基于计划行为理论的侵犯驾驶行为研究

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.。

基于深度学习的疲劳驾驶检测技术研究1. 内容描述随着现代交通系统的不断发展和车辆数量的日益增长，道路交通安全问题逐渐凸显，成为公众关注的焦点。

疲劳驾驶作为一种常见的危险驾驶行为，对道路交通安全构成了严重威胁。

开发一种高效、准确的疲劳驾驶检测技术具有重要的现实意义和工程价值。

基于深度学习的疲劳驾驶检测技术是一种基于计算机视觉、机器学习和深度神经网络等方法的技术手段。

该技术通过采集驾驶员的面部表情、眼部状态、头部运动等生理和行为特征数据，运用深度学习算法对这些数据进行自动分析和识别，从而判断驾驶员是否处于疲劳状态。

与传统的疲劳驾驶检测方法相比，基于深度学习的疲劳驾驶检测技术具有更高的准确性和实时性。

在具体研究中，首先需要收集大量的疲劳驾驶和正常驾驶的样本数据，并进行详细的标注和处理。

选择合适的深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络等）对这些数据进行训练和学习。

通过不断地优化模型结构和参数，提高模型的泛化能力和准确性。

在实际应用中，将训练好的模型应用于车辆监控系统或驾驶辅助系统中，实现对疲劳驾驶行为的实时检测和报警。

基于深度学习的疲劳驾驶检测技术不仅可以提高道路交通安全管理水平，还可以降低交通事故的发生率，为智能交通系统的发展提供有力支持。

该技术还可以拓展应用于其他领域，如智能家居、医疗健康等，为人类的日常生活带来更多便利和安全保障。

1.1 研究背景随着社会的发展和经济的增长，汽车已经成为人们出行的主要工具。

随着汽车保有量的不断增加，道路交通安全问题日益严重。

疲劳驾驶作为其中的一个重要因素，对道路交通安全造成了极大的威胁。

疲劳驾驶是指驾驶员在长时间行驶过程中，由于生理、心理原因导致的注意力不集中、反应迟钝等现象，从而降低驾驶员对道路环境的感知能力，增加交通事故的发生概率。

研究疲劳驾驶检测技术具有重要的现实意义。

随着人工智能技术的快速发展，深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。

基于计划行为理论的高速铁路乘坐意向研究引言一、计划行为理论的基本概念计划行为理论（Theory of Planned Behavior, TPB）是由社会心理学家艾伦·艾森（Ajzen）在1985年提出的。

该理论认为，一个人的行为意向是一种由他的态度、主观规范和知觉行为控制（即他对行为的信心）共同决定的结果。

1.态度（Attitude）态度指的是一个人对于某一行为的认可程度，包括有利和不利两个方面。

在TPB中，态度包括认知和情感两个方面，认知上认为这一行为对自己有利还是不利，情感上则是对这一行为有多么喜欢或讨厌。

2.主观规范（Subjective Norms）主观规范指的是个体对于周围社会和他人的看法，以及他们的期望与压力。

在TPB中，主观规范包括了个体对于行为的社会期望以及对于行为的周围人的压力。

3.知觉行为控制（Perceived Behavioral Control）知觉行为控制是指个体对于自己能够控制或者不控制行为的信心。

这一概念源自于自我效能理论，认为个体的行为受到他们的自我效能信念的控制。

二、利用计划行为理论分析高速铁路乘坐意向了解一个人对于高速铁路的乘坐意向，可以通过分析他们的态度、主观规范和知觉行为控制来得出结论。

1.态度据研究显示，一个人对于高速铁路的态度会受到许多因素的影响，包括高铁的运行速度、票价、车厢环境以及乘坐的舒适度等。

如果一个人认为高速铁路的运行速度快、票价合理、车厢环境舒适，那么他对高速铁路的态度就会相对较好；反之，如果一个人觉得高速铁路的运行速度不快、票价偏贵、车厢环境不舒适，那么他对高速铁路的态度就会相对较差。

为了提高人们对高速铁路的态度，高速铁路运营方需要在服务和设施上下功夫，进行市场营销宣传，提高高速铁路的知名度和美誉度。

2.主观规范对于高速铁路的使用意向也会受到他人的看法和压力的影响。

如果身边的亲朋好友对高速铁路的使用持肯定的态度，那么个体的高速铁路使用意向就会更大；反之，如果身边的人对高速铁路的使用持否定的态度，那么个体的高速铁路使用意向就会更小。

