tesla无人驾驶事故原因分析 ppt课件
无人驾驶汽车英语PPT课件
Urban transportation services
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Robotaxi
Autonomous taxi service, providing efficient and safe point-to-point travel.
Autonomous Public Transport
It enables scheduled and scheduled public transportation services by driving buses or subways automatically.
• Millimeter wave radar: Utilizing electromagnetic waves in the millimeter wave band for detection, it can operate under harsh weather conditions and measure the speed and distance of objects.
01
solves the problem of "last mile" delivery in cities
through autonomous driving.
Autonomous Trucking
02
Automated long-distance freight transportation to
• Transfer learning: Transfer the knowledge learned in one task to other related tasks, accelerating model training and improving performance.
无人驾驶技术与自动驾驶汽车培训ppt研讨座谈讨论
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发展
目前，无人驾驶技术已经广泛应用于公共交通、物流运输、 军事等领域，未来还将进一步拓展到个人出行、农业、环保 等领域。
无人驾驶技术的优势与挑战
优势
无人驾驶技术可以提高交通安全 性、减少交通事故、提高运输效 率、降低人力成本等。
挑战
无人驾驶技术还面临着技术成熟 度、法律法规、道德伦理等方面 的挑战，需要不断探索和完善。
无人驾驶技术的法律法规与政策制定
总结词
针对无人驾驶技术的发展，需要制定相应的法律法规和政策，规范其研发、测试、应用 和管理等环节。
详细描述
随着无人驾驶技术的不断发展，各国政府都在积极制定相应的法律法规和政策，以规范 其研发、测试、应用和管理等环节。这些法律法规和政策需要平衡技术创新和公共安全 之间的关系，既要鼓励技术创新，又要确保公共安全。同时，需要建立相应的监管机制
02
自动驾驶汽车培训
自动驾驶汽车培训的重要性
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提高安全意识
通过培训，使驾驶员了解 自动驾驶汽车的工作原理 和安全操作规范，从而降 低交通事故风险。
培养专业人才
培训能够培养具备专业知 识和技能的自动驾驶汽车 人才，推动该领域的技术 创新和产业发展。
促进法规制定
通过培训，可以了解自动 驾驶汽车的实践情况，为 政府制定相关法律法规提 供参考。
无人驾驶技术与自动 驾驶汽车培训ppt研讨 座谈讨论
汇报人：可编辑 2023-12-25
contents
目录
• 无人驾驶技术概述 • 自动驾驶汽车培训 • 无人驾驶技术在交通领域的应用 • 无人驾驶技术的未来展望与研究方向 • 无人驾驶技术的安全与伦理问题
特斯拉自动驾驶致命事故的道路安全法律分析
特斯拉自动驾驶致命事故的道路安全法律分析引言：特斯拉是一家引领自动驾驶技术发展的公司，然而，自动驾驶技术的引入也带来了一些安全隐患。
在特斯拉自动驾驶模式下发生的致命事故，引发了对道路安全法律的关注。
本文将通过对这一特斯拉自动驾驶致命事故进行分析，探讨相关的道路安全法律问题。
