人機共駕智能汽車的控制權(quán)切換與安全性綜述一、本文概述隨著科技的飛速發(fā)展，（）和自動駕駛技術(shù)逐漸成為汽車產(chǎn)業(yè)的前沿領(lǐng)域。人機共駕智能汽車作為這一變革的重要產(chǎn)物，不僅融合了傳統(tǒng)駕駛的靈活性和自動駕駛的高效性，還通過控制權(quán)切換機制，實現(xiàn)了人類駕駛員與系統(tǒng)之間的協(xié)同工作。這種協(xié)同駕駛模式也帶來了新的挑戰(zhàn)，特別是在控制權(quán)的切換過程中，如何確保駕駛的安全性和穩(wěn)定性成為了研究的重點。本文旨在綜述人機共駕智能汽車的控制權(quán)切換機制及其安全性問題。我們將介紹人機共駕智能汽車的基本概念和發(fā)展背景，闡述其相較于傳統(tǒng)汽車和完全自動駕駛汽車的獨特優(yōu)勢。接著，我們將重點分析控制權(quán)切換的關(guān)鍵技術(shù)，包括切換時機的判定、切換過程的控制以及切換后的穩(wěn)定性評估等方面。我們還將探討在切換過程中可能出現(xiàn)的安全隱患，如駕駛員與系統(tǒng)的交互誤差、系統(tǒng)延遲等問題，并提出相應的解決方案和策略。通過本文的綜述，我們希望能夠為人機共駕智能汽車的控制權(quán)切換與安全性研究提供全面的理論支持和實踐指導，為未來的智能汽車技術(shù)發(fā)展提供有益的參考和借鑒。我們也期望能夠引起更多研究者和產(chǎn)業(yè)界人士對這一領(lǐng)域的關(guān)注，共同推動人機共駕智能汽車技術(shù)的健康發(fā)展。二、人機共駕智能汽車的概念與技術(shù)背景隨著技術(shù)的飛速發(fā)展和汽車工業(yè)的革新，人機共駕智能汽車成為了當前交通出行領(lǐng)域的研究熱點。人機共駕智能汽車，即在同一輛汽車中，人類駕駛員和智能系統(tǒng)共同承擔駕駛?cè)蝿眨瑢崿F(xiàn)人機協(xié)同駕駛的新型汽車。這種汽車不僅能夠充分利用人類駕駛員的決策經(jīng)驗和應急反應能力，還能借助智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理和信息感知能力，提高駕駛的安全性和效率。人機共駕智能汽車的技術(shù)背景涉及多個領(lǐng)域，包括、自動控制、傳感器技術(shù)、車輛動力學等。技術(shù)是實現(xiàn)人機協(xié)同駕駛的關(guān)鍵。通過深度學習、強化學習等技術(shù)，智能系統(tǒng)可以學習駕駛員的駕駛習慣、駕駛風格以及應急反應，從而在駕駛過程中提供合適的輔助和建議。借助傳感器技術(shù)，如激光雷達、毫米波雷達、高清攝像頭等，智能系統(tǒng)可以實時感知周圍環(huán)境，為駕駛員提供準確的信息和預警。人機共駕智能汽車還需要解決一系列技術(shù)挑戰(zhàn)，如控制權(quán)切換機制的設(shè)計、人機交互界面的優(yōu)化、駕駛員和智能系統(tǒng)之間的信任建立等。這些問題的解決將直接影響到人機共駕智能汽車的安全性和舒適性。研究人機共駕智能汽車的控制權(quán)切換與安全性，對于推動智能交通系統(tǒng)的發(fā)展、提高道路安全、緩解交通擁堵等問題具有重要意義。三、控制權(quán)切換機制的設(shè)計原則與技術(shù)實現(xiàn)在人機共駕智能汽車中，控制權(quán)切換機制是實現(xiàn)人機協(xié)同駕駛的關(guān)鍵。其設(shè)計原則主要圍繞安全性、流暢性和智能性進行。安全性是首要考慮的因素，任何控制權(quán)切換操作都必須保證車輛行駛的安全性。切換過程應盡可能流暢，避免產(chǎn)生突然的駕駛行為變化，給乘客帶來不適。智能性也是重要的一環(huán)，控制權(quán)切換機制應能根據(jù)實際情況，智能地選擇最適合的駕駛模式。在技術(shù)實現(xiàn)上，控制權(quán)切換機制通常包括傳感器數(shù)據(jù)采集與處理、駕駛意圖識別、駕駛模式切換決策和控制系統(tǒng)執(zhí)行等步驟。