论自动驾驶汽车伦理难题之多数决策道德算法解决

电车难题的本质是行驶中的电车面对不可避免的冲撞时的伦理选择困境。自动驾驶汽车也会面临同电车难题一样的伦理困境。同时,面对自动驾驶汽车伦理难题的变体问题,人们会因为情境的变化而改变自己先前所秉持的伦理原则。基于伦理原则的多数决策道德算法依据“少数服从多数”原则,在尊重各利益相关者伦理原则偏好的基础上,能够有效地解决自动驾驶汽车伦理难题及其变体问题。

自动驾驶算法的伦理风险及软法治理

算法系统是自动驾驶汽车(1)功能实现的关键,意味着算法的伦理治理成为自动驾驶向善发展的核心。自动驾驶算法存在生命权两难抉择、数据安全隐患、主体地位与知情权的冲击等伦理风险。为此,可借助软法灵活性、及时性、开放性的优势,制定《自动驾驶算法伦理准则》明确算法运行的伦理指引,依靠自律性公约规范算法优势主体,健全算法领域公众参与机制,构建契合实际、回应及时、利益平衡的软法治理路径。

自动驾驶智能汽车的决策与控制算法优化研究

随着自动驾驶技术的快速发展,智能汽车的决策与控制算法面临着复杂的挑战,包括实时性、鲁棒性和安全性。本文旨在探讨现有自动驾驶智能汽车的决策与控制算法,并提出相应的优化方案。通过引入深度学习、强化学习和模型预测控制(ModelPredictiveControl,简称MPC)等先进技术,能够有效提高自动驾驶系统的决策效率与控制精度。研究结果表明,优化后的算法在路径规划、动态环境应对及协同控制方面表现出显著优势,为智能汽车在复杂交通环境下的应用提供了有力支持。

数学算法在汽车自动驾驶系统中的应用

本论文的研究目的在于探索数学算法应用于汽车自动驾驶系统的领域。通过从汽车自动驾驶系统概述、基础理论、具体应用及未来发展方向等方面的阐述,分析了数学算法对于促进汽车智能驾驶技术进步的重要性。数学算法不断地优化与创新,会进一步提高汽车自动驾驶系统性能与智能水平。

基于XGBoost的自动驾驶汽车事故风险预测研究

自动驾驶汽车风险具有复杂性和隐蔽性,不易被人为地发现和预防。为了更好地预测这些风险,利用美国加州自动驾驶事故数据集,从时间、地点、人员参与、天气等多维度提取数据,数据经过预处理从而构建自动驾驶事故数据库。然后,将XGBOOST算法与数据相结合,建立自动驾驶汽车事故风险预测分类模型。将XGBOOST算法与多种算法进行比较分析,结果表明,XGBOOST算法为较优,其训练和测试预测精度分别超过92.27%和97.06%,能够有效地识别出高风险和低风险的自动驾驶汽车事故情况。

电车难题与自动驾驶系统算法设计中的伦理考量

自动驾驶汽车是人工智能技术得到全面、综合应用的产业领域,涉及到算法自动化决策与人的自主性和尊严之间的潜在冲突。由于法律本身的回应性和救济性特征,导致它无法提前介入到算法设计过程之中,因而无法为算法设计提供向善的指引。我国虽然越来越重视人工智能伦理问题,并为此设立了相关机构,制定了相关规则,但关于人工智能伦理的讨论却停留在科技向善、以人为本等抽象原则的层面,没有形成有针对性的自动驾驶汽车算法伦理。本文通过对德国交通与数字基础设施部伦理委员会报告、伦理学中的电车难题讨论和道德心理学领域的“道德机器试验”的介绍和分析,讨论了为自动驾驶汽车装上伦理方向盘的必要性和可能的推进方式。

多传感器融合的自动驾驶汽车制动主动控制

针对目前方法进行汽车制动主动控制时,存在控制时间长、丢包率高以及控制的误差大的问题,提出多传感器融合的自动驾驶汽车制动主动控制。该方法首先建立了数据的支撑裕矩阵,通过多传感器融合算法对汽车的传感器监测信息进行融合处理。依据融合后的信息设计控制器,使用自适应遗传算法优化控制器参数。最后将监测信息输入优化的控制器中实现汽车制动主动控制。仿真测试结果表明,运用该方法主动控制自动驾驶汽车进行制动的时间较短且丢包率较低。

基于双估计强化学习结合前向预测控制的自动驾驶运动控制研究

运动控制研究是实现自动驾驶目标的重要组成部分,针对传统强化学习算法在求解中因单步决策局限而导致控制序列次优的问题,提出了一种基于双估计强化学习算法及前向预测控制方法结合的运动控制框架(DEQL-FPC)。在该框架中引入双估计器以解决传统强化学习方法动作值过估计问题并提高训练优化的速度,设计前向预测多步决策方法替代传统强化学习的单步决策,以有效提高全局控制策略的性能。通过虚拟驾驶环境仿真,证明了该控制框架应用在自动驾驶汽车的路径跟踪以及安全避障的优越性,保证了运动控制中的精确性、安全性、快速性以及舒适性。