一、事故背景特斯拉自动驾驶模式下发生的致命事故是指特斯拉汽车在自动驾驶模式下发生了严重交通事故，导致车辆上的乘客或其他道路使用者受伤或死亡的事件。
这类事故涉及到多个法律问题，如自动驾驶技术的责任、驾驶员的责任、道路交通安全等。
二、特斯拉自动驾驶技术的责任特斯拉自动驾驶技术属于驾驶辅助系统，具备一定的自动化能力，但仍需驾驶员的监控和控制。
对于特斯拉自动驾驶系统的责任问题，可以参考道路交通安全法第一百一十五条的规定，该条规定了自动驾驶技术的法律责任。
根据该条规定，驾驶员在使用自动驾驶技术时，应当始终保持对道路交通安全的监控，随时准备接管车辆。
特斯拉作为技术提供者，在向用户提供自动驾驶技术时，应当向用户说明技术的使用说明和限制，明确用户对安全的监控和控制责任。
因此，在特斯拉自动驾驶事故中，特斯拉作为技术提供者承担一定的责任。
三、驾驶员的责任在特斯拉自动驾驶模式下，驾驶员仍应始终保持对道路交通安全的监控，并随时准备接管车辆。
根据道路交通安全法第六十三条的规定，驾驶员在行驶过程中不得妨碍行人和其他车辆通行，不得违法停车、倒车或逆向行驶。
因此，特斯拉自动驾驶系统的使用者需要依法履行驾驶员的义务，严格遵守道路交通法规。
如果驾驶员在特斯拉自动驾驶模式下违反交通法规，导致事故发生，驾驶员将承担相应的法律责任。
四、道路交通安全特斯拉自动驾驶致命事故的发生，也引发了对道路交通安全的关注。
道路交通安全是保障人民群众生命财产安全的重要方面。
根据道路交通安全法第二条的规定，道路交通安全是指各类机动车和非机动车在道路上正常行驶，避免和减少交通事故，保障人民群众生命财产安全的综合工作。
无人驾驶技术与自动驾驶汽车培训ppt讲座
04
自动驾驶汽车产业链分析
上游零部件供应商
传感器供应商
提供激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器， 用于环境感知和车辆定位。
计算平台供应商
提供高性能计算芯片和处理器，用于实现自动驾 驶算法和决策控制。
通信模块供应商
提供车载通信模块，用于实现车与车、车与基础 设施之间的通信。
中游整车制造商及解决方案提供商
GPS/IMU
提供车辆的位置、速度和方向信 息。
决策规划与控制系统
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行为决策
根据感知系统提供的信息 ，判断车辆应该执行的行 为，如跟车、换道、停车 等。
运动规划
根据行为决策，规划出车 辆在未来一段时间内的行 驶轨迹。
控制算法
将规划出的轨迹转化为具 体的控制指令，如加速、 减速、转向等，实现车辆 的自动驾驶。
02
自动驾驶汽车基本原理
传感器与感知系统
毫米波雷达
摄像头
捕捉道路图像，识别交通信号、 车道线、行人等关键信息。
通过发射毫米波并接收反射信号 ，检测周围物体的距离和速度。
超声波传感器
利用超声波反射原理，测量近距 离物体的距离。
激光雷达（LiDAR）
通过发射激光束并测量反射回来 的时间，精确测量周围环境物体 的距离和形状。
发展历程
无人驾驶技术经历了从实验室研究到实际应用的发展历程，随着人工智能、传 感器、高精度地图等技术的不断发展，无人驾驶技术逐渐走向成熟。
核心技术组成
感知技术
控制技术
通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达 等传感器，实现对周围环境的感知和 识别，包括障碍物、交通信号、行人 等。
通过车辆动力学模型、控制算法等技 术，实现对汽车运动的精确控制，包 括加速、减速、转向等。
无人驾驶的交通事故处理课件
机器学习算法的应用：优化事故处 理流程，提高工作效率
无人驾驶交通事故处理行业标准制定
建立行业标准体系：促进无 人驾驶交通事故处理行业的 健康发展
推动技术创新：鼓励企业加 大技术研发力度，提升行业
整体水平
制定行业标准：规范数据采 集、处理、分析等环节
保障公众利益：确保无人驾 驶车辆在发生交通事故时得
案例四：奔驰无人驾驶汽车在行驶 过程中发生侧翻事故，导致驾驶员 受伤
无人驾驶交通事故处理难点