傳感器數(shù)據(jù)采集與處理負責收集車輛周圍的各種信息，如道路情況、交通信號、障礙物等。駕駛意圖識別則通過分析駕駛員的操作行為和車輛狀態(tài)，判斷駕駛員的駕駛意圖。駕駛模式切換決策根據(jù)駕駛意圖和車輛狀態(tài)，決定何時進行控制權(quán)切換，以及切換到何種駕駛模式?？刂葡到y(tǒng)執(zhí)行根據(jù)決策結(jié)果，調(diào)整車輛控制系統(tǒng)，實現(xiàn)控制權(quán)的平穩(wěn)切換。隨著技術(shù)的發(fā)展，越來越多的智能算法被應用于控制權(quán)切換機制中。例如，深度學習算法可以通過學習大量駕駛數(shù)據(jù)，提高駕駛意圖識別的準確性；強化學習算法則可以根據(jù)駕駛過程中的反饋，不斷優(yōu)化駕駛模式切換決策。這些智能算法的應用，使得人機共駕智能汽車的控制權(quán)切換更加智能、高效和安全?？刂茩?quán)切換機制的設(shè)計原則和技術(shù)實現(xiàn)是人機共駕智能汽車研究的重要組成部分。只有設(shè)計出合理、有效的控制權(quán)切換機制，才能實現(xiàn)人機協(xié)同駕駛，提高駕駛的安全性和舒適性。四、人機共駕智能汽車的安全性評估與驗證隨著人機共駕智能汽車技術(shù)的快速發(fā)展，其安全性問題日益受到關(guān)注。安全性評估與驗證是確保人機共駕智能汽車在實際運行中能夠安全、可靠地執(zhí)行任務的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本章節(jié)將重點綜述人機共駕智能汽車的安全性評估與驗證方法、挑戰(zhàn)及未來發(fā)展趨勢。在安全性評估方面，主要包括功能安全評估和系統(tǒng)安全評估。功能安全評估主要關(guān)注車輛在自動駕駛或人機共駕模式下的各項功能是否滿足設(shè)計要求，能否在各種道路和交通條件下穩(wěn)定運行。系統(tǒng)安全評估則更加關(guān)注整個車輛系統(tǒng)的安全性，包括車輛硬件、軟件、通信等各個方面。這些評估方法通常采用故障注入、模擬仿真、實車測試等手段，以全面評估人機共駕智能汽車的安全性。在安全性驗證方面，主要依賴于嚴格的測試流程和標準。這些測試包括軟件單元測試、集成測試、系統(tǒng)測試和驗收測試等，以確保車輛在各種復雜場景下都能保持安全性能。為了驗證人機共駕智能汽車在實際運行中的安全性，還需要進行大量的實車測試，包括道路測試、環(huán)境適應性測試等。人機共駕智能汽車的安全性評估與驗證面臨著諸多挑戰(zhàn)。人機共駕模式下的控制權(quán)切換涉及多個系統(tǒng)之間的協(xié)同工作，這使得安全性評估與驗證變得更為復雜。由于道路環(huán)境的多樣性和不確定性，實車測試的難度和風險也大大增加。隨著自動駕駛技術(shù)的不斷進步，如何確保車輛在復雜場景下的安全性和可靠性也是一個亟待解決的問題。針對這些挑戰(zhàn)，未來的發(fā)展趨勢可能包括：1）進一步完善安全性評估與驗證方法，提高評估效率和準確性；2）加強多系統(tǒng)協(xié)同工作的研究，優(yōu)化控制權(quán)切換策略；3）利用大數(shù)據(jù)和等技術(shù)，提升實車測試的安全性和效率；4）加強與國際同行的交流合作，共同推動人機共駕智能汽車安全技術(shù)的發(fā)展。人機共駕智能汽車的安全性評估與驗證是確保該技術(shù)在實際應用中能夠安全、可靠地運行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。未來，隨著技術(shù)的不斷進步和研究的深入，我們有理由相信人機共駕智能汽車的安全性將得到進一步提升和完善。五、人機共駕智能汽車在實際應用中的安全性挑戰(zhàn)與應對策略人機共駕智能汽車作為一種創(chuàng)新的交通方式，在實際應用中面臨著一系列安全性挑戰(zhàn)。人機共駕模式要求駕駛員和車輛系統(tǒng)共同分擔駕駛?cè)蝿?