情形ꎮ在前一种情形下ꎬ如果驾驶员主动介入了自动驾驶系统ꎬ在意识到危险存在时ꎬ未待系统提示而主动制动或刹车ꎬ并因此导致了损害发生ꎬ则驾驶人必须证明ꎬ该操作符合道路交通所必需的注意义务ꎬ如在行人乱穿马路时紧急刹车ꎬ或者是ꎬ即便驾驶人未曾主动干预ꎬ损害结果也必将发生ꎬ可免除其赔偿责任ꎮ在驾驶人主动或遵循系统提示接管车辆驾驶之后ꎬ驾驶人的行为当然应当符合道路交通安全的要求ꎮ当然ꎬ倘若行人本应尽到必要的谨慎义务ꎬ通过观察交通状况而避免损害ꎬ而自动汽０５ １９２０２１２２ＢＧＨＺ７ꎬ３３８ꎬ３３９ꎻＮＺＶ１９８８ꎬ１００.ＳｃｈｍｉｄｔꎬＡｌｅｘａｎｄｅｒ/ＷｅｓｓｅｌｓꎬＦｅｒｄｉｎａｎｄꎬＥｖｅｎｔＤａｔａＲｅｃｏｒｄｉｎｇｆüｒｄａｓｈｏｃｈ￣ｕｎｄｖｏｌｌａｕｔｏｍａｔｉｓｉｅｒｔｅＫｆｚ￣ｅｉｎｅｋｒｉｔｉｓｃｈｅＢｅｔｒａｃｈｔｕｎｇｄｅｒｎｅｕｅｎＲｅｇｅｌｕｎｇｅｎｉｍＳｔＶＧꎬＮＺＶ２０１７ꎬ３５７ｆｆ.ＧｒｅｇｅｒꎬＲｅｉｎｈａｒｄꎬＨａｆｔｕｎｇｂｅｉｍａｕｔｏｍａｔｉｓｉｅｒｔｅｎＦａｈｒｅｎ:ＺｕｍＡｒｂｅｉｔｓｋｒｅｉｓＩＩｄｅｓＶｅｒｌｅｈｒｓｇｅｒｉｃｈｔｓｔａｇｓ２０１８ꎬＮＺＶ２０１８ꎬ１１４ꎬ１１５.ＫｒｉｔｉｓｃｈｅＭｅｉｎｕｎｇｖｇｌ.ꎬＧｒüｎｖｏｇｅｌꎬＴｈｏｍａｓꎬＤａｓＦａｈｒｅｎｖｏｎＡｕｔｏｓｍｉｔａｕｔｏｍａｔｉｓｉｅｒｔｅｎＦｕｎｋｔｉｏｎｅｎꎬＭｏｎａｔｓｓｃｈｒｉｆｔｆüｒｄｅｕｔｓｃｈｅｓＲｅｃｈｔ２０１７ꎬＳ.９７４.车驾驶人不论是否介入驾驶均无法避免损害发生ꎬ则驾驶人亦无需承担责任ꎮｃ.未及时接管当自动驾驶系统提示驾驶人需接管车辆驾驶 ２３ ꎬ而驾驶人并未及时接管因而造成损失时ꎬ只有当驾驶人能够证明ꎬ即便其及时接管驾驶系统ꎬ损害仍然会发生时ꎬ才能免除其赔偿责任ꎮ«道路交通法»第１ｂ条第１款明确要求自动汽车驾驶人必须保持一定程度的警觉ꎬ即 随时(ｊｅｄ￣ｅｒｚｅｉｔ) 可以 立即(ｕｎｖｅｒｚüｇｌｉｃｈ) 操控车辆ꎮ受 随时 的限定ꎬ自动驾驶汽车的自动操控范围应控制在一定范围内ꎬ否则会导致驾驶人在收到系统提示后难以立即接管驾驶操控ꎮ按照德国联邦议院的说明ꎬ 立即 应具有特定的法律含义 ２４ ꎮ德国司法实践将 立即 界定为ꎬ根据案件的具体情况ꎬ驾驶人应实施可测度的(ｂｅｍｅｓｓｅｎｄ)㊁快速的(ｂｅｓｃｈｌｅｕｎｉｇｔ)㊁非可责的延迟(ｎｉｃｈｔｖｏｒｗｅｒｆｂａｒｖｅｒｚüｇｅｒｔ)行为 ２５ ꎮ按照具体情况下的期待可能ꎬ驾驶员应尽可能快速地回应系统的要求 ２６ ꎮ德国联邦议院将自动汽车的驾驶人的反应时间确定为１.５至２秒 ２７ ꎬ驾驶人在这种情况下未被给予检查与思考的时间ꎮ在法律允许的自动汽车驾驶人的反应时间区间里ꎬ驾驶人必须 随时 准备好接管操控系统ꎮ只有严格限定驾驶人的应急时间ꎬ«道路交通法»第１ａ条第２款第５项关于自动驾驶汽车应及时地向驾驶人发出危险信号警示的规定才有意义ꎮ如果驾驶人无法迅速地做出反应ꎬ则因其并未及时接管操控系统ꎬ而应对造成的损害承担赔偿责任ꎮ由于 立即 接管的要求ꎬ在目前的自动驾驶汽车操控过程中ꎬ驾驶员不得离开驾驶座位㊁躺卧或从事其他无法立即停止的活动ꎮｄ.未认识到接管必要按照德国«道路交通法»第１ｂ条第２款第２项的规定ꎬ如果自动汽车的驾驶人认识到或基于明显的情况应当认识到使用高度自动或全自动驾驶功能的条件不复存在ꎬ则其有义务立即接管车辆ꎮ也即ꎬ当驾驶人认识到或基于明显的情况应当认识到自动驾驶的条件不再存在㊁需要其立即接管车辆驾驶ꎬ在能够立即接管的情况下却未及时操控车辆ꎬ则被视为具有过错ꎮ但该条款并未对驾驶人的行为准则作出进一步的明确规定ꎮ虽然按照«道路交通法»第１ａ条第１款的规定ꎬ自动驾驶汽车制造商必须对禁止自动驾驶的具体情形予以明示ꎬ但对于驾驶人过错有无的判断ꎬ并非依据汽车制造商所制定的细则ꎬ而是基于驾驶人对于合规驾驶自动汽车的一般认知或理解 ２８ ꎮ对于 基于明显的情况应当认识到 的规定ꎬ类似于德国«民法典»第１２２条第２款规定的情形ꎬ即 如果受害人明知或因过失而不知(可知的)意思表示无效或可撤销的原因时ꎬ则表意人不负损害赔偿责任ꎮ 但 基于明显的情况 之规定ꎬ与第１２２条第２款规定的情形存在明显的区别ꎬ即只要 明显的情况 如特殊交通状态㊁特殊道路状况㊁特异天气条件或不规则驾驶行为等 客观存在ꎬ即便驾驶人主观上未能意识到ꎬ未对车辆进行接管ꎬ也应认定其具有过错而需承担责任ꎮ由此ꎬ在驾驶人享受自动驾驶的权利与负有的警觉义务之间ꎬ存在着明显的紧张关系 ２９ ꎮ事实上ꎬ在«道路交通法»草案审议的过程中ꎬ德国联邦议院就曾明确提出ꎬ对驾驶人的义务内容应作出更为具体和明确的规定 ３０ ꎮ 明显的情况 这一表述过于模糊和概括ꎬ哪些情况应该纳入考察的范围ꎬ以及情况明显与否的判断标准ꎬ均不明了ꎮ相应地ꎬ驾驶人在驾驶自动汽车过程中应尽到何种程１５ ２３ ２４ ２５ ２６ ２７ ２８ ２９ ３０ 此处主要指出现德国«道路交通法»第１ａ条第２款第５项和第１ｂ条第２款第１项规定的高度自动化或全自动系统识别出需要驾驶人接管并要求其进行接管的情况ꎮＤｉｅＢｕｎｄｅｓｒｅｇｉｅｒｕｎｇＤｒｕｃｋｓａｃｈｅ１８/１１５３４ꎬ１５[ＥＢ/ＯＬ].(２０１８－０１－１５)[２０１９－０３－３０].ｈｔｔｐ://ｄｉｐｂｔ.ｂｕｎｄｅｓｔａｇ.ｄｅ/ｄｏｃ/ｂｔｄ/１８/１１５/１８１１５３４.ｐｄｆꎬ２０１９年３月３０日访问ꎮＢＶｅｒｗＧꎬＮＪＷ１９８９ꎬ５２(５３)ꎻＫöｎｉｇꎬＣａｒｓｔｅｎꎬＤｉｅｇｅｓｅｔｚｌｉｃｈｅｎＮｅｕｒｅｇｅｌｕｎｇｅｎｚｕｍａｕｔｏｍａｔｉｓｉｅｒｔｅｎＦａｈｒｅｎꎬＮｅｕｅＺｅｉｔｓｃｈｒｉｆｔｆüｒＶｅｒｋｅｈｒｓｒｅｃｈｔ２０１７ꎬＳ.