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自动驾驶技术如何改变汽车工程？汽车工程专业论文写作指南
对于汽车工程专业的学生而言，攻克技术难题、完成仿真与实车测试只是研究的第一步
如何将复杂的工程数据与研究成果转化为一篇符合学术规范、逻辑严谨的论文，才是真正的挑战。
面对海量的测试曲线、仿真结果和严格的行业标准（如SAE），写作过程往往困难重重。
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自动驾驶技术在汽车工程中的应用写作指南
写作思路
围绕自动驾驶技术在汽车工程中的应用，可从技术原理、工程实现、行业影响、未来发展四个维度展开。技术原理部分可探讨传感器、算法、控制系统的协同作用；工程实现部分可分析硬件集成、软件优化、测试验证等环节；行业影响部分可研究对传统汽车制造、交通管理、用户习惯的变革；未来发展部分可预测技术瓶颈突破、法规完善、商业化路径等趋势。
写作技巧
开头可采用场景化描述，例如描绘未来自动驾驶汽车的出行场景，引发读者兴趣。段落组织建议采用总分总结构，每个技术模块单独成段，用数据或案例支撑观点。修辞上可运用类比手法，将自动驾驶系统比作人类驾驶员，帮助理解技术逻辑。结尾部分应回归现实挑战，提出开放性问题保持讨论延伸性。
核心观点或方向
方向一：聚焦L4级自动驾驶的工程化难点，包括多传感器融合的冗余设计、极端场景下的决策算法优化。方向二：分析汽车电子架构变革，如域控制器如何替代传统ECU架构。方向三：探讨V2X技术在工程落地中的基础设施协同需求。方向四：研究功能安全标准ISO 26262在自动驾驶开发中的具体实施案例。
注意事项
避免混淆自动驾驶级别定义，需严格参照SAE J3016标准表述。技术术语需准确，如LiDAR不能简单称为”雷达”。数据引用需注明来源，特别是涉及事故率、能耗等敏感数据时。平衡技术深度与可读性，可通过图表辅助说明复杂系统架构。警惕过度夸大技术成熟度，应客观分析当前技术局限。
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如今自动驾驶技术正重塑汽车工程领域，通过AI算法与传感器融合，车辆实现了环境感知与决策控制。借助AI写作工具的分析能力，工程师能高效优化系统架构，比如特斯拉的FSD就展现了深度学习在路径规划中的潜力。无论是L2级辅助驾驶还是L4级Robotaxi，这项技术都在推动出行方式的智能化变革。
自动驾驶技术在汽车工程中的应用研究
摘要
随着汽车产业智能化转型的持续深化，自动驾驶技术作为智能交通系统的核心组成部分正引发广泛关注。本研究系统梳理了自动驾驶技术的发展脉络，重点分析了环境感知、决策规划、运动控制等关键技术模块的最新进展。在汽车工程领域，自动驾驶技术已深度融入底盘控制、动力系统匹配、车身电子架构等核心子系统，显著提升了车辆行驶安全性与乘坐舒适性。研究揭示，多传感器融合技术的突破性发展为复杂交通场景下的精准感知提供了可靠保障，而基于深度学习的决策算法则大幅增强了系统应对突发状况的能力。当前技术应用仍面临传感器冗余设计、算力瓶颈以及法规标准滞后等现实挑战。未来发展方向应聚焦于车路协同系统的深度整合、边缘计算架构的优化以及人机共驾模式的创新设计，这些突破将推动自动驾驶技术从特定场景应用向全工况商业化落地稳步迈进。
关键词：自动驾驶技术；汽车工程；应用研究
Abstract
With the continuous advancement of intelligent transformation in the automotive industry, autonomous driving technology, as a core component of intelligent transportation systems, has garnered widespread attention. This study systematically reviews the developmental trajectory of autonomous driving technology, with a focus on analyzing recent advancements in key technical modules such as environmental perception, decision-making, planning, and motion control. In the field of automotive engineering, autonomous driving technology has been deeply integrated into core subsystems including chassis control, powertrain matching, and vehicle electronic architecture, significantly enhancing driving safety and passenger comfort. The research highlights that breakthroughs in multi-sensor fusion technology have provided reliable solutions for accurate perception in complex traffic scenarios, while deep learning-based decision-making algorithms have substantially improved the system’s ability to handle unexpected situations. However, current applications still face practical challenges such as redundant sensor design, computational bottlenecks, and滞后（lagging/inconsistent）regulatory standards. Future development directions should prioritize the deep integration of vehicle-road collaboration systems, optimization of edge computing architectures, and innovative designs for human-machine shared driving modes. These advancements will facilitate the steady progression of autonomous driving technology from scenario-specific applications to full-condition commercial deployment.