自动驾驶汽车的伦理、法律与社会问题研究述评

随着人工智能广泛应用于各个领域,自动驾驶技术得到了长足发展,自动驾驶汽车的商用化也渐成趋势,自动驾驶的伦理、法律与社会问题的研究也开始出现。相关研究关注的核心问题包括:AI系统"道德算法"预设问题;制造商、乘客、行人、监管部门、汽车自身的责任分担问题;现行监管政策的挑战应对问题。本文在梳理核心问题的基础上,主要考察了自动驾驶汽车的伦理规范、法律责任和监管政策三个方面的研究状况。

人工智能应用“责任鸿沟”的造世伦理跨越——以自动驾驶汽车为典型案例

以自动驾驶汽车为典型,人工智能应用的“责任鸿沟”成了亟待解决的新问题。责任鸿沟实质上是机器智能体在自主性不断增强但又尚未获得责任主体地位阶段的一种责任无着落现象。随着人工智能越来越普遍的应用,它所带来的责任鸿沟是实践领域亟待取得突破的理论课题。人工智能的应用将给人类带来目前所能想象到的最大红利,而责任鸿沟则可能构成人工智能应用的瓶颈。在期待人工智能发展带来巨大红利的同时,应对随之而来的归责困境,已是当务之急。跨越人工智能应用的责任鸿沟,关系到人工智能的发展和应用,从而关系到人工智能发展前所未有红利的顺利兑现。人工智能应用中的责任鸿沟,在传统范式中不可能获得合理应对的理论和方法;必须在规则和规律一体化的造世伦理层次,这一鸿沟才可能真正意义上被跨越。造世伦理最基本的特征是整体性、类特性和共同性。以自动驾驶汽车为典型案例,相关责任和义务主要涉及智能设备的设计、使用责任和类群受益者伦理义务两类。如果自动驾驶汽车所发生的事故没有人事行为责任主体,只存在受益者义务问题,相关损失应由自动驾驶汽车受益者以义务的方式承担。人工智能应用责任鸿沟的造世伦理跨越,将使人工智能的应用和相应红利的兑现构成良性循环。

关于自动驾驶汽车的立法及伦理问题——兼评“德国自动驾驶伦理指南”

目前自动驾驶汽车在科技研发上已成尉然大观,但却有可能被阻挡于立法或伦理准则方面的某些漏洞或缺陷之外。因此,尽快建立健全有关法律法规及其伦理学基础,成为自动驾驶汽车能够进入商用阶段的关键所在。在奠定伦理学基础方面,德国自动驾驶伦理指南领世界之先,意义重大;但是其中关于伦理二难困境的条款是有严重缺陷的,最终将事故责任主体由自动驾驶系统转嫁到人类驾驶员。究其原因,问题出在对道德哲学中的功利论和道义论的基本原则的误解,因此有必要加以澄清。

自动驾驶汽车两难伦理困境应对方案研究

自动驾驶汽车作为当今人工智能技术的热门应用,面临两难选择的伦理困境。以人类为中心和个人化的伦理设定的矛盾冲突,在这一领域有着更直观、更真实的表现。伦理层面上,自动驾驶汽车在技术设计中应当避免作出可能伤害人类的决策。在两难伦理困境中,伤害人类的结果已不可避免。自动驾驶汽车须接受人类的引导,以防止人工智能自主决策并伤害人类,确保人类在涉及人之生命的重大决策中享有充分有效的自我决定权。在刑法学领域,须明确刑事责任主体及具体情境下不同的伦理设定可能导致的刑事责任。在排除刑事风险的前提下,可以建立一个以用户为主导的自动驾驶汽车两难伦理困境决策方案。

自动驾驶极端情况下的算法治理探究

随着自动驾驶汽车技术的发展,极端情况下的事故算法将传统的电车难题思想实验转变为亟待解决的现实困境。极端情况算法不仅直接关系到所有道路交通使用者的生命安全,还涉及自动驾驶交通事故责任的分配与承担,需要在智能网联汽车正式上路与商业化运营前给出明确的部署方案。基于已有的应用伦理学理论、机器学习编码道德、用户预设道德选择三类风险分配方案的优缺点,本文从生产商可能承担的法律风险出发,提出一种可能的风险分配思路,期望通过设立一定规则排除刑事责任,缓减民事赔偿责任,利用法律、伦理和技术的有机结合构建极端情况算法规制框架。