１２５ꎻＤｉｅＢｕｎｄｅｓｒｅｇｉｅｒｕｎｇＤｒｕｃｋｓａｃｈｅ１８/１１５３４ꎬＳ.１５.ＢＧＨꎬＮＪＷ２００８ꎬ９８５(９８６).ＤｉｅＢｕｎｄｅｓｒｅｇｉｅｒｕｎｇＤｒｕｃｋｓａｃｈｅ１８/１１５３４ꎬ４.ＧｒｅｇｅｒꎬＲｅｉｎｈａｒｄꎬＨａｆｔｕｎｇｂｅｉｍａｕｔｏｍａｔｉｓｉｅｒｔｅｎＦａｈｒｅｎ:ＺｕｍＡｒｂｅｉｔｓｋｒｅｉｓＩＩｄｅｓＶｅｒｌｅｈｒｓｇｅｒｉｃｈｔｓｔａｇｓ２０１８ꎬＮＺＶ２０１８ꎬ１１５ꎬ１１６.ＳｃｈｉｒｍｅｒꎬＮＶ２０１７ꎬ２５３(２５５).ＤｉｅＢｕｎｄｅｓｒｅｇｉｅｒｕｎｇＤｒｕｃｋｓａｃｈｅ１８/１１５３４ꎬ４.度的注意义务以及如何采取具体措施避免损害发生ꎬ也未进行规定ꎮ针对审议草案的相关规定ꎬ德国联邦政府亦认为应当详细规定自动汽车驾驶人的具体义务 ３１ ꎮ但 联邦议院交通委员会(Ｖｅｒｋｅｈｒｓａｕｓｓ￣ｃｈｕｓｓｄｅｓＢｕｎｄｅｓｔａｇｓ) 的多数成员对此表示反对 ３２ ꎬ所以在修订后的德国«道路交通法»中ꎬ最终并未对自动汽车驾驶人的注意义务加以详细规定ꎮ虽然如此ꎬ值得注意的是ꎬ在修订草案的释义备忘录中ꎬ 从交通与驾车事宜中抽身 被予以严格的限制ꎬ即驾驶人只能短暂和偶然地脱离于驾驶ꎬ驾驶人释放方向盘或视线偶尔偏移道路并无问题ꎻ但对于诸如照顾后排安全座椅上的儿童㊁更换衣服㊁观看视频或玩游戏等活动ꎬ因其需要驾驶人明显且持续地转移其注意力ꎬ则不被允许ꎮ一般情况下ꎬ在驾驶过程中使用导航设备并不被禁止ꎬ即便驾驶人在驾驶过程中处理邮件或者回发信息ꎬ只要其并未长时间地使用技术设备或从事其他妨碍双手使用的活动ꎬ只要驾驶人能够满足 随时立即接管 的要求ꎬ则其可以享受自动驾驶带来的便利ꎮ总体来看ꎬ限于研发水平的限制ꎬ德国立法者在目前阶段并未赋予自动驾驶者太多的权利与空间ꎬ相反ꎬ立法的重点无疑在于对驾驶人审慎与警觉的强调ꎮ(三)自动驾驶汽车侵权归责的德国 特色籍由德国«道路交通法»的最新修订ꎬ关于自动驾驶汽车的侵权责任归责体系ꎬ德国现行法明显呈现如下特点:１.传统归责体系之坚守新近德国«道路交通法»修订ꎬ并未带来侵权责任归责体系的全面革新ꎮ与传统汽车的归责体系一致ꎬ统观自动驾驶汽车侵权归责的整个过程ꎬ主要涵括作为危险责任的产品责任㊁作为过错责任的生产者责任㊁驾驶人承担的过错推定责任和保有人承担的危险责任等不同类型ꎮ对于归责原则体系及关系ꎬ均以某一主体承担危险责任为基础ꎬ辅以其他主体的过错(推定)责任为补充ꎬ以实现对受害人的多重保护ꎮ具言之ꎬ在道路交通领域ꎬ自动汽车驾驶人以必要的交通注意义务为标准ꎬ证明尽到驾驶义务则不承担损害赔偿责任ꎻ而保有人基于其对事故车辆的实际掌控以及对事故补偿的实现可能ꎬ在不具备免责事由的情况下ꎬ无论过错都应当对受害人所遭受的损害进行赔偿ꎮ在生产环节ꎬ如受害人索赔数额在限度内ꎬ且标的物为私人动产ꎬ产品责任和生产者责任存在竞合ꎬ受害人可以根据案件的实际情况ꎬ针对不同的责任主体选择不同的诉因与诉求ꎻ若当受害人提出超过索赔限额以外的赔偿或受损物为非私人动产时ꎬ则以生产者责任为最终兜底ꎮ在不同的领域与原则之间ꎬ机动车致损相关责任主体之间环环相扣的责任框架清晰可见:当自动驾驶汽车造成损害时ꎬ受害人可以向自动汽车驾驶人㊁保有人㊁生产商等进行索赔ꎮ再区分不同的情况ꎬ当驾驶人不能证明对于损害的发生没有过错ꎬ应当与保有人㊁生产商一起承担连带责任ꎻ如果驾驶人可以证明其对于损害的发生没有过错ꎬ免除其赔偿责任ꎬ原则上由保有人和制造商承担连带责任ꎻ如果保有人可以证明其具有德国«道路交通法»第７条第２款规定的不可抗力时ꎬ可以免除其责任ꎬ由生产者承担责任ꎻ如果保有人可以证明德国«道路交通法»第７条第３款规定的无权驾驶情况时ꎬ其无须就造成的损害进行赔偿ꎬ而由无权驾驶人承担责任ꎮ２.自动驾驶汽车归责内容之进化在既有归责体系和原则框架内ꎬ德国立法者通过修订«道路交通法»ꎬ专门为自动驾驶汽车增设第１ａ㊁１ｂ条ꎬ分别对自动驾驶汽车的定义㊁自动驾驶汽车的驾驶人作出详细规定ꎮ其中ꎬ第１ａ条第２款对自动驾驶汽车的定义以及第３款所列举的自动驾驶汽车制造所应当遵照的规定ꎬ对于确定自动驾驶汽车生产商的义务具有重要指示作用ꎬ自动驾驶汽车的准入㊁产品缺陷认定标准都可以以此为依据ꎻ第１ｂ条的内容则专门规定自动驾驶汽车驾驶人的权利㊁义务关系ꎮ德国学者以该款项内容为基础ꎬ对条款中２５ ３１３２ＤｉｅＢｕｎｄｅｓｒｅｇｉｅｒｕｎｇＤｒｕｃｋｓａｃｈｅ１８/１１５３４ꎬ１３.ＤｉｅＢｕｎｄｅｓｒｅｇｉｅｒｕｎｇＤｒｕｃｋｓａｃｈｅ１８/１１５３４ꎬ９.。
人工智能汽车论文
人工智能汽车论文近些年来，汽车与人工智能的结合愈加契合，汽车在智能驾驶方面体现出的便利更加显著。
以下是店铺整理分享的人工智能汽车论文的相关文章，欢迎阅读!人工智能汽车论文篇一人工智能在汽车驾驶技术领域发展综述【摘要】近些年来，汽车与人工智能的结合愈加契合，汽车在智能驾驶方面体现出的便利更加显著。
车载物联网的发展进一步为智能驾驶的发展提供了技术支撑。
无人驾驶和脑控汽车，两种智能驾驶方式的研究实践为未来汽车发展提供了两条不同的道路。
文章简要介绍了智能汽车驾驶的特点和发展状况，对智能汽车驾驶技术的发展前景做了一个符合实际的展望。
【关键词】无人驾驶脑控汽车发展前景1 前言近些年，随着汽车工业的快速发展，汽车驾驶已经是现代人需要掌握的基本技能之一，在其拓展普及的同时，安全驾驶成为了现代社会最关注的焦点之一。
