2009年6月1日，法航从里约飞往巴黎的航班在大西洋中部遇到了风暴。测量飞机空速的供应器结冰，使飞行员无法了解飞机空速这一生死攸关的数据。按照设计好的程序，飞机自动驾驶装置自动关闭，将飞机的控制权转交给飞行员。在不知道飞机空速也看不到地平线的情况下，飞行员驾驶飞机在暴雨倾盆的夜空中飞行。飞行员抬升飞机机鼻，试图迫使飞机上升；随后不久，飞机就坠入大西洋，导致机上228人员死亡。
法国航空事故调查员对此事故的结论是飞行员缺乏训练是导致这场悲剧的主要原因。随着飞机驾驶舱的计算机化的程度越来越高，飞行员需要实时更新自身的飞行技能。但飞行员处于供不应求的状态——在7月份，空中客车公司就预计：到2035年，需要50万名飞行员才能跟上航空业的发展步伐。这就意味着航空公司迫于压力，只能让飞行员坐在驾驶舱里，赚取经济利益，而不是让飞行员坐在模拟器里，接受进修课程培训。
英国伦敦大学学院的人工智能专家表示：现在就解决上述问题的方法。海塞姆·褒玛（Haitham Baomar）及其同事彼得·宾利研发出了一种自动驾驶仪，该自动驾驶仪配置了一套“机器学习”系统，以便应对复杂飞行环境，而不是将飞机控制权移交给飞行员。
褒玛先生表示：航空公司不能对现有的自动驾驶仪进行训练，因为它们内置硬编码程序，只定义了有限的几种飞行环境，并制定了相应的飞行方式——让飞机保持一定的飞行高度和速度。对于诸多飞行情况，现有自动驾驶仪无法很好地应对：让电脑来处理一个没有设置程序的情况，电脑只会将决策权移交给人类飞行员。
褒玛先生认为“机器学习”算法能从人类飞行员应对突发严重情况的过程中学习处置方法，突发的湍流、发动机停车、甚至包括上述法航无法感知重要飞行数据的情况都属于突发严重情况。褒玛先生表示有了这种“机器学习”算法，自动驾驶仪不会像平常那样将飞机的控制权转交给飞行员，从而挽救生命。
人工智能，起飞！
在人工智能领域，“机器学习”是一个热门话题。技术人员已经使用“机器学习”来执行多种任务，例如识别人类语音、图像设别或者向网络用户定向投放广告。“机器学习”程序依靠人工神经网络来运行，人工神经网络粗略地模拟生物大脑，以便对大量数据进行分析，分析数据模式并找出其中规律，让人工神经网络能够高效地处理所有任务。这意味着电脑能自行学习经验法则，如果要人类程序员按照经验法则类编写详尽的代码，这可是一项极其困难的工作。
英国伦敦大学学院在“机器学习”领域有着丰富的研究经验。英国伦敦大学学院是深思公司（DeepMind）的初创之地，深思公司（现已被谷歌公司收购）发明的阿尔法狗（AlphaGo）系统今年击败了一位人类围棋大师，围棋是一种极其复杂的棋类游戏。英国伦敦大学学院研发团队编写了一套被称为“智能自动驾驶系统”的软件，该软件系统配置有十套单独的人工神经网络，每套人工神经网络学习如何在一个飞行条件不断变化的情况下，将相应的的控制系统设置为最佳状态（例如节流阀、副翼、升降舵等）。彼得·宾利博士表示：如果要控制一架实体飞机，就得配置数百套人工神经网络。但要检测一个想法是否可行，有十套人工神经网络就能很好地实现目标了。
为了对自动驾驶仪进行培训，其搭载的十套人工神经网络通过飞行模拟器来观察人类飞行员的行为。当飞机飞行时，即起飞、巡航、降落时，或者遭遇恶劣天气时，或者飞机在飞行任何阶段发生故障时，人工神经网络能弄懂动力飞行飞机单个元件与其他元件之间的关系。一旦将飞行模拟器交给人工神经网络控制，人工神经网络就会知道如何控制飞机改变飞行姿势，不论发生什么情况，让飞机尽量保持平直飞行。
在英国伦敦大学学院的实验室进行的一场展示中，这套自动驾驶仪系统能平稳地将飞机从各种飞行事故中恢复过来，这些事故包括发动机熄火、遭遇极端湍流或极端冰雹天气。褒玛先生表示：如果这套系统遭遇了法航班机无法获得飞机空速的情况，它会尽量降低飞机机鼻，以防止飞机失速。最新版本的飞机自动驾驶系统会从其他途径获取飞机空速数据，例如全球定位系统。
让褒玛的研究团队团队感到惊讶的是，这套自动驾驶仪还能应对之前没有被培训过的情况。虽然该自动驾驶仪统是使用的是一台西锐轻型飞机模拟器进行训练，但研究人员发现该自动驾驶仪也能适应数据库里的大型客机和战斗机的飞行控制。此种现象是机器学习“通用化”的一个良好实例，即人工神经系统经过飞行培训后，它们就能处理基本类似的飞行状况，尽管细节方面有所不同。
英国伦敦大学学院不是唯一对改进自动驾驶仪的机构。安德鲁?安德森是空中客车的员工，他表示空中客车公司也在研究人工神经网络。空中客车公司是欧洲的一家大型飞机制造厂商。虽然如此，现有自动驾驶仪还不能驾驶喷气式客机。人工神经网络自我培训的缺点就是培训结果不能为人所知。人工神经系统通过调节模拟神经元之间的力度来学习，模拟神经元的精确的力度不是由工程师进行编程控制的，外部观测者可能不清楚是哪一个神经元在工作。彼得·拉德金是德国比勒费尔德大学的安全专家，他表示：上述情况表明人工神经网络还不能得到航空部门的认证。
虽然如此，新型自动驾驶仪可以首先在无人机上得到运用。在2016年的维吉尼亚州无人飞机系统国际会议上，当褒玛先生公布了一篇论文后，新型自动驾驶系统的通用性留给了参加会议的代表深刻印象。拉德金博士表示：新型自动驾驶系统能在各种恶劣飞行环境中控制飞机，可用于诸如研究台风和龙卷风的科研活动，这些极端气候然飞机面临巨大挑战。
考驾照不一定要上模拟机。
汽车驾驶模拟机使用对象
（一）考驾照的学员
驾校学员按照汽车驾照考牌种类分为大客车、大货车和小轿车，本设备可适合各类学员。考虑到经济性和必要性，本产品以小轿车学员为主要目标客户群体。
（二）喜欢驾驶的未成年人
未成年人喜欢刺激，喜欢驾驶 ，但是又没有到法定学车年龄，同时家长们也非常希望孩子能够玩有益身心健康，寓教于乐的游戏。
扩展资料：
汽车驾驶模拟机的模拟场景分为城市场景、乡村场景和高速场景三大区域。封闭测试区内可模拟城市主干道、有信号灯路口、环岛、公交专用道、潮汐车道、涉水区、雨雾模拟隧道；
高速公路、街区道路、砂石路等近50种测试区域，同时还设置专门满足服务型电动自动行驶轮式车测试的测试区。
在有信号灯路口场景中，为了模拟车辆通过路口时的复杂交通环境，测试场设置了充当道具的模拟行人、模拟非机动车，以及人为操控的机动车等，营造出路口通行场景。
参考资料来源：
百度百科-汽车驾驶模拟机
中国汽车消费网-可模拟更复杂场景 自动驾驶车辆有了高级别"考场"