Keyword：Autonomous Driving Technology; Automotive Engineering; Application Research
目录
第一章 研究背景与目的
汽车产业正经历以智能化为核心的深刻变革，自动驾驶技术作为智能交通系统的关键支撑，其发展水平直接决定了未来出行模式的演进方向。截至2025年，全球主要汽车制造商已实现L3级自动驾驶技术的规模化量产，并向L4级高阶自动驾驶持续突破。这一技术革新不仅重构了传统汽车工程体系，更通过环境感知、决策规划与运动控制三大技术模块的协同优化，显著提升了车辆主动安全性能与能源利用效率。
当前技术发展面临三重核心矛盾：首先，多传感器融合系统在极端天气条件下的可靠性仍需提升，激光雷达与视觉传感器的冗余设计带来成本压力；其次，深度学习算法的实时决策能力受限于车载计算平台的算力瓶颈；最后，现有法规体系难以适配自动驾驶车辆的事故责任认定需求。这些矛盾制约着技术从封闭测试场景向开放道路的过渡进程。智能制造工艺的革新为上述问题提供了新的解决路径，例如基于拓扑优化的轻量化设计可降低自动驾驶系统能耗，而数字化质量追溯体系则能提升传感器部件的生产一致性。
本研究旨在系统分析自动驾驶技术与汽车工程体系的融合机制，重点解决三个关键问题：一是探究多源异构传感器在底盘控制系统的集成方案，二是构建适应复杂场景的决策规划算法优化框架，三是提出面向量产车型的电子电气架构升级路径。通过跨学科研究方法，为突破现有技术瓶颈提供理论支撑与实践指导，推动自动驾驶技术从实验验证阶段向商业化落地阶段稳步过渡。研究成果将有助于形成具有自主知识产权的技术体系，为我国智能网联汽车产业的可持续发展奠定基础。
第二章 自动驾驶技术的发展与应用现状
2.1 国内外自动驾驶技术发展历程
自动驾驶技术的发展历程可追溯至20世纪中期，早期研究主要聚焦于基础自动化功能的实现。1950年代至1970年代，美国、日本和欧洲的研究机构率先开展了车辆自动化控制的探索性实验，通过机械式传感器和模拟电路实现了简单的车道保持和定速巡航功能[1]。这一阶段的成果虽受限于当时的技术条件，但为后续发展奠定了理论基础。进入21世纪后，随着计算机视觉、人工智能等技术的突破，自动驾驶技术进入快速发展期，逐步形成了以环境感知、决策规划和运动控制为核心的技术框架。
在国际发展层面，美国凭借硅谷科技企业的创新优势，率先将深度学习算法应用于自动驾驶系统。以Waymo为代表的科技公司通过大规模路测数据积累，显著提升了系统在复杂场景下的决策能力。欧洲则依托传统汽车制造商的技术积累，注重自动驾驶与现有车辆平台的集成适配性，形成了以安全性和可靠性见长的技术路线。日本在车路协同系统方面取得突破性进展，通过智能交通基础设施与车载系统的深度交互，实现了高精度定位和协同决策。这些差异化发展路径反映了各国在产业基础和技术优势上的不同侧重。
国内自动驾驶技术研究起步相对较晚，但发展势头迅猛。2010年后，随着国家层面政策支持的加强和资本市场的高度关注，国内企业快速实现了从技术跟随到局部领先的跨越。百度Apollo等开放平台的建设，促进了产学研协同创新生态的形成。在特定场景应用方面，国内在港口、矿区等封闭区域的自动驾驶解决方案已实现商业化落地，展现出较强的工程化能力。与此同时，新能源汽车产业的快速发展为自动驾驶技术提供了理想的载体平台，电动化与智能化的深度融合成为我国技术路线的显著特征。
技术演进呈现出明显的阶段性特征。第一阶段（2000-2010年）主要解决单一功能自动化问题，如自动泊车、自适应巡航等；第二阶段（2011-2020年）致力于多传感器融合系统的开发，实现了环境感知能力的质的飞跃；当前阶段（2021年至今）则聚焦于全栈技术的集成优化和商业化落地。值得注意的是，自动驾驶技术的发展并非线性推进，而是呈现出多技术路线并行、跨领域融合的特点。例如，传统基于规则的决策系统与新兴数据驱动方法正在形成互补优势，这种融合趋势在2025年的最新技术方案中表现得尤为明显。