基于深度强化学习的自动驾驶车辆行为决策技术研究与实现自动驾驶技术的发展为汽车行业带来了巨大的变革。

其中，车辆行为决策技术是实现自动驾驶的关键之一。

近年来，深度强化学习作为人工智能领域的热门技术，被广泛应用于自动驾驶车辆的行为决策中。

本文将着重探讨基于深度强化学习的自动驾驶车辆行为决策技术的研究与实现。

首先，深度强化学习是指通过让智能体与环境进行交互学习，不断优化行为策略以最大化累积奖励的一种机器学习方法。

在自动驾驶中，智能体即自动驾驶车辆，环境则包括道路、其他车辆和行人等。

深度强化学习通过训练神经网络模型，使自动驾驶车辆能够在复杂的交通环境中做出准确的决策。

其次，实现基于深度强化学习的自动驾驶车辆行为决策技术需要进行以下几个关键步骤。

首先是数据采集和预处理。

在这一阶段，需要使用传感器、摄像头等设备来收集车辆周围的数据，并对数据进行预处理，例如去噪、图像增强等，以提高后续模型的训练效果。

其次是构建强化学习模型。

通常可以采用深度神经网络作为模型的基础结构，并通过适当的算法来学习车辆行为决策的策略。

同时，为了提高模型的稳定性和泛化能力，还可以采用经验回放、探索与利用等技术手段进行改进。

最后是模型训练和评估。

在训练阶段，通过与环境的交互，不断调整模型的参数，使模型能够学习到最优策略。

在评估阶段，通过模拟和真实道路环境中的测试，对模型进行性能评估和验证。

基于深度强化学习的自动驾驶车辆行为决策技术的研究主要面临以下几个挑战。

首先是数据的获取与标注。

深度强化学习需要大量的训练数据来优化模型，而获取大规模且标注准确的数据是一项艰巨的任务。

其次是模型的训练时间和计算复杂度。

深度强化学习的模型通常需要耗费大量的计算资源和时间进行训练，这对于实际应用来说是有一定挑战的。

最后是安全性和可解释性问题。

如果一个自动驾驶车辆发生事故，需要能够清晰地解释该车辆的决策过程，以避免责任上的争议和安全隐患。

针对这些挑战，研究人员提出了一系列的解决方案。

交通从众行为研究——吴超仲万平张晖李亚秋1交通从众行为研究——机遇与挑战。

吴超仲1’2万平1’2张晖1’2李亚秋1’2(1．武汉理工大学智能交通系统研究中心武汉430063；2．水路公路交通安全控制与装备教育部工程技术研究中心武汉430063)摘要从众是1种常见的社会现象，道路交通系统中的从众行为也非常普遍。

从众效应直接影响驾驶人及行人的决策行为，进而影响交通流特性，对于交通规划、设计与管理都具有重要的意义。

文中分析了国内外从众行为的研究现状，从我国交通行为的研究方向，研究内容，研究方法等角度提出了交通从众行为研究的机遇，并从实验手段，数据获取，研究结果的不确定性角度提出了交通从众行为研究的挑战。

交通从众现象的研究在学术上可以促进心理学与交通工程的学科交叉；在理论上可完善微观交通流模型；在实践上可以为有效利用从众效应进行交通规划、设计与管理等提供理论指导，具有广阔的应用前景。

关键词交通行为；从众行为；交通规划；交通工程中图分类号：U491．3文献标志码：A doi：10．3963／j．i ssn1674—4861．2013．02．0010引言从众是1种常见的社会心理现象，道路交通系统中的从众行为也非常普遍。

从众是指由于群体的引导或压力，个人的观念与行为与多数人相一致的“方向”变化的现象。

美国心理学家所罗门阿希设计实施了1个从众心理实验，结果发现在测试人群中平均33％的人判断是从众的，76％的人至少做了1次从众的判断，仅有1／4～1／3的被试者没有发生过从众行为[J j。

由此可见，从众现象是1种常见的社会心理现象，从众现象在交通领域也很常见，如看到有行人闯红灯过马路时也跟着过马路，看到路边有停车时也跟着违法停车，看到有车随意变道时也跟着随意变道等[z]。