主要有：1、《汽车使用安全技术》 人民交通出版社 、《现代汽车工业市场营销》 人民交通出版社 、《交通心理学》 陕西科技出版社 、《汽车安全运行心理学》 人民交通出版社 、《汽车安全技术概论》 人民交通出版社 主要有：1、汽车驾驶员行为矫正指导量表的研究 中国公路学报 、汽车制动与加速踏板高度差的工效学研究 人类工效学 、汽车动态驾驶模拟器运动系统分析及数学建模 西安公路交通大学学报4、公路交叉口交通标志设置的工效学研究 交通运输工程学报 、驾驶员个性因素与交通肇事的相关性分析 西安公路交通大学学报 、高速公路紧急停车带设置的工效学分析 人类工效学 、 公路隧道环境与交通肇事的有关因素分析 人-机-环境系统工程研究进展(第二卷) 北京科技出版社 、动态环境中汽车驾驶员安全可靠性分析 汽车运输研究 、我国高等级公路交通事故致因分析 汽车运输研究 、驾驶员应激状态的模拟测试与分析 首届中日驾驶适性理论与事故对策国际研讨会论文集 上海交通大学出版社 、汽车夜间变光对驾驶员视认性影响的研究 人－机－环境系统工程研究进展（第一集）北京科学技术出版社 、我国汽车驾驶员系统安全教育模式 汽车运输研究 、汽车驾驶员适合性检测信息处理系统的研究 西安公路学院学报 、职业驾驶员甄选的有效性初探 汽车运输研究 、汽车驾驶员应激状态下事故分析 中国交通工程 、隧道坡度因素对柴油车烟雾排放量的影响 交通运输工程学报
你好，模拟一学完了，那你科目一考完了没有？如果没有，那就是要去考科目一，如果考完了，那就是联系驾校联系教练开始场地练车，准备科目二的考试，同时也可以准备预约模拟二，为科目三打基础。
现在很多品牌的汽车都可以实现自动驾驶，未来的汽车一定是无人驾驶的。特斯拉、宝马、奔驰等品牌的汽车已经能够实现无人驾驶，这主要依靠摄像头、传感器、gps定位系统和电子控制系统。许多汽车带着l2级自动驾驶离开工厂。在一些特殊情况下，汽车可以自动行驶，而无需车主控制汽车。还有很多车有自动泊车功能，类似于无人驾驶功能。停车时，车主只需换挡。现在也有很多公司涉足无人驾驶技术领域。随着工程师们突破一个又一个难关，无人驾驶的时代总有一天会到来。无人驾驶可以避免人为的不正确操作，响应速度和准确率都比人高，因此无人驾驶技术可以避免交通事故的发生概率。虽然目前的无人驾驶技术偶尔会引发事故，但随着科技的发展，无人驾驶技术也在不断进步。未来，无人驾驶技术肯定可以避免事故，甚至在关键时刻挽救车内成员的生命。
沈雨娇写的论文有撵炉胶，春夜喜雨等论文。沈雨娇的很多偏关于社会学的论文，发表在人才杂志上，引起很大反向。
人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统研究方向。1）驾驶辅助系统（DAS）：目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。如车道偏离警告（LDW）系统等。2）部分自动化系统：在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预的系统，如自动紧急制动（AEB）系统和应急车道辅助（ELA）系统等。3）高度自动化系统：能够在或长或短的时间段内代替驾驶者承担操控车辆的职责，但是仍需驾驶者对驾驶活动进行监控的系统。4）完全自动化系统：可无人驾驶车辆、允许车内所有乘员从事其他活动且无需进行监控的系统。这种自动化水平允许乘从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动。
试析危险驾驶罪与以危险方法危害公共安全罪的竞合
我帮你...........
摘要: 刑事司法对于规制醉驾行为之罪名“争”多“论”少,洞见其症结乃是处罚醉酒犯罪的刑事立法过于粗疏所致。醉驾肇事行为的定性,依托原因自由行为之法理,结合醉驾行为人所处限制行为能力或无行为能力状况之不同,区别对待,力求主观罪过之精确认定。基于完善立法的考量,可在交通肇事罪中增添加重情节条款,将醉驾、飙车、无证驾驶等情况作为交通肇事罪加重处罚情节,以达至一举多得之功效。 关键词: 醉驾行为;交通肇事;醉酒犯罪;公共安全 现代性已从古典工业社会的轮廓中脱颖而出,形成一种崭新的“风险社会”形式。[1 ] 以交通运输为例,社会为快捷而选择了现代交通工具,在不遗余力的发展中一定程度上容忍了其带来的损害风险。当然,在这一过程中,社会也试图运用规范制度以将风险控制在“允许”、“容忍”的范围内,以实现社会和谐发展之目的。近年来,伴随着我国汽车保有量的爆发性增长,交通肇事带来的严重危害后果引起了广泛的关注,以2008 年公安部的统计为例,2008 年我国共发生道路交通事故265204 起,直接财产损失10. 1 亿元。因交通事故导致73484 人死亡,304919人受伤。严重的后果一再挑战公众的“容忍”底线,其中,醉酒驾车肇事更是人神共愤,对其刑事规制乏力也就被广泛诟病。分析现行刑法对醉驾规制手段的缺陷,探求应对之策略,无疑是理论界面临的迫切课题。 一、当前刑事规制醉驾肇事行为之困境 我国刑法第18 条第4 款规定:“醉酒的人犯罪,应当负刑事责任。”该条款简明扼要地规定了醉酒行为人应当对其醉酒期间实施的符合犯罪构成的行为承担刑事责任。但对行为人醉酒期间之责任能力丧失亦或明显减弱的情况下能不能构成犯罪、构成何种犯罪(故意或过失)以及能否减轻其刑事责任的问题却缺乏规定,充其量只是以自然法感和刑罚功利性目的实现为基础,规定醉酒人犯罪的可罚性,多有“事后诸葛”之嫌。由于缺少详细法理支撑,造成了目前醉驾肇事司法认定的疑惑和混乱。 (一) 可罚的醉酒类型范围尚未明确 我国刑法仅规定了醉酒人犯罪的可罚性,却缺少详细界定醉酒犯罪行为人之类型。广义之醉酒包括生理醉酒、复杂醉酒和病理醉酒三种。而在实际司法操作中,为证明是何种醉酒类型,就需要解析行为人在醉酒期间的精神资质并推断其刑事责任能力。对此,有观点认为,由于复杂醉酒是生理醉酒与病理醉酒的中间状况,而且复杂醉酒人的辨认和控制能力只是削弱并非完全丧失,故刑事责任可适用生理醉酒予以解决,而病理醉酒可归类于精神病人刑事责任之认定当中,亦没有在法条上区分之必要。[2 ] 然而,否定具体区分醉酒刑事责任类型的理由亦是以行为人在醉酒期间的精神资质区分为基础的,同“因”却逆“果”,有逻辑之谬。