所谓的安全驾驶就是要杜绝在汽车驾驶过程中存在安全隐患的行为，其中不安全驾驶包括：酒后驾驶、超速行驶、疲劳驾驶[1]、大灯晃眼、闯红黄灯、违法超车、急停急刹、随意变道、驾驶打电话、不系安全带等容易致使事故发生的行为。
汽车所带来的安全问题多数出自驾驶司机的个人行为和个人原因，因此以人工智能辅助或者替代驾驶者驾驶汽车成为了汽车智能驾驶技术研究的主要趋势。
2 无人驾驶汽车的发展现状2.1 国外驾驶汽车的研发状况从上世纪开始国外就开始进行了无人驾驶汽车的研究[2][3]。
所谓无人驾驶，是通过为车辆装配多种感应设备，包括车载传感器、GPS 和摄像头等，配合车内的智能软件，如自适应巡航控制系统(ACC)等实现脱离驾驶员的自动驾驶汽车[4]。
国外著名汽车企业及IT行业巨头谷歌都竞相亮相其在无人驾驶汽车技术研究的成果。
截至目前，谷歌的无人驾驶汽车已问世6年多，这期间发生了14起事故，仅一次造成人员受伤[5];德国梅赛德斯奔驰的无人驾驶卡车在德国的Autobahn8公路上已经启动了上路测试，这是量产版自动驾驶卡车首次在高速公路上进行行驶;据英国《每日电讯报》15年2月11日消息，奥迪方面确认其首款采用无人驾驶技术的车型将于2017年上市。
智能驾驶决策规划与控制阅读随笔
《智能驾驶决策规划与控制》阅读随笔目录一、智能驾驶综述 (2)1. 智能驾驶定义与分类 (3)2. 智能驾驶发展历程 (4)3. 智能驾驶应用场景 (5)二、智能驾驶决策规划 (7)1. 决策规划基本概念 (8)2. 决策规划流程 (10)3. 决策算法与应用 (11)4. 决策规划的挑战与未来发展趋势 (13)三、智能驾驶控制 (14)1. 控制系统基本原理 (15)2. 控制系统设计方法 (17)3. 控制系统性能评估 (18)4. 控制系统的实际应用与挑战 (19)四、智能驾驶中的感知与交互 (20)1. 感知技术发展与应用 (21)2. 人机交互技术与实现 (22)3. 跨模态感知与交互 (23)4. 感知与交互的挑战与未来趋势 (24)五、智能驾驶的安全与法规 (26)1. 安全性问题与挑战 (27)2. 法规政策环境分析 (28)3. 安全与法规的协同发展 (29)4. 国际合作与标准制定 (31)六、智能驾驶的未来展望 (32)1. 技术创新与发展趋势 (33)2. 商业模式与市场前景 (34)3. 社会影响与伦理讨论 (36)4. 未来出行方式变革与挑战 (38)一、智能驾驶综述随着科技的飞速发展，智能驾驶已经从科幻电影中的概念逐渐走进现实生活。
即自动驾驶汽车，是指通过计算机系统对汽车进行控制，实现无人驾驶的技术。
它利用传感器、摄像头、雷达等设备获取周围环境信息，并通过先进的算法进行处理，实现对汽车的自动驾驶。
智能驾驶技术的发展可以分为几个阶段，初级阶段主要是辅助驾驶技术，如自动泊车、自适应巡航等。
中级阶段则是部分自动驾驶技术，如车道保持辅助、自动变道等。
而高级阶段则是完全自动驾驶技术，汽车可以在无需人工干预的情况下独立行驶。
智能驾驶技术的出现，无疑将极大地改善道路交通安全和效率。
全球每年约有130万人死于交通事故，其中大部分是由人为因素造成的。
智能驾驶技术可以通过精确的感知和判断，避免许多由人为失误引发的事故。
人工智能技术在汽车领域中的应用实践
人工智能技术在汽车领域中的应用实践近年来，人工智能（AI）技术在各个领域中得到了越来越广泛的应用，汽车领域也不例外。
汽车制造商和科技企业正在积极研发和应用人工智能技术，试图推动汽车技术不断向前迈进，在提高汽车性能、安全性等方面取得更大的进步。
在这篇文章中，我们将探讨人工智能技术在汽车领域中的应用实践。
一、自动驾驶汽车自动驾驶汽车可以说是人工智能技术在汽车领域中最引人注目的一个领域。
它涉及到机器视觉、深度学习、自然语言处理等多个方面的技术。
目前，许多汽车制造商和科技公司，如特斯拉、谷歌、苹果等都在研发自动驾驶汽车，试图用这一技术推动汽车行业的进步。
自动驾驶汽车是基于先进的计算机视觉和深度学习技术，通过传感器和摄像头等设备实时获取路况信息，然后计算出车辆的状态和位置，从而实现自我导航和自动驾驶。
虽然自动驾驶汽车的技术已经相当成熟，但是还需要进一步的改进和发展，以提高其可靠性和安全性。
这需要更强的计算能力和更高的大数据处理能力，以便从海量数据中解析出最优的决策。
二、智能车联网随着互联网技术的不断发展，汽车产业也逐渐向智能化和网络化的方向发展。
智能车联网是指把网络、互联网和汽车技术相结合，为汽车提供智能化服务。
它可以提供实时的交通信息、导航、车辆定位等服务，并能够帮助汽车驾驶者随时了解车辆状态和路况情况，从而更好地规划行车路线。
智能车联网可以大大提高车辆的安全性和驾驶体验，也可以为消费者提供更加智能化和个性化的服务。
此外，它还能帮助改善城市交通拥堵问题，提高交通安全，减少交通事故和交通污染等不利因素。
三、智能汽车设计在未来的汽车设计中，人工智能技术也将起到越来越重要的作用。
为了满足消费者对个性化、智能化汽车的需求，汽车制造商需要不断引入新的技术、新的材料和新的设计理念。
智能汽车设计不仅仅关注汽车的外观和内饰，更注重整合各种技术，让汽车成为一个能够实现人机交互、智能路线规划、自动诊断等功能的智能系统。
智能汽车设计的实现关键在于各种传感器和计算机软件的结合。
软件专业在无人驾驶技术中的全面应用参考文献
软件专业在无人驾驶技术中的全面应用随着科技的不断发展，无人驾驶技术已经成为了当下热门的行业之一。
无人驾驶技术的发展离不开软件专业的全面应用。