对我国道路交叉口的行人过街场景进行现场调查，可以观测到过街行人呈现出一群一群地闯红灯现象。

通过对行人违法过街的原因进行问卷调查，六成的被调查者回答的原因为“从众心理”和“看到道路两边没有机动车通行”，在进一步被问到“假如你看到有许多人闯红灯你也随他们一起过马路的理由”时，58．7％的受访者选择的都是受他人的影响，即从众心理在作祟[3]。

G要：通过对自动驾驶汽车层级决策系统的解读，提出轨迹规划问题的定义及其与路径规划问题的区别。

探讨各类轨迹规划算法的基本原理和实际应用，将其根据不同的基本原理划分为四大类，分析了这些算法的优势和不足。

并基 于换道场景下对于轨迹规划算法要求进行分析，对该场景下采用的轨迹规划算法给出推荐。

最后对未来自动驾驶车辆 轨迹规划算法的发展趋势进行展望。

Abstract: Definition of trajectory planning problem and the difference between it and the path planning problem were proposedthrough the interpretation of the hierarchical decisioaking system of the autonomous vehicle. The basic principles and practical applications of various trajectory planning algorithms were discussed. They were divided into four categories according to different basic principles, and the advantages and disadvantages of these algorithms were further analyzed. And based onthe requirements for the trajectory planning algorithm in the lane change scenario, the trajectory planning algorithm used in the scenario was recommended. Finally, the future development trend of trajectory planning algorithm applied in autonomous vehicle was prospected.关键词：自动驾驶汽车，层级决策系统，轨迹规划算法Key words: autonomous vehicle; hierarchical decision-making system; trajectory planning algorithms1自动驾驶汽车的决策系统1.1自动驾驶汽车的层级决策系统在自动驾驶系统中，轨迹规划是其决策系统中一 个重要的模块，按照层级结构分为四大部分（如图1所示）o 最顶层路线规划出一条通过道路交通网络的路线；行为层将在遵守交通规则的基础上决定当前需要采取的驾驶行为（如停车、跟车以及换道等行为），以 使汽车正确地驶向目的地；运动规划层选择一条连续的路径通过当前驾驶环境，以完成局部导航任务；控制系统根据运动规划模块规划的参考轨迹相应地校 正误差输出转向' 油门以及刹车的指令，使汽车能够 到达最终目的地。

驾驶人行为的认知与行动决策模型研究第一章、引言随着社会的发展，汽车已经成为现代社会不可或缺的一部分。

然而，在汽车成为个人出行工具的同时，也给交通管理和安全带来了前所未有的挑战。

交通安全是人们生命财产安全的重要保障之一，然而，交通安全管理和规范的质量直接关系到各方面的经济发展和社会稳定，因此交通安全已经成为全球性关注的焦点。

在众多的交通安全问题中，驾驶行为是其中的一个重要环节。

随着公路交通事故率不断攀升，对于研究和管理驾驶行为已经成为了一个非常迫切的需要。

为了提高交通安全，需要了解驾驶行为背后的认知和决策模型，以更好地预测和预防交通事故，同时提高交通的效率和管理水平。

本文旨在介绍驾驶人行为的认知与行动决策模型的研究进展和现状，以及可能的未来发展方向。

文章将主要涵盖以下方面：（1）驾驶行为的定义和分类（2）驾驶行为的影响因素（3）驾驶行为的认知模型（4）驾驶行为的行动决策模型（5）未来的研究方向与发展趋势第二章、驾驶行为的定义和分类驾驶行为是指人类在行驶汽车时所表现出来的行为和举动。

它涉及到行为的观察、心理分析、行为测试、驾驶技能评估，以及行车和交通安全管控等多个方面。

驾驶行为可以分为以下几个方面：（1）驾驶技能：指驾驶人操纵汽车的技能，如驾驶技术、反应速度、操作准确性、行车姿态控制等等；（2）决策行为：指驾驶人的决策水平，如判断、预测和行动等行为；（3）心理行为：指驾驶人的心理状态、心理特征、行为习惯等；（4）行车习惯：指驾驶人的常态下的驾驶和行为习惯。

驾驶行为的分类是为了将其不同方面的特点综合归纳。

这种分类方法有利于交通事故的分析，总结和对驾驶行为的监测。

第三章、驾驶行为的影响因素驾驶行为与驾驶行为的风险之间的关系是由驾驶人及其行为的因素所决定的。

驾驶行为的影响因素可以归纳为三个方面：驾驶人员的人口社会心理特征、驾驶人员的行为习惯、驾驶人员的行为环境。

1.驾驶人员的人口社会心理特征（1）性别和年龄：研究表明，女性驾驶员的事故率低于男性驾驶员，而年龄较大的驾驶员也不如年龄年轻的驾驶员安全；（2）驾驶经验：驾驶经验是影响驾驶人员安全的重要因素。