责任认定：由于车辆没有人类驾驶员，无法确定事故责任方 法律法规：目前缺乏针对无人驾驶的法律法规，难以处理事故 技术问题：无人驾驶车辆的技术缺陷可能导致事故发生 道德困境：在处理事故时，需要考虑人道主义和伦理问题
THANK YOU
汇报人：
无人驾驶交通事故现场勘查技术
无人驾驶汽车发生交通事故时，需要专业的现场勘查技术进行调查和分析。
现场勘查技术包括对事故现场的拍照、测量、绘制事故现场图等。
无人驾驶汽车的事故现场勘查需要与传统的交通事故现场勘查技术相结合， 以便更准确地分析事故原因。 针对无人驾驶汽车的特点，还需要对驾驶员的行为和车辆的运行数据进行 调查和分析，以确定事故的责任方。
缺点：技术尚未完全成熟、 存在安全隐患、法律法规不 完善
适用场景：高速公路、城市 道路、停车场等
优点：提高行车安全性、缓 解交通拥堵、提高出行便利 性
面临的挑战：技术壁垒、政 策法规、社会接受度等
无人驾驶技术对交通安全的影响
提高道路安全性，减少交通事故 降低交通拥堵，提高交通效率 无人驾驶技术仍存在安全风险，需要不断完善和改进 交通事故责任认定和法律纠纷处理仍需完善
分析原因：对事故原因进行深入分析，如传感器故障、软件漏洞等。
无人驾驶PPT课件
汇报人： 2023-12-22
• 无人驾驶技术概述 • 传感器与感知技术 • 定位与导航技术 • 路径规划与决策技术 • 控制与执行系统设计 • 安全性与可靠性保障措施 • 法律法规与伦理道德问题探讨
01
无人驾驶技术概述
定义与发展历程
定义
无人驾驶技术是一种通过先进的感知 、决策和控制技术，使车辆在不需要 人类驾驶的情况下，能够自动、安全 、高效地行驶的技术。
在实际道路上对无人驾驶车辆进行测 试和验证，以检验其在真实环境中的 可靠性和安全性表现。同时，通过与 人类驾驶员的对比测试，评估无人驾 驶系统的性能优劣。
07
法律法规与伦理道德问题探讨
国内外相关法律法规介绍
国际法规
联合国《维也纳道路交通 公约》、国际汽车工程师 学会（SAE）自动驾驶分 级标准等。
超声波传感器
利用超声波的反射进行近距离障碍物 检测，常用于泊车辅助系统。
环境感知与信息融合
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多传感器融合
将不同传感器的信息进行融合，提高感知系统的 准确性和鲁棒性。
SLAM技术
同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping），利用传感器数 据实时构建环境地图并确定自身位置。
基于采样的路径规划算法
通过随机采样生成候选路径，然后评估每条路径的优劣，选择最优路径。如RRT（快速扩 展随机树）算法。这类算法适用于高维空间和复杂环境，能够快速找到可行路径，但可能 不是最优路径。
基于优化的路径规划算法
将路径规划问题转化为优化问题，通过优化算法求解最优路径。如梯度下降法、遗传算法 等。这类算法能够找到全局最优路径，但需要较长的计算时间。
一场史无前例的车祸引发的分析与讨论
书山有路勤为径；学海无涯苦作舟
一场史无前例的车祸引发的分析与讨论
1 特斯拉的自动驾驶与此次车祸
美国时间6月28日，美国高速公路安全管理局（NHTSA）就5月7 日发生在美国佛罗里达州的一起特斯拉MODEL S车祸中自动驾驶功能（Autopilot）的表现展开初步评估。
对此特斯拉公司在第一时间就发表
博客表态并解释这次车祸的来龙去脉，之所以特斯拉公司如临大敌，因为
如果美国高速公路安全管理局（NHTSA）在初步评估报告中的结果不理想，特斯拉公司就有可能面临着召回所有具备自动驾驶功能的MODEL S车型，这无疑是一件对企业影响深远的事件。
那幺这起车祸事故究竟是怎幺回事呢？又会对自动驾驶这项技术产生什幺样的影响呢？
■特斯拉的“自动驾驶”
要弄明白这次事故的来龙去脉，首先咱们得了解特斯拉的这套自动
驾驶系统。
特斯拉的自动驾驶系统名为Autopilot，虽然其名称为自动驾
驶，但实际上这套系统并不可以做到真正意义上的自动驾驶，而只能称之
为半自动驾驶。
因为按照美国高速公路安全管理局（NHTSA）的分级，自
动驾驶系统可以分为五个不同的等级：