自动驾驶汽车事故的道德算法由谁来决定

自动驾驶汽车在上路前需要预置某种应对突发事故的道德决策算法,权衡不同对象的生存值,选择最佳的碰撞方案。那么,谁来决定自动驾驶汽车事故的道德算法?目前,学术界已经提出两种相互竞争的解决方案:强制的伦理设定和个人的伦理设定。前者主张由全社会集体来决定事故算法的伦理设定;后者认为每一位司机或乘客都有权对自己所乘坐的汽车进行伦理设定。按照哥格尔和缪勒的分析,个人的伦理设定很可能导致"囚徒困境",最终造成交通事故不降反升的局面。他们认为,解决"囚徒困境"的唯一办法是采用强制的伦理设定。不过,这种方案同样面临种种困难。强制的伦理设定需要适度改进,加入情境归责的考虑才是更有前景的一种解决方案。

自动驾驶汽车乘客选择模型研究

基于出行需求和动态规划的自动驾驶汽车,有着明显的合乘化和共享化应用趋势.车辆合乘技术在互联网技术的驱动下实现了普及式的应用,但该技术的研究仍然是以传统司机驾驶车辆作为主要研究对象,对未来交通载运工具变化带来的技术挑战没有应对能力,目前合乘汽车乘客选择模型不适用于未来的自动化车辆.针对这一问题提出了1种自动驾驶汽车合乘系统(AVCS),为未来自动驾驶汽车在交通运输领域的应用提供一个初步可行的方案.在此系统构架下,提出了1个自动驾驶合乘汽车的乘客选择模型(CPSM),并采用启发式算法进行求解.结果表明,在乘客负荷系数近似相等的情况下,CPSM的乘客平均出行时间比随机选择的乘客平均出行时间短.

自动驾驶技术道德算法困境探析

在人工智能时代,人工智能的普及孕育出一系列的伦理问题。人工智能自动驾驶技术中的道德算法困境,包括电车难题和隧道难题。现有的伦理主张,如功利主义、罗尔斯式算法以及将选择的权利让渡给车主的道德旋钮等,但这些伦理主张本身也存在一定缺陷。想要解决自动驾驶技术道德算法困境,需要采用强制性的、互利的算法伦理程序,并从依赖单一伦理理论转为达到共享理解。

算法优化语境下自动驾驶汽车交通肇事的困境纾解

自动驾驶汽车的算法不断优化,但同时也出现了责任分配不明、道德争议困局、算法偏见风险等问题。自动驾驶汽车依赖于系统学习功能下的人机互动,并非适格的追责主体,而算法的介入程度则影响责任分配,生产者主要负有生产风险控制责任,但不负道德责任,使用者负有日常检查与风险制止责任。对于诸如隧道难题之类的道德争议难题,预先植入功利主义的道德算法会有“泛道德化”风险,而由功利主义演化出的罗尔斯算法在实际适用中也存在缺陷。相反,基于自我保护原则编译算法,能够实现全局最优的选择结果。人工智能系统中的算法偏见无法被根本消除,只能对先天算法偏见进行形式审查和实质审查,对后天算法偏见补充相关规范文件并且加入预警程序,避免负面影响。

基于UTMD的汽车自动驾驶的路径规划寻优算法

为在汽车自动驾驶中路径规划中能兼顾运算的实时性和可靠性,设计了一种智能仿生算法的路径寻优算法。该算法基于超声靶向微泡破坏(UTMD)算法的原理。迭代运算分为靶标圈定、微泡迭代、微小核糖核酸(miRNAs)迭代。圈定靶标,以便有效减小路径搜索范围。利用非线性函数Rastrigin对该算法进行验证。分析了迭代次数的设定方式,并采用程序自检的方式进行自行跳转。将该算法运用到二维路径规划中,并在Matlab中进行模拟。结果表明:与Dijkstra算法相比,该UTMD算法所规划的路径长度缩减4.52%。因此,该算法可有效地应用于汽车自动驾驶。

面向自动驾驶汽车的仿真算法实现

随着自动驾驶技术的发展,自动驾驶汽车进入了人们的视野。自动驾驶汽车的实现离不开各类型的传感器,实现传感器的安装、标定对于自动驾驶汽车至关重要。文章介绍了自动驾驶汽车的发展现状和前景、相机的标定、多线激光雷达的标定、相机和激光雷达的联合标定。最后,文章构建了仿真环境和车辆行驶控制仿真算法。

自动驾驶汽车的伦理、法律与社会影响研究

自动驾驶技术是交通运输界最重要的前沿技术之一,是具有变革性意义的智能技术,能够显著提高行车的安全性、舒适度和效率。然而,自动驾驶汽车引发的多起事故引起了社会舆论的高度关注。从伦理影响来看,自动驾驶汽车已经改变了人类驾驶员对汽车的控制关系;自动驾驶系统决策依赖数据的特性也进一步引发了自动驾驶使用者与数据控制者之间数据控制权利的争议;自动驾驶功能带来的汽车使用里程的增加,还可能给能源供应和碳减排带来压力。从当前的自动驾驶交通事故处理来看,自动驾驶汽车的应用还可能导致刑事责任和民事责任分配的困难或争议,并且对个人隐私保护也带来新的挑战。从社会管理来看,自动驾驶汽车对新基建的要求还可能引发交通管理体制的转变需求,并且社会也亟需适当的就业解决方案。