基于人类驾驶行为的无人驾驶车辆行为决策与运动规划方法研究共3篇基于人类驾驶行为的无人驾驶车辆行为决策与运动规划方法研究1自动驾驶技术是近年来快速发展的领域之一，而无人驾驶车辆的行为决策和运动规划是实现自动驾驶的重要基础。

然而，由于自动驾驶车辆在路上遇到各种各样的情况，如遇到行人、车辆等障碍物或者突然出现的紧急情况等，因此需要具备更加智能化的行为决策和运动规划方法。

在无人驾驶车辆行为决策方面，传统的方法主要是基于规则的方法和统计方法。

但这些方法无法处理实时、复杂与动态的驾驶场景，而现在一些新的方法逐渐发展起来，主要是基于深度学习的方法。

这些方法可以通过对大量数据的学习，将驾驶员的行为和决策能力学习到机器中，并进行预测和决策。

这种方法因其在实际应用中的稳定性和准确性而备受关注。

另外，目前一些基于规则和统计的方法也在涌现，对深度学习方法的补充和完善也非常重要。

在无人驾驶车辆的运动规划方面，也可以采用各种不同的方法。

比如，传统的规划算法可以根据车辆的行进路线和周边环境的条件来计算最优沿线行驶路线。

但这种方法无法处理车辆周边环境变化的情况，比如通过施工区域等，因此需要更加实时和智能的方法。

而最近的方法主要是基于深度强化学习的，可以通过高效的学习和优化，获得更加智能和准确的运动规划结果。

此外，基于优化的方法也在不断发展，为深度强化学习提供了很好的参照。

总的来说，无人驾驶车辆的行为决策和运动规划是实现自动驾驶技术的关键技术。

各种新的方法的涌现为无人驾驶车辆的发展提供了更加广阔的前景。

未来随着无人驾驶技术的不断发展，人们的生活将会更加便捷、安全和智能随着科技的不断进步，无人驾驶技术的应用越来越广泛。

无人驾驶车辆的行为决策和运动规划是实现自动驾驶的关键，目前已经涌现出许多新的方法。

其中，基于深度学习和深度强化学习的方法表现出很高的稳定性和准确性，为无人驾驶技术的发展提供了巨大的潜力。

但同时，传统的规则和统计方法也在不断改进，为深度学习方法提供了有益的补充和完善。

项目公示信息1 项目名称：公路行车安全提升技术研究2 主要完成人排序及贡献：3 完成人合作关系情况本项目完成人赵岩；崔世富；王晓琴；赵峰；孙明东；张辉青；周新锋；韩君良均为科研团队的主要成员，已进行长期合作。

赵岩为本项目负责人，是本项目多篇论文的主要作者。

崔世富负责实验路实施工作。

赵峰负责试验路实施方案、亮化路段确定等研究及推广应用工作。

王晓琴负责项目的警示路面设置技术研究，施工现场实施管理。

重点对警示路面的施工技术及工艺进行研究。

主要创新性贡献包括：在过程试验和实践应用中进行技术总结，撰写了论文。

孙明东负责试验路太阳能一体化路灯安装施工；安排施工人员，对试验路施工进行现场管理；对试验路进行长期观测，将观测所得交通事故等指标数据进行分析；张辉青负责夜光路面和太阳能壁灯试验路施工及后期与保养；负责对试验路施工进行现场管理工作。

周新锋负责警示路面室内试验和技术总结，编写相应的研究报告。

对试验段实施效果进行跟踪观测和技术总结工作。

韩君良负责专利产品的设计及实施。

对公路警示路面技术规范编制进行指导和审查工作。

4 主要完成单位排序及贡献：第1完成单位：西安公路研究院。

主要贡献：负责研究大纲的制定和实施，负责理论分析、对依托工程的指导、数据处理及报告的撰写；申请专利、研发产品；依据研究成果，编写陕西省地方标准《公路警示路面技术规范》；为科研成果的应用及在建项目的顺利建成提供了有效的技术支持；为课题成果在省内外积极进行推广应用做出了贡献。