，這對駕駛員的駕駛技能和應急反應能力提出了更高的要求。由于駕駛員的個體差異和駕駛技能水平的不一致，可能導致駕駛員在緊急情況下無法及時作出正確的判斷和行動，從而影響車輛的安全性。人機共駕智能汽車在實際應用中還需要面對復雜多變的道路環(huán)境和交通狀況。道路環(huán)境的多樣性、交通信號的復雜性以及其他道路使用者的不確定性等因素都可能對人機共駕系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性造成影響。隨著自動駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，人機共駕模式還需要考慮與自動駕駛系統(tǒng)的無縫切換，以確保在自動駕駛系統(tǒng)失效或遇到無法處理的復雜情況時，駕駛員能夠迅速接管控制權(quán)，保證車輛的安全。為了應對這些安全性挑戰(zhàn)，人機共駕智能汽車需要采取一系列應對策略。通過加強駕駛員培訓和教育，提高駕駛員的駕駛技能和應急反應能力，使其能夠更好地適應人機共駕模式的要求。加強人機共駕系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性研究，不斷優(yōu)化系統(tǒng)算法和控制策略，提高系統(tǒng)對復雜道路環(huán)境和交通狀況的適應能力。同時，建立完善的人機共駕安全監(jiān)管體系，對人機共駕系統(tǒng)進行嚴格的測試和評估，確保其在實際應用中的安全性和可靠性。人機共駕智能汽車還需要關(guān)注與其他道路使用者的協(xié)同和溝通問題。通過與其他道路使用者建立有效的信息共享和溝通機制，提高人機共駕系統(tǒng)的交通感知和決策能力，減少交通事故的發(fā)生。加強法律法規(guī)和交通規(guī)則的制定和完善，為人機共駕智能汽車的發(fā)展提供有力的法律保障和支持。人機共駕智能汽車在實際應用中面臨著諸多安全性挑戰(zhàn)，但通過采取一系列應對策略和技術(shù)手段，可以有效提高人機共駕系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性，推動人機共駕智能汽車技術(shù)的廣泛應用和發(fā)展。六、人機共駕智能汽車的發(fā)展趨勢與未來展望隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和普及，人機共駕智能汽車已成為未來智能交通系統(tǒng)的重要組成部分。在未來的發(fā)展中，人機共駕智能汽車將呈現(xiàn)出以下趨勢和展望：人機共駕智能汽車的發(fā)展將促進多種技術(shù)的融合與創(chuàng)新。人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、5G通信、云計算等技術(shù)的融合應用，將推動智能汽車在感知、決策、執(zhí)行等方面實現(xiàn)更大的突破。同時，隨著自動駕駛技術(shù)的不斷完善，人機共駕模式將更加靈活和智能，為駕駛者提供更為安全、舒適的駕駛體驗。隨著人機共駕智能汽車技術(shù)的不斷進步，相關(guān)法律法規(guī)和標準體系也將逐步完善。政府將加強對智能汽車安全性能、道路測試、商業(yè)化運營等方面的監(jiān)管，推動人機共駕智能汽車產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。未來人機共駕智能汽車將更加注重人機協(xié)同駕駛的智能化。通過深度學習和優(yōu)化算法，智能汽車將能夠更準確地識別駕駛者的意圖和需求，實現(xiàn)更加智能的駕駛輔助。同時，隨著駕駛者對于人機共駕模式的適應和信任度提升，人機協(xié)同駕駛將更加緊密和自然。隨著消費者需求的多樣化，人機共駕智能汽車將提供更為個性化和定制化的服務。智能汽車將能夠根據(jù)駕駛者的個人喜好、駕駛習慣等信息，為其提供更加貼心、個性化的駕駛體驗。