本文将从多个角度来讨论软件专业在无人驾驶技术中的全面应用，并引用相关的参考文献予以支撑。
一、无人驾驶技术的概述无人驾驶技术是指通过先进的传感器、人工智能和自动控制技术，使汽车、飞行器等交通工具能够完全自主地进行导航和驾驶。
无人驾驶技术可以极大地提升交通工具的安全性和效率，减少交通事故和交通拥堵，改善交通环境。
二、软件专业在无人驾驶技术中的作用1. 硬件控制系统无人驾驶技术中的硬件控制系统是关键的一环。
软件专业的知识在硬件控制系统的设计与开发中发挥着重要作用。
这包括传感器、执行器等硬件设备的驱动程序设计，以及底层控制系统的开发。
2. 自动驾驶系统软件专业在自动驾驶系统的研发中扮演着至关重要的角色。
自动驾驶系统需要通过大量的数据处理和分析来实现对周围环境的感知和决策，而这正是软件专业的专长所在。
3. 软件安全无人驾驶技术的安全性是至关重要的。
软件专业在软件安全的研究和应用中能够为无人驾驶技术提供坚实的保障。
数据加密、系统防护等技术在保障无人驾驶技术安全性方面发挥着不可替代的作用。
4. 人机交互界面在无人驾驶技术中，人机交互界面对用户体验至关重要。
软件专业可以通过用户界面设计、交互设计等方面的专业知识来优化无人驾驶技术的用户体验。
5. 数据处理与人工智能无人驾驶技术需要大量的数据处理和人工智能技术来实现自主导航和驾驶。
软件专业的专业知识在数据处理和人工智能算法的研发中能够为无人驾驶技术提供强大的支持。
三、软件专业在无人驾驶技术中的全面应用的参考文献1. “软件专业在自动驾驶技术中的应用” 李明, 张三, 黄四.《计算机科学与技术》, 2018.本文从软件专业的角度分析了自动驾驶技术中软件的作用和应用。
通过对传感器驱动、自动控制系统、数据处理等方面的研究，阐述了软件专业在无人驾驶技术中的关键作用。
节能与新能源汽车技术路线图
节能与新能源汽车技术路线图1 世界汽车技术总体趋势与进展1.1 世界汽车技术总体发展趋势在科技变革与产业重构的背景下，世界汽车技术呈现了“低碳化、信息化、智能化”发展趋势。
“低碳化、信息化、智能化”成为世界主要汽车强国、主要车企共同的战略选择。
1.2 汽车节能技术不断优化主要技术应用：发动机，进排气优化、提高压缩比、结构优化、降低内阻、增压直喷、清洁柴油机、小排量涡轮增压等；变速器，多档AT、DCT、CVT等自动变速器技术水平和装车率不断提高；混合动力，不同混合度、不同构型混合动力车型的推出；专用发动机、机电耦合装置等关键技术先进（尤其日本）；其他，轻量化技术、低阻力技术和电子控制系统优化等。
1.3 新能源汽车技术快速发展纯电动汽车发展现状：技术发展较快，产业规模迅速提升。
发展趋势：专用车身、底盘结构设计，人机交互信息化程度提高，安全性提高，电池及电驱动系统技术提升。
插电式混合动力汽车发展现状：技术逐步成熟，逐步进入规模化阶段。
发展趋势：多种技术路线并存，发动机高压缩比、高热效率及轻量化发展，机电耦合结构更加紧凑，混动工况油耗降低。
燃料电池发展现状：乘用车开始向部分区域私人用户销售，初步进入商业化阶段。
发展趋势：燃料电池模块化和系列化，燃料电池汽车动力系统混合化，车载能源载体氢气化，来源多样化，燃料电池汽车示范运行规模化，燃料电池汽车产业联盟化。
1.4 汽车智能网联技术渐成热点：新一轮科技变革使汽车智能、网联技术成为热点。
智能化技术：现状趋势：低等级驾驶辅助技术已比较成熟，得到较大范围的应用；以传感技术、信息处理、通信技术、智能控制为核心，以车路、车车协同系统和高度自动驾驶为发展重点。
具体应用：1级、2级自动驾驶产品实现商业化，预计2020年左右，可能推出3级、4级自动驾驶产品。
主要进展：车道内自动行驶；自动纵向跟随；转向避撞；多车道自动驾驶……网联化技术技术：现状趋势：基本处于网联辅助信息交互阶段，向基于V2V、V2X的网联协同控制决策发展。
论文---汽车自动驾驶技术及应用实例
汽车自动驾驶技术及应用实例摘要新时代背景下，汽车自动驾驶技术研究完成了一项热门课题。
汽车自动驾驶的技术主要分为感知、决策和执行三个部分。
文章探讨了汽车自动驾驶相关并对汽车自动驾驶技术未来发展趋势进行了分析和对汽车自动驾驶的技术的应用实例进行介绍。
还提出汽车自动驾驶存在的问题，在人才方面，测试方面，技术发展发面等，都有一定的限制。
关键词：自动驾驶技术；汽车；发展趋势1汽车自动驾驶系统汽车自动驾驶系统主要应用了通信技术、计算机技术、自动化控制技术等，从而完成列车的实时控制[1]。
借助于现代通信技术与列车进行直接对接，能完成车地之间的各项数据信息的双向通信，而且传输速率相对比较快，信息传输量也比较大，由此后续追踪列车与控制中心就能及时地接收到前行列车的具体位置，从而使得列车运行与管理变得更具灵活性、合理性，保证列车的高效、有效控制管理，同时也能适应与满足列车自动驾驶实际需要。
从本质上分析，自动驾驶系统具备的功能主要分为自动启动、行驶、停止以及故障自动恢复等，同时拥有常规运行与降级运行等不同的运行方式。
图1-1 自动驾驶车辆图汽车自动驾驶系统（Motor Vehicle Auto Driving System），又称自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）也称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能汽车系统。