更为重要的是,区分醉酒类型之目的在于防止“一刀切”的刑罚扩大化。通说认为,病理醉酒状态(尤其是首次) 的行为人应为无刑事责任能力人,如追究刑事责任是过分苛责的,司法实务中一般将其做暂时性的“精神病”对待,但立法之遗漏使实务操作有违罪刑法定原则之嫌。进而需要思考的是生理醉酒之后同样处于无责任能力状态下的行为人是否应当承担完全刑事责任,处于限制责任能力状态下的行为人又该承担何种程度的刑事责任,理由又为何? 由此推断,行为人在醉酒状态下的刑事责任能力之有无问题无法在动用刑罚的合理性论证过程中予以回避,此为限制刑罚权恣意的重要环节。 另一方面,我国刑法没有细化行为人醉酒是自愿性还是非自愿性。非自愿性醉酒多表现为被胁迫、等不能抗拒或者不能预见之原因所引起的情形。参照英国立法,对非自愿醉酒的限制较严格。如果被告人明知其喝的是酒,他不能仅仅因为自己低估了饮酒量或者喝酒对其的影响而宣称醉酒是非自愿醉酒。只有在被告人没有意识到他正在饮用酒类饮料,或者在特定的案件中一个人因为服用了医疗处方上的药物(假定含酒精) 而陷于醉态,才是非自愿醉酒。[3 ] 以醉酒驾车为例,非自愿性醉酒对醉酒本身绝无认识,事前亦无驾驶车辆造成损害之故意与过失的主观心态,而在其后若醉酒驾车,并在无责任能力状态下实施了危害行为,则应当不承担刑事责任;如若是处于限制责任能力下实施的,需依据实行行为的情形认定主观故意或者过失,进而明确刑事责任轻重。由于我国刑法规定的阙如,使复杂情况过于简单化,具体到醉驾肇事的主观方面,也就难免众说纷纭了。 (二) 醉驾肇事认定罪名之困境 刑法上醉酒规定之粗疏,不仅体现在应罚的醉酒行为人范围尚未明确上,亦体现在所指向的构成要件之认定上。在目前公开的判例中,醉酒驾车肇事行为人在司法审判上亦涉及“交通肇事罪”抑或“以其他危险方法危害公共安全罪”罪名争议。① 虽然各案例中的具体情况不尽相同,然而对于行为人醉酒实施行为之主观方面分析的争议却从没停息过。一种观点认为,交通肇事罪的一个核心概念就是“肇事”,从本来意义上,“肇事”既有过失引起事故的含义,也存在故意挑起事端的意思。而现实生活中的酒后驾驶行为造成的交通事故,很多场合更可能是故意放任所为。[4 ]此种观点认为,醉驾行为在法律上明令禁止、舆论反复声讨的情况下仍层出不穷,体现了行为人对危害风险是可以认知的,而对危害结果是否发生采无所谓之态度,即并不反对危害风险的现实发生,与间接故意的放任心态相契合,从而在定罪上偏向“以其他方法危害公共安全罪”认定。此种观点从重塑法秩序价值、着力维护法益出发,若交通肇事罪仍以行为人主观过失为构成要件,则主张对醉驾行为规制予以提前并配合重罪量刑,即不以危害结果是否发生为启动追诉刑事责任的要件,而以交通肇事之过失结果犯变更为抽象危险犯,只要发现醉驾行为即可认定造成了法所不允许的危险,没有实现即为未遂,若实现了危害风险则成立既遂,量刑提高至10 年以上有期徒刑、无期徒刑或者死刑。在当前,对于醉驾行为重罪重判的观点是具有广泛的民意基础的。而在其支持之声音以外,还存有另一种观点,认为应坚守刑法主客观相统一的原则,醉驾行为人之主观方面仍然是过失,其对于醉酒行为的危害结果虽具有认识,但是轻信其有能力避免危害结果的发生,且在主观上并不希望结果真实发生,与间接故意之对危害发生持无所谓的心态相去甚远,是故在定罪上仍然坚持以“交通肇事罪”认定,而对于交通肇事发生之后具有规避责任的行为,如逃逸过程中又造成人员伤亡或重大损失的,可根据具体情况再做判断。[5 ] 对于醉驾行为人主观方面认定的观点争鸣,杂糅了刑罚目的、刑罚实施效果等刑事政策的考量因素。但由于缺少对醉酒状态下行为人的刑事责任能力与实行行为应罚性之分析,故有将行为人对醉酒的态度与行为人对醉酒后的实行行为的态度相混淆之虞,重新陷入功利性认定酒后行为构成犯罪之穴臼,使得对醉驾的处罚更多地受到自然法感的牵扯,而出现同类案不同罪,多种观点争论难息的状况。 二、醉驾肇事主观方面认定之厘清 如前文所述,醉驾行为出现规制乏力之重要因素在于刑事法自身“阵脚混乱”,由于没有对醉酒状态下行为人刑事责任能力状态与实行行为关系做出明确法理梳理,从而出现遇到“醉酒”就忽略特定状态下刑事责任能力之具体认定,直接判定主体适格。按照最高法院《关于审理交通肇事刑事案件具体应用法律若干问题的解释》第2 条将“酒后、吸食毒品后驾驶机动车辆”而“致一人以上重伤,负事故全部或者主要责任的”,直接规定以交通肇事罪定罪处罚,这样就逆向确定了行为人主观罪过的存在且罪过形式只能为过失;对于为何能够对醉酒后的肇事行为认定为犯罪,逆向寻求答案为基于刑法第18 条第4 款的规定;而刑法总则规定对醉酒行为人处罚的法理依据何在,再度逆寻答案为刑罚目的之需要,那么既然为了更好地实现刑罚目的,为何不以更为严苛的“以其他危险方法危害公共安全罪”来规制醉驾肇事行为,就出现了以醉驾行为人主观是故意还是过失之争议的表象,将行为人对“醉酒”与“行车”两个分开阶段的行为模糊为“醉酒行车”之统一行为项下予以考察其主观心态,造成了司法争议上的简单盲目化和双方观点谁也说服不了谁的混乱现象。是故,厘清醉驾行为人之主观方面,应当撇除表象而追本溯源,从行为人在醉酒状态下的行为责任能力程度认定,以及支撑处罚特殊状态下之实行行为的法理依据为着手。 (一) 醉驾行为人之责任能力状态 以现代医学和司法精神病学的观察、研究表明,在生理醉酒状态下,人的生理、心理和精神变化大致可分为三个时期:第一时期为兴奋期,一般在饮进的酒精饮料中纯酒精量达20～40 毫升后急速出现,此时饮酒者自制能力有降低,爱与人争论,情绪不稳定且易于激动;第二时期为共济失调期,多在饮酒量较大时出现,醉酒人此时呈酩酊状态,言语增多,口齿不清,步态不稳,辨认能力降低,共济运动趋于失调即控制行为能力明显减弱;第三时期为昏睡期,在饮进的酒中所含纯酒精量达到100 毫升以上时,饮酒者可出现酣睡、知觉丧失、昏迷等表现,严重时可因呼吸中枢受损害而死亡。[6 ] 而依据我国对于机动车驾驶员酒精在血液中的含量认定,酒精含量大于或者等于20mg P100ml 、小于80mgP100ml 的驾驶行为为饮酒驾车;车辆驾驶人员血液中的酒精含量大于或者等于80mgP100ml的驾驶行为为醉酒驾车。