同時，隨著智能汽車與智能家居、智慧城市等系統(tǒng)的融合，人機共駕模式還將為人們提供更加便捷、高效的生活服務。隨著傳感器技術(shù)、計算機視覺等技術(shù)的不斷發(fā)展，人機共駕智能汽車的環(huán)境感知能力將得到提升。智能汽車將能夠更準確地感知道路環(huán)境、交通狀況等信息，為駕駛者提供更加準確的駕駛輔助。同時，隨著決策算法的不斷優(yōu)化，人機共駕智能汽車的決策能力也將得到提升，使其能夠更好地應對復雜多變的交通環(huán)境。人機共駕智能汽車的發(fā)展將促進全球范圍內(nèi)的合作與競爭。各國政府、企業(yè)、研究機構(gòu)將加強合作，共同推動人機共駕智能汽車技術(shù)的研發(fā)和應用。隨著市場競爭的加劇，各大企業(yè)也將加大投入，提升技術(shù)水平和產(chǎn)品競爭力。人機共駕智能汽車在未來的發(fā)展中將呈現(xiàn)出技術(shù)融合與創(chuàng)新、法規(guī)與標準完善、人機協(xié)同駕駛的智能化、個性化和定制化服務、環(huán)境感知與決策能力的提升以及全球化合作與競爭等趨勢和展望。這些趨勢和展望將為智能汽車產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展提供有力支撐，推動未來智能交通系統(tǒng)的建設(shè)和發(fā)展。七、結(jié)論隨著技術(shù)的飛速發(fā)展和普及，人機共駕智能汽車已經(jīng)成為了交通出行領(lǐng)域的一個重要研究方向。本文綜述了人機共駕智能汽車的控制權(quán)切換與安全性方面的相關(guān)研究和應用現(xiàn)狀，并對其未來的發(fā)展趨勢進行了展望。本文分析了人機共駕智能汽車的控制權(quán)切換策略，包括基于規(guī)則的切換、基于模型的切換和基于學習的切換等。這些切換策略在提高駕駛安全性、舒適性和效率方面具有重要意義。同時，本文也指出了各種切換策略存在的問題和挑戰(zhàn)，如切換過程中可能出現(xiàn)的延遲、誤判和沖突等。本文探討了人機共駕智能汽車的安全性問題，包括駕駛員與智能系統(tǒng)之間的信任建立、系統(tǒng)故障與異常處理、以及交通規(guī)則與道路環(huán)境的適應性等。這些問題對于保障人機共駕智能汽車在實際應用中的安全性能至關(guān)重要。本文展望了人機共駕智能汽車未來的發(fā)展趨勢。隨著技術(shù)的不斷進步和交通出行需求的日益增長，人機共駕智能汽車將逐漸實現(xiàn)更高程度的自動化和智能化。未來，人機共駕智能汽車將更加注重安全性、舒適性和效率性，同時也需要解決更多的技術(shù)挑戰(zhàn)和法規(guī)問題。人機共駕智能汽車的控制權(quán)切換與安全性問題是當前研究的熱點和難點。未來的研究需要深入探討切換策略的優(yōu)化、安全性能的提升以及法規(guī)政策的完善等方面的問題，為人機共駕智能汽車的廣泛應用提供堅實的理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。參考資料：隨著科技的不斷發(fā)展，人機共駕型智能汽車已成為現(xiàn)代交通領(lǐng)域的研究熱點。這種汽車結(jié)合了與人類駕駛員的優(yōu)勢，實現(xiàn)了車輛駕駛的高效、安全與舒適。如何實現(xiàn)人機共駕型智能汽車轉(zhuǎn)向協(xié)同及穩(wěn)定性優(yōu)化控制，仍是亟待解決的重要問題。本文將通過對相關(guān)文獻的綜述和實驗研究，探討這一問題。在過去的幾十年里，許多研究者致力于人機共駕型智能汽車轉(zhuǎn)向協(xié)同及穩(wěn)定性優(yōu)化控制的研究。有研究表明，通過先進的控制策略和方法，可以顯著提高汽車的行駛穩(wěn)定性、安全性和舒適性。例如，滑膜控制、魯棒控制和自適應控制等策略，能夠有效地處理各種不確定性，提高汽車的行駛性能?，F(xiàn)有研究仍存在一些不足之處。大多數(shù)研究只于特定的駕駛場景或工況，并未對各種復雜駕駛環(huán)境進行全面的研究?