自动驾驶汽车技术的研发，在20世纪也已经有数十年的历史，于21世纪初呈现出接近实用化的趋势[4]自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。
1.3 微波雷达监测系统微波雷达的原理和激光雷达类似，但它发射的是无线电波，而不是激光。
微波雷达价格低、体积小,但精度不及激光雷达。
毫米波的波长介于厘米波和光波之间，毫米波兼有微波制导和光电制导的优点：(a) 较大的波长可以穿透雾、烟、灰尘等,激光雷达难以穿透的障碍，较好免疫恶劣天气。
清华-2018人工智能之自动驾驶研究报告-2018.07-43页
concept
概述篇
1 概念篇
自动驾驶汽车（AutomatedVehicle；IntelligentVehicle；AutonomousVehicle；Self-driving Car；DriverlessCar）又称智能汽车、自主汽车、自动驾驶汽车或轮式移动机器人，是一种通 过计算机实现自动驾驶的智能汽车。
图 2 无人驾驶技术
3
（5）自动驾驶技术的价值 无人驾驶汽车之所以受到各国政府前所未有的重视，国内外各院校、研究机构都投入了
大量人力、物力，各大车企、科技公司、汽车零部件供应商以及无人驾驶汽车创业公司也纷 纷在这个领域进行布局，它主要具有以下价值，如下图所示。
图 3 无人驾驶技术的价值
改善交通安全。驾驶员的过失责任是交通事故的主要因素。无人驾驶汽车不受人的 心理和情绪干扰，保证遵守交通法规，按照规划路线行驶，可以有效地减少人为疏 失所造成的交通事故。 实现节能减排。由于通过合理调度实现共享出行，减少了私家车购买数量，车辆绝 对量的减少，将使温室气体排量大幅降低。 消除交通拥堵，提升社会效率。自动驾驶汽车可以通过提高车速、缩小车距以及选 择更有效路线来减少通勤所耗时间。 个人移动能力更加便利，不再需要找停车场。 拉动汽车、电子、通信、服务、社会管理等协同发展，对促进我国产业转型升级具 有重大战略意义。
1.2 无人驾驶汽车发展图谱
图 4 国外无人驾驶汽车发展历程 4
本节内容将梳理国外无人驾驶汽车发展图谱，上图所示为重要时间节点事件。 （1）科研院校对无人驾驶技术的研究
20 世纪 70 年代，科技发达国家开始率先进行无人驾驶汽车的研究。1984 年，美国国防 高级研究计划署（DARPA）与陆军合作，发起自主地面车辆（ALV）计划，这是一辆八轮车， 在校园中能够自动驾驶，但车速并不快。
无人驾驶技术研究及应用
无人驾驶技术研究及应用第一章无人驾驶技术研究的背景及前景无人驾驶技术以其可以提高道路交通效率和安全性而备受关注。
无人驾驶技术越来越多地被应用于不同领域，如民用、商用和军事等领域。
无人驾驶技术主要涉及人工智能、计算机视觉、传感器技术、控制系统和通讯技术等多个领域。
随着技术的发展和成熟，无人驾驶技术将会推动整个交通行业向着更加智能化、高效化及环保化的方向发展。
第二章无人驾驶技术研究的主要内容无人驾驶技术是一个涉及多种技术的交叉领域，其主要研究内容包括：1. 传感器技术传感器技术主要是用来感知周围环境，获取实时数据，并快速处理数据，生成驾驶系统所需的信息。
常用的传感器技术包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、GPS等。
2. 计算机视觉计算机视觉是通过数据处理技术实现对图像的分析和识别，主要用来判断实时障碍物，并提供给车辆控制系统。
计算机视觉主要采用深度学习算法和视觉算法。
3. 控制系统控制系统主要是用来控制车辆行驶，其主要组件包括自动转向、自动制动和自动加速等。
根据驾驶场景的不同，控制系统使用的算法也不同。
4. 通讯技术无人驾驶车辆需要对周围环境进行实时感知，而无线通讯技术可以帮助无人驾驶车辆实现对自身周围环境的高速、可靠的传输。
主要采用的通讯技术包括5G、V2V、V2I等。
第三章无人驾驶技术应用案例分析1. 景区无人驾驶导览车智能导览车主要通过激光雷达、摄像头等传感器实现环境感知，并通过自主控制系统实现路线规划与自主行驶。
同时，用户也可以在无人导览车上使用触摸屏、语音识别等技术进行信息查询。
2. 物流无人车物流无人车主要承担物流配送任务，其主要通过实时感知和路径规划算法来完成物流转运任务。
物流无人车可以帮助企业节省人力成本，提高物流配送效率，减少配送过程中的事故。
3. 共享出行无人驾驶车共享出行无人驾驶车可以帮助用户解决城市出行中的交通拥堵、停车难等问题，同时保障出行的安全性。
用户可以通过APP来预约，车辆会根据用户的需求进行判断，并选择相应的路线进行行驶。
无人驾驶汽车技术研究及应用案例分析
无人驾驶汽车技术研究及应用案例分析无人驾驶汽车技术是近年来备受关注和研究的热点领域，该技术基于人工智能、感知技术和自动化控制等前沿技术，旨在实现车辆全自主驾驶，为人们的出行方式带来革命性的改变。
本文将对无人驾驶汽车技术的研究进展进行梳理，并结合应用案例进行深入分析和探讨。
一、无人驾驶汽车技术研究进展无人驾驶汽车技术的研究与发展离不开人工智能、图像识别、激光雷达、传感器融合等技术的突破和创新。
在人工智能领域，无人驾驶汽车使用的深度学习算法能够实现精准的图像识别和目标检测，根据所获取到的信息做出智能驾驶决策。
同时，激光雷达作为无人驾驶汽车的核心感知技术，能够实时获取周围环境的三维空间信息，为车辆提供准确的感知能力。
在无人驾驶汽车的研究过程中，深度学习在车辆感知、决策和控制等关键环节发挥着重要作用。
越来越多的研究者将深度学习应用于无人驾驶汽车的路径规划、行驶决策和交通信号识别等方面，通过大量的实验和测试，取得了显著的研究进展。