机动车驾驶员血液中的酒精浓度高低亦与饮酒人自身身体素质有关, ② 从而有可能出现自认为头脑清醒之行为人,比头脑已经糊涂之行为人具有更高的酒精血液浓度之情形,是故在醉驾行为过程中,行为人兼具有限制行为能力、无行为能力、限制行为能力转向无行为能力以及无行为能力转向限制行为能力四种责任能力状态的可能性。其对于行为人刑事责任之相关影响将在下文分析之。 (二) 原因自由行为理论能否适用醉驾肇事行为 当醉驾行为人处于限制行为能力或无行为能力之时,其所实施之行为是否可因其行为能力瑕疵而影响刑事责任的承担,是无法回避之问题。据此,大陆法系之原因自由行为理论对于其已有详细之探讨。原因自由行为系指行为人故意或过失,使自己陷于无责任能力状态,并在无责任能力状态下造成符合构成要件的结果。[7 ] 行为人使自己陷入无责任能力或者限制责任能力状态之行为,称为原因行为;而在无责任能力或限制责任能力状态下实施的符合犯罪构成的行为,称为结果行为。基于行为人对于设定原因行为具有自主决定之能力,故以原因自由行为相称。该理论之孕育旨在作为“责任与行为同在”原则的例外,通过追溯行为人制造限制或者无行为能力之主观恶性,达到规制醉酒人犯罪刑事责任的目的。然而随着理论细化,其理论自身亦围绕着如何解决“责任与行为同时存在之行为所指为何”[8 ] 之核心问题展开讨论,主要包括以下几种观点[9 - 12 ] :其一,间接正犯构造说。这种观点侧重于从原因行为入手,类比间接正犯理论,利用原因行为寻找实行行为的主观依据,并坚持实行行为与责任能力同时存在的原则;其二,行为意思决定说。这种观点侧重于从结果行为入手,某种程度上忽视行为与责任同时存在的原则,以结果行为溯及行为人在原因行为时的最终意思决定能力,即以事前之控制力指代整体行为的责任考察;其三,相当因果行为说。这种观点认为只要原因行为和结果行为之间具有相当因果关联与责任关联,就可以追究原因自由行为的责任。基于原因自由行为之相关论点仍在不断争论发展当中,论点间的交锋已超出本文主旨范围,在此不做赘述。而在醉驾肇事案件中适用原因自由行为理论,其意义在于区分了“醉酒”与“驾驶”两个阶段的行为,相较我国相关内容之法理,对于明晰行为承载之主观责任更具贡献。 (三) 主观责任之分类确定 原因自由行为理论作为论证特殊状态下的实行行为应罚性之法理,应当得到肯定。只是正如否定原因自由行为应罚性之观点所指摘的那样,“心神丧失后与丧失前的心理关联性已完全断绝,不能想象在正常精神状态下所作的决定,在心神丧失时能有意识地依原定的计划进行。倘若仍能依计划进行,即可证明心神未丧失,行为人自不能免除刑责;如谓已心神丧失,即应无责任”[13 ] ,面对__否定论的质疑,原因自由行为无法令人信服地予以释疑,不免遗憾。但是对于认定醉驾行为之责任认定已为足够。由于行为人可能在结果行为阶段处于限制行为能力或无行为能力,故在原因行为设定之时与结果行为具有相当因果联系时可适用原因自由行为论证行为人之主观责任关联,而在相当因果联系并不明显时即可直接认定行为人之主观责任。此为相当因果行为说之优势所在,笔者也持此种观点,即结合行为人醉酒后所处之行为能力与原因自由行为之法理共同研析。 1. 醉驾行为人处于限制行为能力状态。该类行为人在结果行为开始时,处于限制行为能力状态直至实害结果的发生。行为人此时尚未完全丧失辨认或者控制自己行为之能力,仅是醉酒使得其观察或控制能力降低,处于非正常行车之状态。正是基于其尚未完全灭失行为能力,是故支撑实行行为之主观故意与过失是存在的,并应结合先前饮酒行为区分为故意饮酒+ 故意行为、故意饮酒+ 过失行为、过失饮酒+ 故意行为、过失饮酒+ 过失行为四种情形。前者对自陷于限制行为能力之状态具有故意与过失两种心态,而在处于该状态之后的实行行为亦存在故意与过失之心态,既包括原先之故意在限制行为情形下较难予以扭转,也包括新生之故意心态亦或对危害发生之过失心理。 其一,在故意饮酒+ 故意行为之情形下,饮酒之故意弱化于实行行为之故意,行为人自陷入限制行为能力状态可能仅为最终完成实行行为的步骤之一,也有可能是在故意酗酒阶段无犯意或持A 犯意,而在实施醉驾行为时形成B 犯意,是故前者之原因行为与结果行为之间在犯意连续之时关系紧密,前心态可被后行为之主观心态吸收。例如,行为人为了实施伤害而故意酗酒并陷入醉态,但实施醉驾行为时产生了杀人的故意,此时,直接依照行为人在醉驾实行行为时之故意心态认定行为人故意杀人罪的刑事责任。 其二,在故意饮酒+ 过失行为之情形下,基于行为人处于限制行为能力,不可能对自陷行为之事前恶意在认识或控制能力仅为一定程度削弱的状态下,转变为对危害结果持否定态度之过失,只可能存在自陷行为时无犯意或持A 犯意,而行为人在实现行为阶段对B 结果持过失之心态。此时之原因行为为结果行为发生之始然,若无原因行为则无结果行为,可适用原因自由行为理论,若故意醉酒为实施A 犯罪,则应认定为A 犯罪未遂并与过失之犯罪B 共同处罚。例如,行为人为杀A 壮胆而酗酒,在前往作案现场时因醉驾肇事致路人B 死亡,则行为人应构成故意杀人罪(预备) 和交通肇事罪;若故意酗酒时无犯意,仅仅因醉驾过失引起结果的,则以过失犯罪认定之。 其三,在过失饮酒+ 故意行为与过失饮酒+ 过失行为之情形下,虽然行为人对于陷入限制行为能力为过失,但因为行为人处于责任能力有所限制的状态,故对醉驾引起的结果仍以通常的方法予以考察,行为人在醉驾时对危害结果持故意态度的,则以故意犯罪认定,反之,行为人对危害结果持过失之心理的,则以过失犯罪认定。 2. 醉驾行为人处于无行为能力状态。此时行为人已丧失辨认或控制之能力,在此种状态下行为人主观不应具有刑法意义上的主观故意或过失存在,即实行行为与责任是相脱节的。然而,从自然法感出发又需要对故意或过失陷入无行为能力之行为进行应罚性衡量,应当适用原因自由行为理论论证在自陷行为之时对于实行行为之主观认识程度。基于此,也应分为故意饮酒(故意行为) 、故意饮酒(过失行为) 、过失饮酒(过失行为) 三种情形。前者为自陷于无行为能力状态下之主观意愿,括号中为行为人对后续实行行为在自陷行为实施时所持之态度。其如同琴键之黑白,白键为原音,黑键为加强音,单个键均不能涵盖和弦之音域,是故需两键同时按下,方可求得“应罚”之音律。 其一,在故意饮酒(故意行为) 之情形下,行为人追求陷于无行为能力状态并对驾车行为具有认识,而采取希望或放任之态度时,其主观应当综合认定为故意。在故意心态中,直接故意之态度较为显见,而持间接故意之放任态度需要综合认定。 