第一级：车辆完全没有任何的自动驾驶，驾驶员对车辆完全掌控；
第二级：车辆具备至少一种基本的电子辅助系统；
第三级：车辆具备至少两种电子辅助系统，能够帮助驾驶员减轻驾
驶工作；
专注下一代成长，为了孩子。
“特斯拉自动驾驶”事故分析
“特斯拉自动驾驶”事故分析1.案例回顾1.1事故发生2018年3月一名苹果公司的员工驾驶特斯拉的汽车撞到水泥路障后死亡,发生事故时此人正在玩电子游戏。
调查表明事故发生时,该车一直在使用特斯拉的Autopilot软件进行半自动驾驶。
特斯拉的Autopilot软件将车辆引导至高速公路交叉口处的三角形“分流区”,并加速冲进混凝土屏障。
特斯拉的前部与后部分开,导致道路上行驶另外两车相撞。
38岁的特斯拉驾驶员Walter•Huang被送往医院后抢救无效,最终死亡,其他两辆车的司机幸存下来。
1.2案件分析美国国家运输安全委员会（NTSB,National Transport Safety Board）在2018年3月撞车事故后公布了为期两年的调查结果。
NTSB指出在事故发生前特斯拉驾驶员没有控制汽车,因为他被智能手机视频游戏分散了注意力。
特斯拉的防撞系统“并非旨在检测碰撞（障碍物）”,特斯拉的自动驾驶系统没有“提供有效的控制。
特斯拉的Autopilot系统的使用已牵连数次撞车事故。
该系统可使汽车半自动运行,改变车道并调节车速。
但是该驱动程序在软件上“过分依赖”。
特斯拉虽然在2016年以后加入了驾驶员参与都检测功能,驾驶员在使用自动驾驶仪时需要将手放在方向盘上,如果不这样做,则会发出警告声,但NTSB表示:“监控驾驶员施加的方向盘扭矩用以衡量驾驶员的参与程度是一种无效的替代措施”。
当局指出“如果特斯拉不采用将自动驾驶仪系统限制在其设计条件下使用的系统保护措施,则可以预见该系统将继续在其运营设计范围之外使用,并且未来的崩溃风险仍然存在。
”1.3案件结果NTSB在其报告的结尾提出了几项建议,其中包括:改进防撞系统,以包括常见的障碍,例如交通障碍;重新评估特斯拉的自动驾驶仪,以确定“在预期的运行设计之外”对其进行操作的能力是否会对安全性构成不合理的风险,从而使具有半自动驾驶功能的新的乘用车均配备符合新标准的驾驶员监控系统;还建议智能手机制造商应开发“分散驾驶员注意力锁定机制”,以“在车辆行驶时禁用任何分散驾驶员注意力的功能处于运动中,但可以在紧急情况下使用该设备”;NTSB还发现,特斯拉汽车撞到的冲击吸收碰撞屏障“在碰撞时处于损坏且无法运行的状态”。
无人驾驶汽车浅析ppt课件
2018-10-12
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目录发展现状
四、面临的机遇与挑战
2
一、自动驾驶汽车简介
3
1.1自动驾驶汽车定义
• 自动驾驶汽车（Autonomous vehicles；Self-piloting automobile ）又称无人驾驶汽车、或轮式移动机器人，是 一种通过计算机系统实现无人驾驶的智能汽车
我国从20世纪80年代开始着手研究自动驾驶汽 车（主要是高校和科研单位），国防科技大学
1992 年成功研制出中国第一辆真正意义上的无 人驾驶汽车（左图为2011年红旗HQ3自动驾驶）
现阶段，国内自动驾驶研究主要以互联网
公司和整车厂合作的模式，双方利用分别
在软/硬件开发实力的整合，并于2018年实
无人车成本若太高，则无法投入商用。
1、交通政策问题 无人车撞人事故如何赔偿？ 两辆无人车交通事故的责任归属问题
2、交通安全问题 （1）当突遇紧急情况，无人驾驶汽车是把权
利交给驾驶员还是按照系统设定进行主动规避？当人 跟汽车抢方向盘时，如何抉择？ 3、云端安全问题
一旦遭到黑客攻击，恶意代码损坏汽车的传输 和制动系统，问题后果的严重性不言而喻
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2.3 阿波龙车载感知设备
车身上使用到的传感器 包括：激光雷达、毫米波 雷达、高动态范围相机模 组，和立体摄像机。 车辆顶端及车身两侧配 有16线激光雷达，通过传 感器发射的激光脉冲， “看清”周围的情况。在 车头和车尾顶部，装有5 个单目摄像头和一组双目 摄像头，可精确识别驶巴士的诞生。但整体国内汽车行业