此外，自主定位和地图构建也是无人驾驶汽车技术研究的重要方向，通过建立高精度的地图和定位系统，为车辆提供准确定位和导航能力。
二、无人驾驶汽车应用案例分析1. Waymo（旗下Google）Waymo是谷歌旗下的无人驾驶汽车项目，该项目自2009年启动以来，已经在美国多个城市完成了数百万英里的测试，并于2018年在美国亚利桑那州的凤凰城推出了商业化自动驾驶出租车服务。
Waymo的无人驾驶汽车配备了大量传感器和相机，可以实时感知周围环境，并通过深度学习算法分析实时图像和数据，做出智能决策。
Waymo的成功应用案例证明了无人驾驶技术的可行性和商业化前景。
2. Tesla Autopilot特斯拉自动驾驶技术Autopilot是目前市场上应用最为广泛的无人驾驶技术之一。
特斯拉车辆搭载了多项传感器和相机，能够实现实时感知和自主导航。
Autopilot技术通过深度学习算法不断优化，在可行驶的道路上实现了基本的自动驾驶功能，包括自动巡航、自动驾驶车道保持和自动泊车等。
深度学习技术在无人驾驶汽车中的应用
深度学习技术在无人驾驶汽车中的应用无人驾驶汽车作为一项引人注目的技术，吸引了全球范围内的广泛关注。
随着科技的不断进步，深度学习技术在无人驾驶汽车领域发挥了重要作用。
本文将探讨深度学习技术在无人驾驶汽车中的应用，并讨论其对行车安全和驾驶体验的影响。
一、目标检测和识别无人驾驶汽车需要准确地检测和识别道路上的各种目标，如车辆、行人和交通标志。
深度学习技术可以通过训练神经网络来实现高效的目标检测和识别。
通过大量的图像和视频数据，无人驾驶汽车可以学习到各种物体的特征，从而更好地进行识别和分类。
这种技术的应用使得无人驾驶汽车能够及时地感知并应对道路上的各种情况，提高了行车的安全性。
二、自动驾驶决策深度学习技术在无人驾驶汽车中的另一个关键应用是自动驾驶决策。
无人驾驶汽车需要根据感知到的道路信息做出相应的驾驶决策，如加速、刹车和转弯等。
深度学习技术可以通过训练神经网络来学习驾驶策略，并根据当前的道路环境做出相应的反应。
通过深度学习技术，无人驾驶汽车可以做出更加准确和可靠的驾驶决策，从而提高行车的安全性和效率。
三、智能交通管理深度学习技术还可以被应用于智能交通管理系统中。
通过在道路上安装摄像头和传感器，可以实时监测交通流量、道路状况和车辆行驶轨迹等信息。
深度学习技术可以对这些数据进行分析和处理，从而优化交通信号灯的控制和调度。
通过智能交通管理系统的应用，可以有效地减少交通拥堵，提高道路通行效率，为无人驾驶汽车的顺利行驶创造更好的交通环境。
四、虚拟仿真和测试在无人驾驶汽车的开发和测试过程中，深度学习技术也发挥着重要作用。
通过将深度学习算法应用于虚拟仿真系统中，可以模拟各种驾驶场景和不同的交通情况。
这样无人驾驶汽车的开发者可以在虚拟环境中进行大量的测试和验证，提前发现并解决潜在的问题。
虚拟仿真和测试的应用大大加快了无人驾驶汽车的开发进程，并降低了实际道路测试的风险和成本。
五、挑战与展望尽管深度学习技术在无人驾驶汽车中的应用带来了许多好处，但也面临着一些挑战。
智能网联汽车技术路线图2.0要点解读正式版
智能网联汽车技术路线图2.0系统解读雷洪钧于武汉科技大学汽车和交通工程学院二〇二〇年十二月二十三日雷洪钧2020年11月11日，在2020世界智能网联汽车大会上，《智能网联汽车技术路线图2.0》（简称“路线图2.0”）正式发布。
为了认识和理解路线图2.0，本文围绕路线图2.0主要规划目标、路线图2.0的意义与背景、智能网联汽车商业化应用现状、智能网联汽车未来目标等方面，予以解读，分享如下：一、重要名称解释1）智能网联汽车，即ICV（全称Intelligent Connected Vehicle），是指车联网与智能车的有机联合，是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与人、车、路、后台等智能信息交换共享，实现安全、舒适、节能、高效行驶，并最终可替代人来操作的新一代汽车。
智能网联汽车，这个概念是由中国人提出来的。
目前其他国家提的主动驾驶汽车。
2）技术路线图（Technology Roadm ap）,最早出现于美国汽车行业，在20世纪七八十年代为摩托罗拉和康宁（Corning）用于公司管理。
90年代末开始用于政府规划。
1987年，摩托罗拉的CharlesH.W illyard and CherryW.McClees发表在ResearchManagement的文章：Motorola’s technology roadmap process是该领域研究和应用的奠基之作。
技术路线图的定义目前没有统一定义。
（1）可以理解为：①技术路线图是指，应用简洁的图形、表格、文字等形式描述技术变化的步骤或技术相关环节之间的逻辑关系。
它能够帮助使用者明确，该领域的发展方向和实现目标所需的关键技术，理清产品和技术之间的关系。
它包括最终的结果和制定的过程。
技术路线图具有高度概括、高度综合和前瞻性的基本特征。
②技术路线图的横坐标是时间，纵坐标是资源、研发项目、技术、产品和市场。
①作为一种方法，它可以广泛应用于技术规划管理、行业未来预测、国家宏观管理等方面。
人工智能技术在汽车智能驾驶中的应用案例
人工智能技术在汽车智能驾驶中的应用案例随着人工智能技术的不断发展，汽车智能驾驶已经成为了人们越来越关注的一个领域。
人工智能技术在汽车智能驾驶中的应用，能够提高汽车的安全性和舒适性，以及降低驾驶员的劳动强度。