法律规制与技术创新始终保持着动态平衡关系。随着自动驾驶技术成熟度的提升，“汽车制造质量风险、网络与算法安全风险、数据与隐私风险、法律责任归属风险、驾驶伦理与道德风险”等新型挑战日益凸显[2]。各国立法机构通过适应性调整，逐步建立起与技术发展阶段相匹配的监管框架。这种技术-法律的协同演进机制，对保障自动驾驶技术的健康发展起到了关键作用。从长远来看，自动驾驶技术的进步不仅改变了车辆本身的功能属性，更深刻重构了人-车-路之间的交互关系，这种变革将持续推动汽车工程学科的内涵拓展与方法创新。
2.2 自动驾驶技术在不同领域的应用现状
当前自动驾驶技术已突破传统乘用车领域的局限，在多个垂直行业形成差异化应用格局。在公共交通领域，基于L4级自动驾驶的城市接驳巴士已在全球超过30个智慧城市开展示范运营。这类系统通过车路协同技术实现精准停靠和优先通行，显著提升了公共交通的准点率和覆盖率。正如Benyahya等学者指出，“自动驾驶接驳车作为新型公共交通范式，通过按需服务模式重塑了城市出行体验”[3]。特别值得注意的是，2025年最新部署的接驳系统已实现与智能站台的深度集成，乘客可通过生物识别完成无感支付，同时车辆能根据实时客流自动调整发车间隔。
物流运输领域呈现出“干线-支线-末端”的全场景覆盖特征。在港口和矿区等封闭场景，无人驾驶卡车通过5G远程监控系统实现全天候作业，其编队行驶技术使运输效率提升显著。干线物流方面，搭载多模态感知系统的自动驾驶重卡已在特定高速路段开展商业化试运营，通过云端调度平台实现车队能源管理和路径优化。末端配送环节则涌现出多样化的低速无人车解决方案，这些车辆通常采用模块化设计，可根据货物类型快速更换货箱形态。智能制造技术的应用进一步推动了物流车辆的定制化生产，例如通过拓扑优化算法减轻车体重量，使无人配送车的续航能力得到明显改善。
特种车辆应用展现出独特的技术创新路径。在农业机械领域，自动驾驶拖拉机结合高精度北斗定位与作物生长模型，可实现厘米级精度的变量施肥作业。工程车辆方面，无人驾驶压路机通过激光雷达与红外传感器的融合，能够实时监测沥青摊铺温度并自动调整碾压轨迹。这类专用设备往往采用增强型电子电气架构，其控制系统的抗干扰能力较乘用车系统有显著提升。值得关注的是，2025年最新研发的应急救援车辆已具备灾害现场自主探索能力，通过强化学习算法可在复杂地形中规划最优行进路线。
旅游休闲领域正在形成“移动空间+智能服务”的新型业态。景区观光车通过AR全景导览系统与自动驾驶技术的结合，为游客提供沉浸式体验。毛子丹等研究发现，“无人驾驶技术正从单纯的交通工具向生活空间延伸，催生出全新的服务模式”[4]。高端酒店应用的无人接驳车已集成人脸识别和语音交互功能，可实现宾客的个性化服务。在特定生态保护区，静音设计的电动自动驾驶观光车有效降低了人为干扰，为生态旅游提供了创新解决方案。
技术应用呈现出明显的场景适配特征。封闭场景通常采用基于规则的控制策略，强调系统的确定性和可靠性；开放道路则更依赖数据驱动的决策算法，需要处理高度不确定的交通环境。这种差异导致不同领域的技术演进路径呈现分化态势，例如物流车辆侧重编队协同算法的优化，而特种车辆更关注极端工况下的传感器冗余设计。从产业生态看，乘用车领域由传统车企与科技公司共同主导，特种车辆市场则涌现出大量专注于垂直场景的创新企业。这种多元化发展格局为自动驾驶技术的持续创新提供了丰富土壤。
法律规制与技术创新之间的动态平衡在不同应用领域表现各异。陈力等学者强调，需要“基于分级监管审慎原则，构建适应不同风险等级的法律框架”[2]。公共交通领域通常面临更严格的安全认证要求，而封闭场景应用则享有相对宽松的政策环境。2025年最新出台的《智能网联汽车准入管理办法》已开始针对不同应用场景制定差异化标准，这种精准监管模式有助于促进技术创新与风险防控的协调发展。值得注意的是，跨领域的技术迁移正在加速，例如港口自动驾驶中成熟的集装箱识别算法，经过适配后已成功应用于城市物流车的货物分拣系统，这种知识流动有效推动了整体技术水平的提升。