其二,在故意饮酒(过失行为) 之情形下,如甲到餐馆用餐,故意饮醉(因心情不好想要酩酊大醉) ,甲没有意识到他稍后必须开车回家,就在回家的途中撞死乙。甲在处于原因设定之时,追求无行为能力状态为故意,却并没有开车撞死人之故意,只是其对即将开车上路可能会出事的结果是应当预见却没有预见的,具有疏忽大意之过失。[14 ] 在这种情形下,其主观罪过应当综合认定为过失。同时,行为人对于结果行为亦可能持过于自信的过失,如具有多年安全醉驾“经验”的行为人“意外”地造成了事与愿违之结果,基于其深信自身能够避免危险结果,故在主观上也应当综合认定为过失。需要注意的是,在行为人故意陷入醉酒并在实行行为阶段完全无行为能力的情况下,其对于结果行为之主观认定为间接故意还是过于自信的过失是较为困难的。例如,同样造成了人员伤亡,如若是行为人第一次醉酒行车即被推定为持放任态度之间接故意,那么似乎难以解释上述习惯性醉驾之行为人为什么不是基于轻信自身能力而成立过于自信之过失。[15 ] 否则会演变成为认定主观恶性小之过失取决于越轨行为的发生次数以及经验之积累,显然违背逻辑。过于自信之过失作为交通肇事类案件的行为人主观方面是广泛而真实存在的,需要结合行为人醉酒之具体成因,醉酒中实施危害行为时之言行,对于危害行为及危害结果发生后的反应,酒醒后及案发后的反应等综合分析,才能做到区分情况认定。[16 ] 其三,在过失饮酒(过失行为) 之情形下,行为人对于自陷于无行为能力之状态为过失,故并不存在其对于醉酒驾车的后续行为具有主观故意的状况,而只能在原因__设定阶段出于疏忽大意的过失或者过于自信的过失,故在主观上应综合认定为过失。 3. 醉驾行为人由限制行为能力发展为无行为能力。酒精对责任能力的影响常有一个逐步发展的过程。醉驾行为人在驾驶途中亦可能出现行为能力之转变,如在开始驾车时为限制行为能力而在一定时间之后发展为无行为能力状态,并最终在该状态下造成危害结果之发生,则该行为人的责任能力应如何认定? 理论上的分析认为,只要是在限制行为能力之状态下实行行为已经进行了的,出于无行为能力状态下的后行为虽然在主观认识上与前者发生断绝,但是实质上后行为的相关行为样态与前者具有同一性,那么就不必以原因自由行为为媒介,而可直接认定责任,[17]即以限制行为能力状态下的故意与过失统领限制行为能力以及无行为能力阶段行为之主观认定。 4. 醉驾行为人由无行为能力转向限制行为能力。醉驾行为人在实现行为开始阶段中处于无行为能力状态,而由于突发事件转化为限制行为能力状态之情形在现实当中也存在。如行为人于无行为能力状态下醉驾,肇事后猛然刺激神经,从而在“酒醒”状态下驾车逃窜又连撞数人的,可依两种不同阶段的行为分别处理,即前者无行为能力状态下的行为依照前述2 之情形判断,而后者“酒醒”实为仍处于限制行为能力状态之下,是故考虑其重新获得有限的认识能力或者控制能力即可直接认定主观是故意还是过失。③ 据此分析,最高人民法院提出:“对醉酒驾车,肇事后继续驾车冲撞,放任危害后果的发生,造成重大伤亡,构成以危险方法危害公共安全罪的,应当依照刑法第115 条第1 款的规定定罪处罚。”[18 ] 此认定是符合此类行为人主观特征的。 三、醉驾规制之刑事立法完善 交通肇事类犯罪之认定屡被争议并非偶然,从上文分析可见,对于醉驾行为之主观认定出现“故意派”与“过失派”之争,均失之于绝对。醉酒驾车仅为社会生活之白描话语,而行为人之刑事责任在进入醉酒状态出现的限制行为能力与无行为能力中该如何认定才是理论分析的焦点所在。故并非醉驾就不能认定为“以其他危险方法危害公共安全罪”,只要故意饮酒至无行为能力之前对实行行为持故意之心态抑或行为人处于限制行为能力时之主观出于故意,即可认定之。而在其余之情形下均应认定为主观为过失交通肇事犯罪。但是,精细的分析仍然抑制不了司法实践为达至功利性效果的冲动,只有补足我国刑事法规对于交通肇事类犯罪的立法缺失才能最终实现规范判定此类犯罪的目的。 (一) 相关立法建议之评析 1.对交通肇事罪进行立法修改之建议。有观点认为,交通肇事罪之主观心态应当包括间接故意,醉驾之行为人对危害结果是放任还是排斥的态度很难在其意志不清的情况下予以认定。是故在明知不当为而为之的情况下,应判定为故意,但是毕竟行为人对危害结果的发生并不是追求的态度,因此不能认定为直接故意,而是间接故意。[19 ]此观点将对交通肇事罪之构造产生巨大改变而不仅只表现为增加了一种主观罪过,是不足以采信的。首先是故意仅选择间接故意在条文表述上之不便。其次是行为人对危害结果之故意态度容易与行为人对违反交通运输法律法规行为本身之态度相混淆。行为人对于交通法规之违反完全可能是明知故犯,即众多明知不当为而为之的行为将严重压缩甚至实质上排除了认定行为人主观过失之心态。第三,仅为“攘外”并未“安内”,即依据违反法益之特殊性撇除其他罪名对规制交通肇事类案件具有更为直观的意义,但对于例如醉驾行为的行为人主观方面是持间接故意还是过失仍没有在交通肇事罪内部予以解决。 另一方面,有观点主张,可以单独针对醉驾行为,在交通肇事罪中增设特别条款,并适当提高交通肇事罪的量刑幅度。[20 ] 我们认为,这是比较中肯性之意见。目前刑法中对于醉驾行为认定刑事责任仅依照总则第18 条第4款以及最高法院相关司法解释第2 条中的内容确定为构成交通肇事罪,只要行为人没有逃逸行为,普通交通肇事依法量刑为3 年以下有期徒刑或者拘役,造成重大人员伤亡的属于“有其他特别恶劣情节”的也仅处3 年以上7 年以下有期徒刑。应当说,仅仅将“酒后驾车”作为“定罪情节”在评价体系上是残缺不全的:其一,在第一量刑幅度中,在同样导致“死亡1 人或者重伤3 人以上”的情况,是否属于“酒后驾车”在量刑上没有任何差异。其二,在第二量刑幅度之中,即“死亡2 人以上或者重伤5 人以上”的“情节恶劣”的交通肇事案件之中,是否属于“醉酒驾车”在量刑上没有任何区别。[21 ] 特别“是以往,交通肇事罪作为过失犯罪,70 %以上被法院判处缓刑,有的法院达90 %以上。因此,实_______践中,往往给民众产生一种错觉,出事赔了钱,就能了事”,[22 ] 直接让刑罚规制醉驾行为出现威慑力不足的情况。故可在交通肇事罪中明确分列醉驾行为条款,并以低门槛配以高量刑,在普通交通肇事案件中发现系醉酒驾车的科以“特别恶劣情节”档位之刑罚幅度,若造成重大人员伤亡的配以最高档位量刑。 2. 设立中间罪名之建议。