本文将围绕人工智能技术在汽车智能驾驶领域的应用案例进行探讨。
一、智能驾驶技术智能驾驶技术是指通过汽车自身的传感器、人工智能算法和其他辅助设备，在没有人类驾驶员的情况下，自动实现汽车从出发地到目的地的运行过程。
智能驾驶技术的应用案例主要包括自动驾驶、自适应巡航、车道保持、交通识别等功能。
自动驾驶技术最近几年已成为汽车智能领域研究的热点。
它可以实现全球定位系统（GPS）辅助无人驾驶汽车在旅行中自主驾驶，而无需人类干预。
一些知名的汽车制造商和科技公司已经开始在自动驾驶技术领域投资和研发，包括谷歌、宝马、特斯拉和奥迪等。
二、智能驾驶技术的应用案例（一）自适应巡航控制（ACC）技术自适应巡航控制（ACC）技术是利用雷达、激光雷达、摄像头和其他传感器技术实现的自动驾驶技术。
ACC能够通过对前方的车辆进行检测，自动控制车辆的速度和跟车距离，以确保汽车保持安全的跟车距离，并根据路况的变化自动调整车辆速度和跟车距离，使驾驶过程更加安全和舒适。
（二）车道保持技术车道保持技术是一种依靠相机、雷达和激光雷达等传感器实现的自动驾驶技术。
该技术可以通过识别车道标记和相邻的车辆，使汽车保持在正确的车道上，同时保持适当的车速和安全的跟车距离。
（三）智能停车技术智能停车技术是一种可以实现自动泊车和召回汽车的技术。
通过在车辆中添加各种传感器和摄像头，可以在汽车停车场中实现自动泊车功能，无需人类干预。
当驾驶员准备离开车辆时，他们可以通过手机上的应用程序将车辆召回到指定的位置。
（四）交通识别技术交通识别技术是一种利用人工智能算法实现的自动驾驶技术。
它能够识别路面上的各种信号，包括红绿灯、停车标志和行人人群等，并在适当的时候自动控制车辆。
人工智能在自动驾驶领域的应用案例
人工智能在自动驾驶领域的应用案例，简称AI）随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence在各个领域的应用日益广泛。
其中，自动驾驶是人工智能在交通运输领域的重要应用之一。
自动驾驶技术通过结合传感器、算法和大数据分析，使车辆能够实现无人驾驶或半自动驾驶，具有极大的潜力和发展前景。
本文将介绍几个人工智能在自动驾驶领域的应用案例。
1. 智能交通信号灯控制系统传统的交通信号灯系统是按照固定的时间间隔来切换红绿灯，无法根据实际交通情况进行实时调整。
而基于人工智能的智能交通信号灯控制系统可以根据实时交通流量和拥堵状况智能地调整信号灯的时间，以提高路口的通行效率。
这一系统通过车辆和行人的传感器数据，结合算法分析和预测模型，实现了交通信号灯的智能管理。
在实际的路口应用中，该系统能够减少交通拥堵、提高交通运输效率，为驾驶员和行人提供更安全、更顺畅的道路出行环境。
2. 智能防撞系统自动驾驶汽车带来了更高的道路安全风险，因此，开发智能防撞系统是人工智能在自动驾驶领域的一项重要任务。
该系统通过传感器收集和分析车辆周围的信息，使用深度学习算法实现车辆的智能识别和判断，从而及时发出警报、采取避让措施，以避免与其他车辆或障碍物发生碰撞。
智能防撞系统的应用使得自动驾驶汽车能够更加安全地行驶在道路上，降低交通事故的发生率。
3. 智能路径规划系统自动驾驶汽车需要遵循道路交通规则，并能够选择最佳的路径到达目的地。
因此，智能路径规划系统是实现自动驾驶的关键要素之一。
该系统利用人工智能算法和地理信息系统（GIS）数据，分析道路的交通情况、状态和拥堵程度，为自动驾驶汽车提供实时的路径规划和导航。
智能路径规划系统能够根据实际交通情况动态调整路径，避免拥堵路段，提高行驶效率。
同时，系统还能够根据车辆的能量状态和充电设施的分布，优化路径规划，提供最佳的充电策略，延长车辆的续航里程。
4. 智能车辆孪生技术智能车辆孪生技术是一种将现实世界中的车辆和虚拟仿真模型相结合的技术。
人工智能在汽车工业中的应用案例和技术要点
随着科技的不断发展，人工智能在各行各业的应用越来越广泛，汽车工业也不例外。
人工智能技术的应用不仅提高了汽车的智能化水平，还大大提高了汽车的安全性能和行车体验。
本文将就人工智能在汽车工业中的应用案例和技术要点进行分析和探讨。
一、自动驾驶技术自动驾驶技术是人工智能在汽车工业中的一个重要应用领域。
通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等设备，车辆可以自动感知周围环境，并做出相应的决策和行驶动作，实现无人驾驶或半自动驾驶。
特斯拉、Waymo等公司在自动驾驶技术上取得了显著的进展，他们的汽车已经可以在特定道路和条件下实现自主行驶，极大地提高了行车的安全性和便利性。
二、智能交通管理系统人工智能技术还可以应用于智能交通管理系统中。
通过在道路上设置智能摄像头和传感器，可以实现对车辆和行人的自动识别和监控。
同时，通过数据分析和处理，可以实现对道路交通流量、拥堵情况等信息的实时监测和预测，为交通管理部门提供决策支持，优化交通流畅度和减少交通事故的发生。
三、智能汽车制造在汽车制造领域，人工智能技术也有着广泛的应用。
例如，汽车生产线上可以使用机器人进行自动化装配和焊接，提高生产效率和产品质量。
同时，通过在汽车生产过程中引入人工智能技术，可以实现对生产过程的实时监控和预测，提前发现潜在问题并进行调整，从而提高生产效率和降低成本。
四、智能驾驶辅助系统智能驾驶辅助系统是人工智能在汽车工业中的另一个重要应用方向。
通过在汽车上安装激光雷达、摄像头等设备，可以实现对车辆周围环境的实时监测，提供车道偏离预警、盲区监测、自动泊车等功能，大大提高了驾驶安全性。