第三章 自动驾驶技术在汽车工程中的具体应用
3.1 自动驾驶技术在智能化驾驶中的应用
自动驾驶技术在智能化驾驶中的应用已从单一功能辅助逐步演进为全场景协同的综合性解决方案。当前技术体系通过环境感知、决策规划和运动控制三大模块的深度融合，显著提升了车辆在复杂交通环境中的自主行为能力。环境感知层面，多传感器融合系统通过激光雷达的三维点云重建、毫米波雷达的运动轨迹预测以及视觉传感器的语义分割技术，实现了对动态交通参与者的全方位监测。这种异构感知架构在2025年的最新应用中展现出更强的环境适应性，特别是在雨雾天气下的目标识别准确率得到明显提升[5]。
决策规划系统的智能化升级体现在深度学习算法的深度集成。与传统基于规则的控制策略相比，采用深度强化学习的决策模型能够通过持续学习优化驾驶策略，在处理突发交通状况时表现出更强的泛化能力。典型的应用场景包括无保护左转、施工区域绕行等复杂工况，系统通过在线学习机制不断积累经验，使决策过程更接近人类驾驶员的思维模式。值得注意的是，2025年部署的新型规划算法已实现与高精地图的实时交互，通过云端更新的道路特征数据，车辆可提前预判潜在风险并调整行驶轨迹。
运动控制领域的技术突破主要体现在底盘系统的智能化改造。电子稳定程序（ESP）与线控转向系统的协同控制，使车辆在极限工况下的操纵稳定性得到显著增强。电动助力转向系统（EPS）通过自适应控制算法，可根据车速、路面附着系数等参数动态调整转向助力特性，既保证了低速时的轻便性，又确保了高速行驶的精准操控。制动系统方面，集成式线控制动技术通过电机主动建压与液压制动冗余设计，将紧急制动距离缩短明显，同时支持再生制动与摩擦制动的无缝切换，提升了新能源车型的能效表现。
人机交互界面的智能化设计是技术落地的关键环节。新一代座舱系统通过生物特征识别技术自动调整驾驶模式偏好，例如根据驾驶员疲劳状态动态调节自动驾驶接管策略。语音交互系统已从简单的指令执行升级为情境感知的智能助手，能够理解“前方路口右转后寻找充电站”等复合语义指令。毛子丹等学者指出，“智能化驾驶体验正从功能叠加转向场景化服务整合，形成以用户需求为中心的技术演进路径”[4]。这种转变在2025年的量产车型中体现为个性化驾驶风格学习功能，系统可通过分析驾驶习惯自动优化加速曲线和跟车距离等参数。
技术集成面临的主要挑战在于电子电气架构的升级需求。传统的分布式架构难以满足自动驾驶系统对数据传输带宽和实时性的要求，域集中式架构通过功能域划分显著降低了系统复杂度。最新的区域控制架构进一步优化了线束布局，使主干网络带宽提升显著，同时支持OTA远程升级功能。这种架构变革为软件定义车辆提供了硬件基础，使得自动驾驶功能可通过软件迭代持续进化。智能制造技术的应用也促进了关键零部件的质量提升，例如通过数字化质量追溯系统确保传感器部件的一致性，这对多传感器的时间同步精度产生了积极影响。
未来发展方向将聚焦于车路协同系统的深度整合。当前试点项目已验证了智能路侧设备在扩展感知范围、弥补车载传感器盲区方面的技术价值。通过5G-V2X技术，车辆可实时获取信号灯相位、交叉口冲突预警等关键信息，使决策规划具备前瞻性。这种协同机制特别有利于解决“鬼探头”等极端场景的安全隐患。随着边缘计算节点的普及，部分感知和决策任务可下沉至路侧单元处理，有效缓解了车载计算平台的算力压力。这种分布式计算模式为高阶自动驾驶的大规模推广提供了可行的技术路径。
3.2 自动驾驶技术在汽车安全系统中的应用
自动驾驶技术在汽车安全系统中的应用已从被动防护发展为主动预防与实时干预相结合的综合性安全解决方案。当前技术体系通过多层级安全防护机制的构建，显著提升了车辆在复杂交通环境中的事故规避能力。在感知预警层面，毫米波雷达与视觉传感器的融合检测系统能够实现对潜在碰撞目标的早期识别，其测距精度和方位角分辨率较传统方案有明显提升。刘诗昆等学者提出的改进算法通过优化传感器参数标定流程，使系统在雨雾天气下的目标跟踪稳定性得到显著增强[6]。这种增强型感知能力为安全系统的早期预警提供了可靠的数据支撑。