第2完成单位：陕西省安康公路管理局。

主要贡献：积极协调课题组成员进行现场试验、检测及交通组织管理，提供必要的人员及现场设备，为该项工作顺利实施和开展提供了基础。

提供道路技术状况基本信息和数据及现场施工图片信息，提供区域交通事故统计信息，为项目研究提供了详尽的科学数据。

积极组织协调、现场指导，结合项目实际情况，与课题组共同落实实施方案试验段。

配合课题组进行后期实施效果观测和试验数据采集，为项目后期完善提供基础数据。

计划行为理论在出行行为研究中的应用与扩展【摘要】结合计划行为理论的基本原理，总结了出行行为研究领域计划行为理论的最新应用和进展。

提取了当前计划行为理论中的数据处理模型和方法，在此基础上结合出行行为的特征提出可将经济计量和模糊数据的方法引入计划行为理论中，以实现对调查数据更加充分的挖掘。

最后展望了计划行为理论在出行行为研究中需要进一步完善和发展的方向。

【关键词】出行行为计划行为理论行为意向1、引言目前解决全世界所面临日益严峻交通拥挤问题主要有两个途径，分别是增加交通供给和管理交通需求。

无论增加供给还是管理交通需求，交通系统设施的服务对象和政策的作用对象都是出行者。

能够有效改善交通系统运行状况，缓解交通问题，很大程度上取决于出行者对政策的响应行为。

因而出行决策行为是影响交通管理措施实施效果的一个重要因素，对出行行为进行分析预测是正确制定和实施交通管理措施，解决交通拥挤问题的关键。

出行行为包括分析出行者的日活动安排、出行目的、时间、方式、路径等选择行为，总结出行需求特征，建模预测随着环境条件的改变其行为的调整过程。

尤其20世纪90年代以来随着交通需求管理在国内外城市的广泛应用，作为交通需求管理政策评价分析的重要工具，出行行为研究越来越受到学者的关注。

2、理论概述人的行为本质上由意图决定，为了探究出行行为的决策机理，可引入心理学中的计划行为理论来进行研究。

计划行为理论是由Ajzen所提出，最早源于Fishbein的多属性态度理论。

多属性态度理论认为行为态度决定行为意向，预期的行为结果及评估又决定行为态度。

理性行为理论主要用来预测和了解人类的行为，该理论认为个人表现出特定行为是受个人的行为意图影响，而行为意图则是共同取决于个人对此行为的态度与主观规范，并且态度与主观规范之间也会互相产生影响。

由于理性行为理论假定个体是否采取某一特定行为是出自于完全自愿控制，其忽略了核心使用者所作的伦理道德决定，特别是个人特点被忽视。

Ajen计划行为计划行为理论是由Icek Ajzen（1988,1991）提出的。

是Ajzen 和Fishbein（1975,1980）共同提出的理性行为理论（Theory of Reasoned Action，TRA）的继承者，计划行为理论（Theory of Planned Behavior，TPB）能够帮助我们理解人是如何改变自己的行为模式的。

TPB认为人的行为是经过深思熟虑的计划的结果。

因为Ajzen研究发现，人的行为并不是百分百地出于自愿，而是处在控制之下，因此，他将TRA予以扩充，增加了一项对自我“行为控制认知”（Perceived Behavior Control）的新概念，从而发展成为新的行为理论研究模式——计划行为理论（Theory of Planned Behavior，TPB）。

五要素：1、态度（Attitude）是指个人对该项行为所抱持的正面或负面的感觉，亦即指由个人对此特定行为的评价经过概念化之后所形成的态度，所以态度的组成成份经常被视为个人对此行为结果的显著信念的函数。

2、主观规范（Subjective Norm）是指个人对于是否采取某项特定行为所感受到的社会压力，亦即在预测他人的行为时，那些对个人的行为决策具有影响力的个人或团体（salient individuals or groups）对于个人是否采取某项特定行为所发挥的影响作用大小。

3、知觉行为控制（Perceived Behavioral Control）是指反映个人过去的经验和预期的阻碍，当个人认为自己所掌握的资源与机会愈多、所预期的阻碍愈少，则对行为的知觉行为控制就愈强。