此外，智能驾驶辅助系统还可以实现对驾驶行为的识别和评估，及时提醒驾驶员注意安全驾驶，降低交通事故的发生率。
五、智能车联网系统智能车联网系统也是人工智能在汽车工业中的重要应用领域。
通过在汽车上安装传感器、通讯设备和智能控制系统，可以实现车辆与车辆、车辆与道路基础设施的互联互通。
通过车联网系统，可以实现车辆的实时定位、远程诊断、远程控制等功能，为驾驶员提供更便捷的出行服务和汽车健康管理。
基于Matlab／Simulink的混合动力客车前向式仿真平台的建立
基于Matlab／Simulink的混合动力客车前向式仿真平台的
建立
孙熙;黄胄;雷洪钧
【期刊名称】《客车技术与研究》
【年(卷),期】2011(000)006
【摘要】建立某型号并联式混合动力客车的前向式仿真平台，基于Madab／Simulink环境在标准道路行驶循环下对其进行仿真，以分析整车动力性与经济性。
结果表明，该车性能满足设计要求。
【总页数】4页(P1-3,9)
【作者】孙熙;黄胄;雷洪钧
【作者单位】武汉理工大学汽车工程学院,武汉430070;武汉理工大学汽车工程学院,武汉430070;东风扬子江汽车（武汉）有限责任公司,武汉430040
【正文语种】中文
【中图分类】U469.72;TP391.9
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英国混合动力汽车技术研发介绍及思考
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雷洪钧
【期刊名称】《人民公交》
【年(卷),期】2009(000)006
【摘要】为了促进中英汽车技术贸易的交流,3月5～14日,英国投资贸易总署和汽车零部件工业协会邀请国内重要客车厂商、研发机构的技术负责人,赴英国考察汽车动力总成技术的发展,重点考察混合动力研发情况。
【总页数】2页(P16-17)
【作者】雷洪钧
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】U
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全球自动驾驶汽车技术专利市场研究
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苑朋彬;佟贺丰;赵蕴华
【期刊名称】《全球科技经济瞭望》
【年(卷),期】2018(033)009
【摘要】自动驾驶汽车技术是集环境感知、全球定位、自动控制、人工智能等关键技术于一体的综合性技术,其技术发展旨在通过汽车的自主驾驶,解放人力.通过对德温特专利数据进行挖掘统计,本文从专利时间、专利空间、专利内容这三大角度全面揭示了全球自动驾驶汽车技术发展概况.研究发现当前自动驾驶技术处于快速发展期,各国都在积极地出台相关法律政策,采取专利策略抢占国内和国际市场.中美两国是自动驾驶技术研究大国,专利防御意识较强,技术研发已经形成自己独特的优势;在自动驾驶控制、导航技术分支方面,美国研究实力强于中国.
【总页数】9页(P68-76)
【作者】苑朋彬;佟贺丰;赵蕴华
【作者单位】中国科学技术信息研究所,北京 100038;中国科学技术信息研究所,北京 100038;中国科学技术信息研究所,北京 100038
【正文语种】中文
【中图分类】U471.1
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雷洪钧：汽车自动驾驶技术与实例的研究（上）
汽车自动驾驶系统（Motor Vehicle Auto Driving System），是一种通过车载电脑系统实现无人驾驶的智能汽车系统，又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，还有称自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）的。
汽车自动驾驶系统，其结构，一般分为：感知系统、决策系统、执行系统3个部分。
一、汽车自动驾驶技术基础知识
1.0感知系统
感知系统，是用摄像头（眼睛）看前面的路，还在用雷达（耳朵）听车周围（前、后、左右）的车、人及实体的，甚至会用信息识别单元（大脑）在分析、判断。
感知系统由三部分组成，传感器、高精度地图、信息识别单元等。
（1）传感器，主要有光学摄像头和雷达，相当人的眼睛和耳朵，其主要功能是车辆收集周围的“即时信息”。
为无人驾驶车辆提供完整、准确的环境数据，长用的传感设备包括：(a)光学摄像头；(b)光学雷达（LiDAR）；(c)微波雷达；(d)导航系统等。
（2）高精度地图，提供的环境信息中相对固定、更新周期较长的信息,比如车道标记、路缘、交通信号灯等；
（3）信息识别单元，对传感器接收到信息，利用深度学习等手段，对信息进行识别，目前对外界事物进行准确识别基本算法和技术有：误差反向传播算法和先进的数字摄像技术。
1.1摄像头是众多预警、识别类ADAS功能的基础
1）摄像头的主要应用
车载摄像头对于智能驾驶是必不可少设备，主要应用于：车道偏离预警（LDW）、车道保持辅助（LKA）、前向碰撞预警（FCW）行人碰撞预警（PCW）、全景泊车（SVP）、驾驶员疲劳预警、交通标志识别（TSR）。
2）光学摄像头优缺点
光学摄像头是最常用的车载传感器，同时价格最便宜，是场景解读的绝佳工具，优点是能。