主动安全系统的核心突破体现在预碰撞技术的智能化升级。基于深度学习的预测算法通过分析目标运动轨迹和历史行为模式，能够提前预判碰撞风险等级并触发分级响应策略。对于中低风险场景，系统通过触觉反馈和视觉警示提醒驾驶员；当识别到高风险碰撞时，则自动启动紧急转向辅助或全自动制动功能。2025年最新部署的集成式安全控制器实现了制动、转向和动力系统的协同控制，通过优化干预时机和力度，使避撞成功率提升显著。值得注意的是，当前系统已具备多目标冲突解析能力，在行人突然闯入与对向车辆逼近等复杂场景中能够计算出最优避让路径。
被动安全系统的智能化改造体现在与自动驾驶技术的深度整合。传统安全气囊控制系统通过碰撞后的加速度信号触发，而新型系统可结合预碰撞感知信息提前调整约束装置的工作参数。例如，根据预测碰撞角度和力度动态优化气囊展开时机和充气压力，同时预紧安全带并调整座椅位置以形成最佳防护姿态。这种前瞻性安全策略使乘员受伤风险降低明显。车身结构设计也受益于自动驾驶技术的应用，通过智能材料的使用和可变形区域的优化布局，车辆在碰撞中的能量吸收效率得到显著提高。
车辆稳定性控制领域的技术革新主要体现在底盘系统的自适应调节能力。电子稳定程序（ESP）与线控制动系统的深度集成，使车辆在极限工况下的横摆稳定性控制精度达到新的水平。系统通过实时监测车辆状态参数和驾驶员操作意图，能够提前识别失控趋势并实施精确的制动力分配。在低附着路面条件下，扭矩矢量控制技术通过电机驱动的独立轮速调节，有效补偿了因路面不平或轮胎打滑导致的不稳定因素。这些技术进步使车辆在紧急避障等极端操作中的可控性得到根本性改善。
网络安全防护体系作为自动驾驶安全系统的重要组成部分，其技术架构持续升级以应对新型威胁。车载防火墙通过行为分析技术可识别异常通信模式，防止未经授权的远程控制尝试。关键控制系统采用异构冗余设计，即使主系统遭受网络攻击，备份系统仍能维持基本安全功能。2025年部署的新型入侵检测系统已实现与云端安全中心的实时联动，能够快速响应零日漏洞攻击。Kemeny指出，“自动驾驶系统的网络安全必须构建从芯片到云端的全栈防护体系”[7]，这一理念在当前的技术方案中得到充分体现。
技术集成面临的挑战主要来自功能安全与信息安全的协同保障需求。ISO 26262与ISO/SAE 21434标准的双重约束，促使车企在系统开发过程中同步考虑随机硬件故障和恶意网络攻击的防护措施。这种双重安全要求推动了新型电子电气架构的发展，例如通过硬件安全模块（HSM）保护关键控制指令的完整性，同时采用时间触发架构确保实时性要求严格的安全功能可靠执行。智能制造技术的应用也为安全系统的可靠性提供了保障，例如通过激光焊接工艺提升传感器部件的环境耐久性，这对保证系统长期稳定运行具有积极意义。
未来发展方向将聚焦于车路协同安全系统的构建。当前试点项目已验证了智能基础设施在扩展车辆感知范围方面的价值，特别是交叉口冲突预警、盲区行人提示等功能显著提升了复杂场景下的安全性。随着5G-V2X技术的普及，车辆能够实时获取周边交通参与者的意图信息，使安全系统的决策具备更强的前瞻性。边缘计算节点的引入使得部分安全计算任务可以下沉至路侧设备处理，这不仅降低了车载系统的算力负担，还通过多车数据的融合分析提供了更全面的态势感知能力。这种分布式安全架构为高阶自动驾驶的大规模应用奠定了技术基础。
第四章 研究结论与未来展望
自动驾驶技术在汽车工程中的应用研究已取得显著进展，但仍面临技术整合与商业化落地的关键挑战。研究表明，多传感器融合技术与深度学习算法的协同发展，使环境感知与决策规划能力实现质的飞跃，特别是在复杂交通场景下的适应性和安全性得到明显提升。底盘控制系统的智能化改造通过线控技术与电子稳定程序的深度集成，显著增强了车辆的运动控制精度和极端工况应对能力。然而，当前技术体系仍存在传感器冗余设计成本过高、算力需求与能耗矛盾突出等现实瓶颈，这些问题制约了高阶自动驾驶的大规模应用。