由于醉驾行为的危险性,有观点提出,在交通肇事罪与以危险方法危害公共安全罪之间还缺少一个过渡的罪名。即可在罪名的设定上,将其设定为危险犯、行为犯,如只要喝了酒,汽车一启动就可以处罚。[23 ] 此种观点以搁置前述两罪在主观方面之争议,而着手解决醉驾行为本身的需罚性问题。问题是由于类似之行为犯原为行政处罚之科处范围,若将其全部入刑,有刑法万能主义之倾向。《道路交通安全法》第91 条规定的科处醉驾行为也包括暂扣、吊销机动车驾驶证和罚款、拘留等手段。保留对醉驾行为的处罚层次性,有利于增加行为人悔过自新的机会,以及减少社会“抗药性”的程度,刑罚之猛药若广为适用,则在未来只有更为严苛之处罚才能维护秩序价值,而无舒缓之可能性。 (二) 我们的主张 以最高法院2009 年9 月9 日公布的两起醉驾肇事判例为标本,以“依法严惩醉酒驾车犯罪”为政策导向,实务中出现了治乱用重典的传统思维导向。实务中有人提出:“对于醉酒驾车犯罪,以后可能不用再争论以交通肇事罪还是以危害公共安全罪定罪量刑了———以用危险方法危害公共安全罪惩治醉驾犯罪,基本成为了共识。”[24 ]但事实上,如果对醉驾行为完全从功利性的刑事政策考量,只简单考虑严重后果而不明晰和充分细化行为人故意或过失将自身处于限制行为能力或无行为能力状态下的实现行为应罚性,可能有动摇主客观相统一的刑事责任原则和罪责刑相适应原则的根基之虞,毕竟处于完全丧失辨认和控制能力的醉酒人犯罪与未醉酒人犯罪主观苛责性还是有很大不同的。 是故,刑法理论应重新厘定风险社会下的间接故意和过于自信过失界限,刑事政策应当以法的合目的性与合稳定性为宗旨,刑事司法应以醉酒行为阶段之应罚性着手,仔细认定行为人主观过错。就立法完善而言,为避免醉驾行为主观认定的困难,我们主张,完全可以在交通肇事罪的基础上,将醉驾、飙车、无证驾驶等情况作为交通肇事罪加重处罚情节,对这些“马路杀手”设置可达10年以上直至无期徒刑的重刑。如此立法,可收到一举多得之功效:一是适应了风险社会强化刑法规制的需要,满足了社会严厉惩治醉驾等危险驾驶行为的期待;二是淡化了间接故意与过于自信过失在量刑上的巨大差异,避免司法纠缠于主观方面而犹疑不决;三是统一法律适用,纯化“以其他危险方法危害公共安全罪”,坚守主客观相统一的原则,使执法机关的罪名适用少一些随意性。只有那些明显表现出故意的醉驾肇事行为才以“以其他危险方法危害公共安全罪”认定;四是减少社会公众对“同案不同罪”、“同案不同罚”的选择性执法之质疑。
这个类型的论文是很好写的，因为危险驾驶罪的发生的案例很多，有很多的参考，可以写很多很多的分析，所以很好写
当前，无人驾驶技术已成为汽车领城的发展趋势，障碍物探测是无人驾驶技术中的亚要环节。激光留达作为一种主到探测方法，具有测量速度快，精度高等优点，在障碍检测方面优势明显。本文以无人驾驶车障得探测为应用背最，针对扫描式多线徽光雷达成本较高、测距精度较低的不足，开展了激光香达测距技术研究，综合考应车载环境以及实际应用需求，设计了一种扫描式测距激光省达系统。论文主要工作如下：（1）对比分析了脉冲式和相位.式激光测距原理，根据无人驾驶车障碍探测的实时性要求，选择脉冲式测距方案，综合考忠影响脉冲式测量精度的关键因素，设计了一种改进型的时刻鉴别以及时间间隔测量方法，优化系统采测性能。(2)针对半导体激光器和光电探测器的具体特性，设计了发射端和接收端光学系统，在 zEMAx 软件中进行光线追迹仿真，验证了其对发射光束的准直压缩和对回波光束的有效聚焦，从而可以提高系统探测范围和精度。(3）设计并搭建了窄脉冲激光发射和信号接收电路系统，系统以 FPGA 器件和C8051F206 单片机作为主控制器，可实现重复频常为 1kHz，脉宽为 60ns 的窄脉冲激光发射：为提高接收系统的信噪比，选用高灵敏度的 APD 作为光电探测器，结合信号调理电路，从而实现微弱回波信号的有效提取：设计高精度时间差测量模块和机械旋转模块，验证扫描式激光雷达系统的测距性能。（4）为了验证测距激光雷达在无人驾驶车障碍探测中的性能，在 Visual Studio 2010平台下开发了基于 MFC 的数据重构界面，根据测量得到的距商数据实现障碍物信息重构。搭建实验平台，对近处目标物进行测量，测试并验证系统样机的探测性能，最终结果表明，所设计的脉冲式激光雷达系统基本满足预期的探测要求，并具有一定的实际应用价值。
1、研究背景：随着科技的发展，时代的进步，无人驾驶汽车逐渐兴起，然而对无人驾驶汽车周围的环境进行探测便成为了一项十分重要的问题。2、意义：通过检测目标物体的空间方位和距离，提供目标的激光反射强度信息，提供被检测目标的详细形状描述，在光照条件好的环境下表现优秀，而且在黑夜和雨天等极端情况下也有较好表现。
姓名：陈心语 学号：21009102266 书院：海棠1号书院 转自： 人工智能在自动驾驶技术中的应用 - 云+社区 - 腾讯云 () 【嵌牛导读】本文介绍了人工智能在无人驾驶方面的应用。 【嵌牛鼻子】人工智能运用于无人驾驶。 【嵌牛提问】人工智能在无人驾驶方面中有什么运用呢？ 【嵌牛正文】 随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。 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。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。 本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。 人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。 1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。 五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述 人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机视觉和自然语言理解等各方面的突破，使得许多曾是天方夜谭的应用成为可能，无人驾驶汽车就是其中之一。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。