自动驾驶的开发水平还相对较低，还处于
ADAS辅助驾驶逐步开始使用的阶段
17183.3国际自驾驶汽车发展国际大厂丰田、宝马、沃尔沃等汽车品牌 较早就进行了自动驾驶领域的研究，这些整
特斯拉公关案例ppt课件
孔。接着又详细解释了Model S底
部16个由防火墙隔离的电池仓结构，
火势会只向下方而不是向上方或者
驾驶舱蔓延。
另外，马斯克指责消防部门错 误的灭火方法让火势蔓延到整个车 头，即便是遇到这么笨的消防员， 火势也始终没有进入驾驶舱。
马斯克还引用数据再给公众吃 下了一颗定心丸：在美国，平均每 2000万行驶里程发生一起汽车火灾， 而特斯拉则是每1亿行驶里程才发 生一起火灾。驾驶传统汽油车遭遇 火灾的可能性，是驾驶特斯拉的5 倍。
•
特斯拉(TSLA)CEO艾伦-马斯克
(Elon Musk)周五发表博客文章解
释Model S起火事件。马斯克首先
说明，起火是由罕见的事故引起的，
汽车在高速行驶中撞到路中央一个
从半挂车辆上脱落的弯曲金属物体，
物体对汽车底部1/4英寸厚的电池
保护装甲施加了高达25吨的巨大冲
击力，造成了直径3英寸的一个穿
就是这最后一句话，让本来被降级的特斯拉在北京时间10月3日凌晨2点30分进一 步跳水，成交量也成井喷之势。从2点30分的185.5美元左右跌落到3点20分的175.4美 元，50分钟的跌幅高达5.4%。特斯拉全天收于180.95美元，跌幅为6.24%。（插入视频）
特斯拉公司的反应
为了及时挽救损失，事故发生当天， 特斯拉就发布了官方声明：在此次事故 中，ModelS先是撞上了路中央的一个 “巨大的金属物体”，这块大型金属物 体 直接冲击了ModelS汽车由16个模块 构成的电池组中的一个模块，最终导致 汽车前部大面积损毁，而且电池组着火。
特斯拉电动汽车起火事件的后续发酵
特斯拉ModelS着火股价重挫5.4%
新浪财经讯 北京时间10月3日凌晨消息，周三，一辆电动车着火的视频烧掉了特 斯拉公司(TSLA)5.4%的股价，市值蒸发了12.33亿美元，也把该公司的公关部烧得焦头 烂额。
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1、自动驾驶首宗命案介绍
1.1事件概况 2016年美东时间5月7号，如下图所示，在蓝天白天，视野开阔的道
路，娇小的特斯拉车主看着电影全速撞上了左拐的白色拖车，穿过车底后， 又撞上两个护栏，最终伤重身亡。
特斯拉Model S
1.2事件影响
事发地点Google地图
纯白超长大拖车
事故发生前后双方驾驶路线图
红色：特斯拉 轨迹 蓝色：纯白拖车轨迹
看似不可能发生的悲剧发生了，已然成为当前业内热议的焦点，背后的原 因何在？
关怀每一个人 关爱每一部车
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2、原因分析
2.1主观方面
车主过度信赖特斯拉Autopilot功能，未认清Autopilot仍处于公开测试阶段，不是无人驾驶汽车，需要始终手握方
6 A、车载以太网
技术 B、HIL网络基础
咨询电话： -6007/6008
及测试技术
C、嵌入式软件
测试
会务计划
2016年8月25日至 8月28日
备注
江苏常熟市常熟会议中心
2016.08.16 2016.08.19 2016.10.12-13
上海，汽车领域基于ISO26262 功能安全软件架构设计和安全分
tesla无人驾驶事故原因分析
自动驾驶技术行业动态与会议调研
1. 自动驾驶首宗命案介绍 2. 原因分析 3. 带给我们的启示 4. 谷歌自动驾驶事故分析 5. 自动驾驶超车策略简析 6. 会议调研简报
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6、会议调研
序 会务组 号
1
2016智能车大
会暨国家智能车
发展论坛
联系人
国家基金委：孙坤，/，
2
联系人: Ms.史双双
莱茵检测认证服 电话: -120
务（中国）有限 传真:
3
公司
邮件:shuangshuang.