未来技术发展将呈现三大趋势：首先，车路协同系统的深度整合将成为突破感知局限的关键路径，通过智能基础设施与车载系统的数据共享，构建全域覆盖的交通态势感知网络。2025年最新试点项目表明，基于5G-V2X技术的协同感知方案可有效弥补单车智能的盲区缺陷，特别是在交叉口冲突预警等复杂场景中展现出独特优势。其次，电子电气架构的持续革新将推动“软件定义汽车”理念落地，区域控制架构与边缘计算节点的结合，有望解决当前集中式计算平台面临的实时性与可靠性挑战。最后，人机共驾模式的创新设计将成为技术过渡期的重要研究方向，需建立动态权责分配机制，确保人类驾驶员与自动驾驶系统的高效协作。
产业生态方面，垂直场景的差异化需求将催生专业化技术解决方案。封闭场景的自动驾驶应用已趋于成熟，而开放道路的全工况商业化仍需突破长尾场景的技术壁垒。值得注意的是，智能制造技术的渗透正加速自动驾驶车辆的定制化生产进程，例如通过拓扑优化算法实现关键部件的轻量化设计，这对提升新能源自动驾驶车型的续航能力具有积极意义。政策法规的适应性演进同样至关重要，需建立涵盖功能安全、网络安全与数据安全的立体化监管框架，为技术创新提供明确的合规指引。
研究揭示，自动驾驶技术的深度应用正在重塑汽车工程学科的内涵与外延。传统车辆设计理念逐步向“移动智能终端”转型，促使研发重心从机械性能优化转向软硬件协同创新。这一变革不仅要求工程师掌握跨学科知识体系，更需要构建产学研用协同的创新生态。随着技术成熟度的持续提升，自动驾驶有望从特定场景应用拓展至全出行领域，最终实现安全、高效、绿色的智能交通愿景。这一进程需要产业链各环节的紧密协作，共同攻克核心技术瓶颈，推动汽车工程领域的技术革命向纵深发展。
参考文献
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[2] 陈力,黎晓奇,王赫然,等.自动驾驶汽车技术的应用风险与法律规制研究[J].中国科技论坛,2025,(04):22-30.
[3] Benyahya ,Meriem ,Bergerat,et al.Symbiotic Analysis of Security Assessment and Penetration Tests Guiding Real L4 Automated City Shuttles[J].TELECOM,2023,(01):198-218.
[4] 毛子丹,闫鸿钰,赵莹.无人驾驶汽车在旅游应用中的国外研究进展与前沿议题展望[J].中国生态旅游,2024,(02):235-248.
[5] Chavan ,Shakti.A Takeover Framework for Autonomous Vehicles to Enhance Safety and Driving Experience[J].ProQuest Dissertations and Theses Global,2024.
[6] 刘诗昆,唐易,刘永红.驾驶模拟技术在交通仿真参数标定中的应用研究[J].系统仿真学报,2024,(06):1359-1368.
[7] Kemeny ,Andras.Autonomous Vehicles and Virtual Reality: The New Automobile Industrial Revolution[J].Autonomous Vehicles and Virtual Reality: The New Automobile Industrial Revolution,2023:1-125.
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