目前，人工智能在汽车自动驾驶技术中也有了广泛应用。 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，它是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统， 它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术, 是典型的高新技术综合体。 这种汽车能和人一样会“思考” 、“判断”、“行走” ，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 。 按照 SAE （美国汽车工程师协会）的分级，共分为：驾驶员辅助、部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶五个层级。 第一阶段：驾驶员辅助 目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。现阶段大部分ADAS主动安全辅助系统，让车辆能够实现感知和干预操作。例如防抱死制动系统（ABS）、电子稳定性控制（ESC）、车道偏离警告系统、正面碰撞警告系统、盲点信息系统等等，此时车辆是能够通过摄像头、雷达传感器获知周围交通状况，进而做出警示和干预。 第二阶段：部分自动驾驶 车辆通过摄像头、雷达传感器、激光传感器等等设备获取道路以及周边交通信息，车辆会自行对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援，在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预，其他操作交由驾驶员，实现人机共驾，但车辆不允许驾驶员的双手脱离方向盘。例如自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助系统（LKA）、自动紧急制动（AEB）系统、车道偏离预警（LDW）等。 第三阶段：有条件自动驾驶 由自动驾驶系统完成驾驶操作，根据路况条件所限，必要时发出系统请求，必须交由驾驶员驾驶。 第四阶段：高度自动驾驶 由自动驾驶系统完成所有驾驶操作，根据系统请求，驾驶员可以不接管车辆。车辆已经可以完成自动驾驶，一旦出现自动驾驶系统无法招架的情形，车辆也可以自行调整完成自动驾驶，驾驶员不需要干涉。 第五阶段：完全自动驾驶 自动驾驶的理想形态，乘客只需提供目的地，无论任何路况，任何天气，车辆均能够实现自动驾驶。这种自动化水平允许乘客从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动，在任何时候都不需要对车辆进行监控。 自动驾驶的实现 车辆实现自动驾驶，必须经由三大环节： 第一，感知。 也就是让车辆获取，不同的系统需要由不同类型的车用感测器，包含毫米波雷达、超声波雷达、红外雷达、雷射雷达、CCD \CMOS影像感测器及轮速感测器等来收集整车的工作状态及其参数变化情形。 第二，处理。 也就是大脑将感测器所收集到的资讯进行分析处理，然后再向控制的装置输出控制讯号。 第三，执行。 依据ECU输出的讯号，让汽车完成动作执行。其中每一个环节都离不开人工智能技术的基础。 人工智能在自动驾驶定位技术中的应用 定位技术是自动驾驶车辆行驶的基础。目前常用的技术包括 线导航、磁导航、无线导航、视觉导航、导航、激光导航等。 其中磁导航是目前最成熟可靠的方案,现有大多数应用均采用这种导航技术。磁导航技术通过在车道上埋设磁性标志来给车辆提供车道的边界信息,磁性材料具有好的环境适应性,它对雨天,冰雪覆盖,光照不足甚至无光照的情况都可适应,不足之处是需要对现行的道路设施作出较大的改动,成本较高。同时磁性导航技术无法预知车道前方的障碍,因而不可能单独使用。 视觉导航对基础设施的要求较低,被认为是最有前景的导航方法。在高速路和城市环境中视觉方法受到了较大的关注。 人工智能在自动驾驶图像识别与感知中的应用 无人驾驶汽车感知依靠传感器。目前传感器性能越来越高、体积越来越小、功耗越来越低，其飞速发展是无人驾驶热潮的重要推手。反过来，无人驾驶又对车载传感器提出了更高的要求，又促进了其发展。 用于无人驾驶的传感器可以分为四类： 雷达传感器 主要用来探测一定范围内障碍物（比如车辆、行人、路肩等）的方位、距离及移动速度，常用车载雷达种类有激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。激光雷达精度高、探测范围广，但成本高，比如Google无人车顶上的64线激光雷达成本高达70多万元人民币；毫米波雷达成本相对较低，探测距离较远，被车企广泛使用，但与激光雷达比精度稍低、可视角度偏小；超声波雷达成本最低，但探测距离近、精度低，可用于低速下碰撞预警。 视觉传感器 主要用来识别车道线、停止线、交通信号灯、交通标志牌、行人、车辆等。常用的有单目摄像头、双目摄像头、红外摄像头。视觉传感器成本低，相关研究与产品非常多，但视觉算法易受光照、阴影、污损、遮挡影响，准确性、鲁棒性有待提高。所以，作为人工智能技术广泛应用的领域之一的图像识别，也是无人驾驶汽车领域的一个研究热点。 定位及位姿传感器 主要用来实时高精度定位以及位姿感知，比如获取经纬度坐标、速度、加速度、航向角等，一般包括全球卫星定位系统（GNSS）、惯性设备、轮速计、里程计等。现在国内常用的高精度定位方法是使用差分定位设备，如RTK-GPS，但需要额外架设固定差分基站，应用距离受限，而且易受建筑物、树木遮挡影响。近年来很多省市的测绘部门都架设了相当于固定差分基站的连续运行参考站系统（CORS），比如辽宁、湖北、上海等，实现了定位信号的大范围覆盖，这种基础设施建设为智能驾驶提供了有力的技术支撑。定位技术是无人驾驶的核心技术，因为有了位置信息就可以利用丰富的地理、地图等先验知识，可以使用基于位置的服务。 车身传感器 来自车辆本身，通过整车网络接口获取诸如车速、轮速、档位等车辆本身的信息。 人工智能在自动驾驶深度学习中的应用 驾驶员认知靠大脑，无人驾驶汽车的“大脑”则是计算机。无人车里的计算机与我们常用的台式机、笔记本略有不同，因为车辆在行驶的时候会遇到颠簸、震动、粉尘甚至高温的情况，一般计算机无法长时间运行在这些环境中。