，F(xiàn)有研究多從理論層面進行探討，缺乏實際的實驗驗證。有必要開展更加深入和系統(tǒng)的研究，以實現(xiàn)人機共駕型智能汽車轉(zhuǎn)向協(xié)同及穩(wěn)定性優(yōu)化控制。本研究采用實驗研究的方法，對人機共駕型智能汽車轉(zhuǎn)向協(xié)同及穩(wěn)定性優(yōu)化控制進行深入研究。我們構(gòu)建了一個包含多種駕駛場景的實驗平臺，以模擬實際的駕駛環(huán)境。我們針對不同的駕駛場景和工況，設(shè)計了不同的控制策略，并采集了大量的實驗數(shù)據(jù)。我們對實驗數(shù)據(jù)進行了深入分析和對比，以評估不同控制策略的性能。實驗結(jié)果表明，針對不同的駕駛場景和工況，應采取不同的控制策略。例如，在高速駕駛場景下，采用滑膜控制策略能更好地提高汽車的行駛穩(wěn)定性；而在城市道路駕駛場景下，魯棒控制策略則更具優(yōu)勢。我們還發(fā)現(xiàn)，自適應控制策略在應對復雜多變的駕駛環(huán)境時具有較好的表現(xiàn)。本文從文獻綜述、研究方法、結(jié)果與討論、結(jié)論等方面入手，全面深入地探討了人機共駕型智能汽車轉(zhuǎn)向協(xié)同及穩(wěn)定性優(yōu)化控制的問題。通過實驗研究，我們發(fā)現(xiàn)采用先進的控制策略和方法能夠顯著提高汽車的行駛性能。現(xiàn)有研究仍存在一些不足之處，例如駕駛場景和工況的全面性、實驗驗證的缺乏等。未來研究可進一步拓展至其他先進的控制方法，如人工智能算法、機器學習等，以期實現(xiàn)更加精確的轉(zhuǎn)向協(xié)同與穩(wěn)定性優(yōu)化控制。隨著自動駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，人機共駕成為了一種新的駕駛模式。在這種模式下，人類駕駛員和機器共同控制車輛，協(xié)同完成駕駛?cè)蝿?。如何合理地分配控制?quán)成為了一個亟待解決的問題。本文旨在探討一種面向人機共駕控制權(quán)決策的人車風險等級預測方法，以實現(xiàn)更加安全和高效的駕駛。近年來，自動駕駛技術(shù)得到了迅速的發(fā)展，并且在許多領(lǐng)域得到了廣泛應用。完全自動駕駛汽車仍存在一定的局限性，例如在復雜道路和惡劣天氣條件下的應對能力有限。人機共駕成為了一種新的解決方案。在人機共駕模式下，人類駕駛員和機器共同控制車輛，協(xié)同完成駕駛?cè)蝿?。如何合理地分配控制?quán)成為了一個亟待解決的問題。風險等級預測是解決這一問題的關(guān)鍵，它能夠為人機共駕控制權(quán)決策提供有力的支持。本文采用了一種基于機器學習的風險等級預測方法。我們收集了大量的駕駛數(shù)據(jù)，包括車輛狀態(tài)、道路情況、駕駛員行為等。對這些數(shù)據(jù)進行預處理和特征提取，以得到能夠反映駕駛風險的特征。我們使用多種機器學習算法對這些特征進行訓練和預測，從而得到不同情況下的風險等級。我們收集了100名駕駛員在多種路況和天氣條件下的駕駛數(shù)據(jù)，并進行了風險等級預測實驗。實驗結(jié)果表明，基于機器學習的風險等級預測方法能夠準確地對駕駛風險進行評估和預測。在模型性能方面，我們的方法達到了90%的準確率和80%的召回率。我們還對預測結(jié)果進行了可視化處理，以便更加直觀地展示風險等級情況。本文探討了一種面向人機共駕控制權(quán)決策的人車風險等級預測方法，并對其進行了實驗驗證。實驗結(jié)果表明，基于機器學習的風險等級預測方法能夠準確地對駕駛風險進行評估和預測，為人機共駕控制權(quán)決策提供了有力的支持。本研究仍存在一定的局限性，例如數(shù)據(jù)收集范圍有限，模型性能還有待進一步提高。未來研究方向可以包括以下幾個方面：拓展數(shù)據(jù)集：收集更多駕駛員在不同場景下的駕駛數(shù)據(jù)，以便更好地覆蓋各種風險情況。優(yōu)化模型算法：研究更有效的模型算法，以提高風險等級預測的準確率和召回率。