而其影响的方式有两种，一是对行为意向具有动机上的含意；二是其亦能直接预测行为。

4、行为意向（Behavior Intention）是指个人对于采取某项特定行为的主观机率的判定，它反映了个人对于某一项特定行为的采行意愿。

5、行为（Behavior）是指个人实际采取行动的行为。

自动驾驶技术的发展是当今世界科技领域的热点之一，然而随之而来的是关于自动驾驶交通肇事刑事责任的一系列法律与伦理问题。

国外在这一领域的研究与文献也是异常丰富和深入的。

下面将简要介绍国外关于自动驾驶交通肇事刑事责任方面的若干重要文献。

1. "Criminal Liability in Autonomous Driving: The Manufactureror the User?" (2017) by Xiaohu Zhang and Hongzhi Zhao.这篇文章探讨了自动驾驶技术下交通肇事的刑事责任应当由谁来承担。

作者提出了“制造商责任模式”和“用户责任模式”两种不同的观点，并对两种观点的法律依据、适用范围以及实际操作中可能出现的问题进行了深入分析和讨论。

文章内容详实、观点鲜明，对于理解自动驾驶技术下的刑事责任问题具有重要的参考价值。

2. "Liability in the age of autonomous driving" (2018) by Arthur W. Williams.这篇文章从道路交通安全的角度出发，探讨了自动驾驶技术下的刑事责任问题。

作者分析了自动驾驶汽车与传统汽车在交通肇事中的区别，提出了需要修订现行交通法规来适应自动驾驶技术发展的观点。

文章逻辑清晰，观点独到，对于完善交通法规、保障道路交通安全具有一定的参考意义。

3. "Legal liability in the age of autonomous vehicles" (2019) by Sarah Powell.这篇文章从法律的角度探讨了自动驾驶汽车在交通肇事中的法律责任问题。

作者对自动驾驶技术在交通肇事中所涉及的民事责任、刑事责任等问题进行了全面细致的剖析，对于了解自动驾驶技术下法律责任问题具有重要的参考价值。

文章逻辑清晰，观点明确，对相关法律实务工作者和研究人员有一定的指导意义。

《基于自主学习的自动驾驶决策与控制研究》篇一一、引言随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，自动驾驶技术已成为当今研究的热点。