所以无人车一般选用工业环境下的计算机——工控机。 工控机上运行着操作系统，操作系统中运行着无人驾驶软件。如图1所示为某无人驾驶车软件系统架构。操作系统之上是支撑模块（这里模块指的是计算机程序），对上层软件模块提供基础服务。 支撑模块包括：虚拟交换模块，用于模块间通信；日志管理模块，用于日志记录、检索以及回放；进程监控模块，负责监视整个系统的运行状态，如果某个模块运行不正常则提示操作人员并自动采取相应措施；交互调试模块，负责开发人员与无人驾驶系统交互。 图：某无人驾驶车软件系统架构 除了对外界进行认知之外，机器还必须要能够进行学习。深度学习是无人驾驶技术成功地基础，深度学习是源于人工神经网络的一种高效的机器学习方法。深度学习可以提高汽车识别道路、行人、障碍物等的时间效率，并保障了识别的正确率。通过大量数据的训练之后，汽车可以将收集到的图形，电磁波等信息转换为可用的数据，利用深度学习算法实现无人驾驶。 在无人驾驶汽车通过雷达等收集到数据时，对于原始的训练数据要首先进行数据的预处理化。计算均值并对数据的均值做均值标准化、对原始数据做主成分分析、使用PCA白化或ZCA白化。例如：将激光传感器收集到的时间数据转换为车与物体之间的距离；将车载摄像头拍摄到的照片信息转换为对路障的判断，对红绿灯的判断，对行人的判断等；雷达探测到的数据转换为各个物体之间的距离。 将深度学习应用于无人驾驶汽车中， 主要包含以下步骤： 1. 准备数据，对数据进行预处理再选用合适的数据结构存储训练数据和测试元组； 2. 输入大量数据对第一层进行无监督学习； 3. 通过第一层对数据进行聚类，将相近的数据划分为同一类，随机进行判断； 4. 运用监督学习调整第二层中各个节点的阀值，提高第二层数据输入的正确性； 5. 用大量的数据对每一层网络进行无监督学习，并且每次用无监督学习只训练一层，将其训练结果作为其更高一层的输入。 6. 输入之后用监督学习去调整所有层。 人工智能在自动驾驶信息共享中的应用 首先， 利用无线网络进行车与车之间的信息共享。通过专用通道，一辆汽车可以把自己的位置、路况实时分享给队里的其它汽车，以便其它车辆的自动驾驶系统，在收到信息后做出相应调整。 其次， 是3D路况感应，车辆将结合超声波传感器、摄像机、雷达和激光测距等技术，检测出汽车前方约5米内地形地貌，判断前方是柏油路还是碎石、草地、沙滩等路面，根据地形自动改变汽车设置。 另外， 汽车还将能进行自动变速，一旦探测到地形发生改变，可以自动减速，路面恢复正常后，再回到原先状态。 汽车信息共享所收集到的交通信息量将非常巨大，如果不对这些数据进行有效处理和利用，就会迅速被信息所湮没。因此需要采用数据挖掘、人工智能等方式提取有效信息，同时过滤掉无用信息。考虑到车辆行驶过程中需要依赖的信息具有很大的时间和空间关联性，因此有些信息的处理需要非常及时。 人工智能应用于自动驾驶技术中的优势 人工智能算法更侧重于学习功能，其他算法更侧重于计算功能。 学习是智能的重要体现，学习功能是人工智能的重要特征，现阶段大多人工智能技术还处在学的阶段。如前文所说，无人驾驶实际上是类人驾驶，是智能车向人类驾驶员学习如何感知交通环境，如何利用已有的知识和驾驶经验进行决策和规划，如何熟练地控制方向盘、油门和刹车。 从感知、认知、行为三个方面看， 感知部分难度最大， 人工智能技术应用最多。感知技术依赖于传感器，比如摄像头，由于其成本低，在产业界倍受青睐。以色列一家名叫Mobileye的公司在交通图像识别领域做得非常好，它通过一个摄像头可以完成交通标线识别、交通信号灯识别、行人检测，甚至可以区别前方是自行车、汽车还是卡车。 人工智能技术在图像识别领域的成功应用莫过于深度学习，近几年研究人员通过卷积神经网络和其它深度学习模型对图像样本进行训练，大大提高了识别准确率。Mobileye目前取得的成果，正是得益于该公司很早就将深度学习当作一项核心技术进行研究。 认知与控制方面，主要使用人工智能领域中的传统机器学习技术，通过学习人类驾驶员的驾驶行为建立驾驶员模型，学习人的方式驾驶汽车。 无人驾驶技术所面临的挑战和展望 在目前交通出行状况越来越恶劣的背景下，“无人驾驶”汽车的商业化前景，还受很多因素制约。 主要有： 1. 法规障碍 2. 不同品牌车型间建立共同协议，行业缺少规范和标准 3. 基础道路状况，标识和信息准确性，信息网络的安全性 4. 难以承受的高昂成本 此外，“无人驾驶”汽车的一个最大特点，就是 车辆网络化、信息化程度极高 ，而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况，如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全，这同样是未来急需解决的问题。 虽然无人驾驶技术还存在着很多挑战，但是无人驾驶难在感知，重在“学习”，无人驾驶的技术水平迟早会超过人类，因为稳、准、快是机器的先天优势，人类无法与之比拟。
人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统研究方向。1）驾驶辅助系统（DAS）：目的是为驾驶者提供协助，包括提供重要或有益的驾驶相关信息，以及在形势开始变得危急的时候发出明确而简洁的警告。如车道偏离警告（LDW）系统等。2）部分自动化系统：在驾驶者收到警告却未能及时采取相应行动时能够自动进行干预的系统，如自动紧急制动（AEB）系统和应急车道辅助（ELA）系统等。3）高度自动化系统：能够在或长或短的时间段内代替驾驶者承担操控车辆的职责，但是仍需驾驶者对驾驶活动进行监控的系统。4）完全自动化系统：可无人驾驶车辆、允许车内所有乘员从事其他活动且无需进行监控的系统。这种自动化水平允许乘从事计算机工作、休息和睡眠以及其他娱乐等活动。
沈雨娇为我院2012级英语专业本科学生，2017年考上上海外国语大学英语语言文学专业研究生，研究方向为跨文化交际，师从上外跨文化中心主任顾力行教授（Steve J. Kulich）和复旦大学人类社会学博士张晓佳老师。2021年1月获得日本早稻田大学的博士录取通知书，6月获得国家留学基金委员会公派奖学金，将于2022年4月赴日进行为期三年的博士学习，专业为国际文化与交流，研究方向为视觉文化，师从早稻田大学国际文化与交流学院主任吉本光弘教授。