4 第五届道路车辆 李金玉，， 功能安全标准及 应用国际研讨会 （2016）
5 自动驾驶汽车开 车云网：裴先生 , 发及测试技术研 讨会
3、感知融合算法的优化：视觉系统与毫米波感知系统的障碍物判断，应是或的关系， 有一个条件存在问题，即判断存在问题；两者矛盾的结果，也不允许车辆通过。车辆 主动减速并报警，避免悲剧发生。
4、车联网V2V技术的应用：此次事件中Tesla Model S上、拖车增加V2V模块，拖车 将丁字路口转弯的消息传送给Tesla， Tesla提前减速让行。
析培训课程
3、带给我们的启示
1、视觉系统优化：在强光下把拖车白色车身误认为是一朵白云,从障碍物的距离和高 度加以识别，排除是白云或其他的可能性；使用激光雷达可以更准确地识别环境障碍。 2、毫米波雷达优化： 对于未识别的问题：需要考虑调整毫米波雷达的选型、车身的布置来避免故障再发； 对于误识别的问题：误认为拖车是一个悬空的交通指示牌。交通指示牌的高度不会只 有1.2米（拖车底盘的高度），而是一个危险障碍物；
特斯拉没有做好传感器融合的工作。视觉系统认为是一朵白云, 毫米波雷达认 为是一个悬空的交通指示牌。允许互相矛盾的结果通过,感知融合策略存在缺陷。如 下图：
互相矛盾的结果通过
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5、现在还远未到无人驾驶阶段，在自动驾驶车辆上，司机仍需随时准备接管车辆。
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4、谷歌自动驾驶车辆事故分析
美国洛杉矶车辆管理中心分析： 在谷歌自动驾驶汽车除了以下事故之外其余都是由于在路口没有及时停车或者是通过路口时车速太快 所致。
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5、自动驾驶超车策略简析
笔者考虑 超车概要策略：
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向盘保持掌控。
驾驶员完全依赖Autopilot
特斯拉提醒：请始终双手握住方向盘
2.2客观方面
1）Tesla 使用的前向视觉感知系统eyeq3只能识别前车 尾部。如右图所示。
2）Mobileye公司首席通讯官Dan Galyes表示：AEB是 专门为防止汽车追尾碰撞而设计的。不针对侧面撞车！ 如右图所示。
4） 雷达可能测算了出了前方有一个巨大的障碍物。因为挂车过大的反射面积以及 过高的车身，误判为悬挂在道路上方的交通指示牌。—雷达误识别
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2、原因分析
2.2客观方面 5）为何两个传感器同时失效？
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2、原因分析
2.2客观方面 3） Tesla体型较小，雷达的安装位置约0.4米；挂车底盘高约1.2米，橙色区域8.8 米长。--该区域是雷达的盲区，雷达可能对挂车的未识别。
注：参考尺寸中，拖头后轴和拖车前轴距 离是9.85米减去两个车轮半径即为拖车底 部空间，而估算拖车宽约3.5米
事故： 2016年2月14日虐狗节，加州山景城，谷歌自动驾驶车辆时速2英里/小时，在遇到前方沙袋障碍物
时切左线超车道，被超车道上车速15英里/小时的公交车追尾。
事故原因：本车车速远低于超车道车辆车速，在遇到障碍物强行变道超车导致擦碰事故：变道策略存在问题。
自动驾驶变道过程分析： 1、自车感知信息：前方障碍物或车辆距离、车速；超车道待超车辆距离、车速； 2、降档提速，打转向灯，控制EPS转向。 3、加速并线进入旁边车道，加速直线超过待超的车辆至安全距离后并线回到原 车道。 变道禁忌： 1.首先在拥堵路况下最好不要超车。 2.对于双向通行双车道的道路，上坡的时候，特别在接近坡顶的时候，最好不要 超车。