自动驾驶决策与控制作为自动驾驶技术的核心，其研究对于提高道路安全、交通效率和驾驶体验具有重要意义。

本文将基于自主学习的方法，对自动驾驶决策与控制进行研究，旨在为自动驾驶技术的发展提供新的思路和方法。

二、自动驾驶决策研究1. 决策系统架构自动驾驶决策系统是整个自动驾驶系统的核心，其架构包括环境感知、决策规划、行为执行等部分。

其中，决策规划部分是本文研究的重点。

在决策系统中，采用自主学习的方法，通过机器学习算法对大量历史数据进行学习和分析，以实现对环境的感知和决策的优化。

2. 决策算法研究针对自动驾驶决策问题，本文提出一种基于强化学习的决策算法。

该算法通过不断试错和奖励机制，使车辆在行驶过程中逐渐学习到最优的驾驶策略。

同时，为了适应不同的道路环境和交通状况，算法采用自适应调整策略，以实现更好的驾驶效果。

三、自动驾驶控制研究1. 控制策略设计自动驾驶控制策略是实现车辆稳定、安全行驶的关键。

本文采用基于模型预测的控制策略，通过建立车辆动力学模型和道路环境模型，实现对车辆行驶轨迹的预测和控制。

同时，为了适应不同的道路状况和驾驶需求，控制策略采用自主学习的方法进行优化。

2. 控制器设计控制器是自动驾驶系统的执行部分，其设计直接影响到车辆的驾驶性能和安全性。

本文采用基于深度学习的控制器设计方法，通过对大量历史数据进行学习，实现对车辆行驶过程中各种复杂情况的自适应处理。

同时，为了实现快速响应和精确控制，控制器采用实时优化的方法进行更新。

四、实验与分析为了验证本文提出的自动驾驶决策与控制方法的可行性和有效性，我们进行了大量的实验和分析。

实验结果表明，基于强化学习的决策算法能够使车辆在行驶过程中逐渐学习到最优的驾驶策略，并适应不同的道路环境和交通状况。

同时，基于模型预测的控制策略和基于深度学习的控制器设计方法能够实现对车辆行驶过程中各种复杂情况的稳定、安全处理。

基于深度学习的自动驾驶车辆控制策略研究自动驾驶技术正迅速崛起，并成为未来交通领域的关键发展方向。

为了实现自动驾驶车辆的高效、安全和可靠控制，研究者们借助深度学习技术来开发先进的控制策略。

本文将探讨基于深度学习的自动驾驶车辆控制策略的研究进展，并讨论其潜在的应用前景。

深度学习是一种机器学习技术，它通过模拟人脑神经网络的方式对大量数据进行训练，从而实现对复杂问题的准确预测和决策。

在自动驾驶领域，深度学习可以应用于车辆感知、场景理解和决策规划等方面，进一步提高自动驾驶车辆的控制能力。

首先，基于深度学习的自动驾驶车辆控制策略可以通过对环境感知进行实时、准确地分析，从而识别出道路、障碍物、交通标识和行人等元素。

感知模块通常使用深度卷积神经网络（CNN）来学习特征，并结合图像处理和目标检测技术来实现车辆周围环境的感知。

通过对大量真实场景和模拟数据的训练，深度学习模型能够在各种复杂道路条件下准确地识别和理解场景，从而提供准确的目标检测和跟踪。

其次，基于深度学习的自动驾驶车辆控制策略可以通过准确的场景理解和决策规划来实现自主导航和路径规划。

通过对车辆周围环境的综合分析，深度学习模型能够生成高精度的地图和环境模型，并预测其他车辆和行人的行为。

基于这些预测结果，控制系统可以实时制定决策和规划最佳路径。

深度学习技术还可以用于自动车辆之间的通信和协调，实现车队行驶和道路拥堵的高效解决。

此外，基于深度学习的自动驾驶车辆控制策略还可以应用于驾驶员状态监测和驾驶行为预测。

通过分析驾驶员的面部表情、姿态和眼动等信息，深度学习模型能够准确判断驾驶员的疲劳程度和注意力水平，从而提醒驾驶员及时休息或采取应对措施。

此外，深度学习还可以分析驾驶员的行为模式和驾驶风格，提供个性化的驾驶辅助和建议，以优化驾驶体验和安全性。

虽然基于深度学习的自动驾驶车辆控制策略在理论和实验方面都取得了重要进展，但仍然面临一些挑战和难题。

首先，深度学习模型的训练需要大量的数据和计算资源，这对于实际应用来说可能是一个瓶颈。

自动驾驶技术的伦理问题探讨自动驾驶技术作为当今科技领域的热点之一，正逐渐成为现实生活中的一部分。

然而，随着这项技术的逐渐发展，对于其存在的伦理问题也引起了广泛的关注与讨论。

本文将就自动驾驶技术所涉及的伦理问题进行探讨，并对其进行分析和解答。

自动驾驶技术的伦理问题主要涉及三个方面：责任分配问题、道德冲突问题和隐私权问题。

在道路交通事故责任分配方面，自动驾驶汽车是否承担责任成为了伦理上的困扰。

由于自动驾驶汽车与人类驾驶员存在着不同的责任承担方式，难以根据传统的交通法规来划分责任。

当自动驾驶汽车遇到不可预测的情况时，其如何处理将是一个伦理上的挑战。

道德冲突问题是自动驾驶技术中另一个备受关注的伦理问题。

在道路交通中，驾驶员可能需要在遇到不可避免的事故时选择撞击哪个对象，这往往需要考虑到不同的因素，如人身安全、道路交通秩序等。

自动驾驶汽车也需要在这样的冲突中做出决策，这就关系到哪种选择是符合道德原则的，以及如何确保这种决策是可接受的。

自动驾驶技术还涉及到隐私权问题。

由于自动驾驶汽车配备了多种传感器和摄像设备，这将导致大量的个人隐私信息被收集和使用。

这对于个人隐私的保护提出了重大挑战，对于如何确保这些信息的安全和合法使用提出了新的问题。

针对以上伦理问题，我们可以探讨一些解决方案。

在责任分配问题上，可以建立一种新的法律框架，明确自动驾驶汽车和人类驾驶员的责任分配规则。

这将有助于解决在道路交通事故中责任判断的困难。

对于道德冲突问题，可以通过建立一种道德决策引擎来解决。

该引擎可以基于伦理准则和人们的价值观来做出决策，帮助自动驾驶汽车在面对道德冲突时做出最合适的选择。

在隐私权问题上，可以加强关于个人信息保护的法律法规和监管措施。

同时，技术上也可以采取安全措施，如对个人隐私信息进行加密和匿名处理，保护个人的隐私权。

总之，自动驾驶技术的发展虽然给人们的生活带来了便利，但也引发了一系列的伦理问题。

对于这些问题的讨论和解决可以帮助我们更好地应对自动驾驶技术的发展。