結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)：考慮將其他傳感器數(shù)據(jù)（如雷達、攝像頭等）納入風險等級預測模型中，以進一步提高預測精度。實現(xiàn)實時風險評估：優(yōu)化模型計算效率，實現(xiàn)實時風險評估，為駕駛員和機器提供及時的風險提示。探索人機協(xié)同機制：結(jié)合風險等級預測結(jié)果，研究更加高效的人機協(xié)同機制，實現(xiàn)更加安全和高效的駕駛。隨著汽車工業(yè)的持續(xù)發(fā)展和汽車技術(shù)的不斷創(chuàng)新，智能汽車已經(jīng)成為現(xiàn)代交通領(lǐng)域的研究熱點。線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)作為智能汽車的重要技術(shù)之一，具有提高車輛靈活性和安全性的潛力。在人機共駕的背景下，研究智能汽車線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的路感控制對于提升駕駛體驗和行車安全具有重要意義。在國內(nèi)外學者的不懈努力下，智能汽車線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的發(fā)展取得了一系列成果?，F(xiàn)有的研究成果大多于提高車輛的操控性能，而對駕駛員的路感體驗不足。如何實現(xiàn)人機共駕下的路感控制，以及如何保障控制系統(tǒng)的安全性仍是當前研究的重要挑戰(zhàn)。針對上述問題，本文提出了一種基于人機共駕的智能汽車線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)路感控制方案。該方案將路感控制分為兩個層次：一是駕駛員對車輛狀態(tài)的掌握和判斷，二是系統(tǒng)對路感的補償和優(yōu)化。為了實現(xiàn)這兩個層次的控制，本文設(shè)計了相應的軟硬件系統(tǒng)。在軟件方面，開發(fā)了一個具有路感反饋功能的駕駛員輔助系統(tǒng)；在硬件方面，選用了一種具有自適應能力的線控轉(zhuǎn)向器。為驗證本文提出的方案有效性，進行了一系列實驗。實驗結(jié)果表明，本文設(shè)計的基于人機共駕的智能汽車線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)路感控制方案在各種路感條件下均表現(xiàn)出良好的性能。該系統(tǒng)還能有效響應用戶的駕駛行為，提供更加流暢的駕駛體驗。實驗結(jié)果也表明，該方案在某些情況下可能存在一定的局限性，如對路感信息的識別和判斷可能受到外界干擾。本文通過對基于人機共駕的智能汽車線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)路感控制的研究，為智能汽車領(lǐng)域的進一步發(fā)展提供了有益的參考。未來的研究可以針對本文方案存在的局限性進行優(yōu)化和完善，例如提高路感信息的識別和判斷準確性、加強系統(tǒng)的穩(wěn)定性等。隨著和機器學習技術(shù)的快速發(fā)展，這些技術(shù)在智能汽車線控轉(zhuǎn)向系統(tǒng)中的應用也值得深入研究。隨著科技的飛速發(fā)展，人機共駕智能汽車已經(jīng)成為了未來交通出行的重要趨勢。在這種新型交通工具中，控制權(quán)的切換與安全性成為了關(guān)鍵問題。本文將對人機共駕智能汽車的控制權(quán)切換與安全性進行綜述。在人機共駕智能汽車中，控制權(quán)的切換主要涉及駕駛員與自動駕駛系統(tǒng)之間的權(quán)力交接。這種切換過程需要平滑且安全，以保障行車安全。目前，控制權(quán)切換主要通過以下幾種方式實現(xiàn)：自動識別交通環(huán)境：通過傳感器、雷達、攝像頭等設(shè)備，自動駕駛系統(tǒng)能夠自動識別交通環(huán)境，包括