人工智能侵权责任主体认定——以自动驾驶为例

人工智能可否享有法律主体地位是解决人工智能侵权责任归责主体认定这一现实问题的根源问题。从法哲学角度切入,创造性建构法律主体的阶层式标准体系及其应然条件,在此基础上提出赋予法律主体地位的阶层式判断体系。从抽象到具体,运用该体系作为判断标准,就自动驾驶人工智能侵权责任归责主体问题展开研究。弱人工智能不能成为法律主体,提出建立在生产方强制保险机制上的法律地位代表说。强人工智能根据自我意识的根源不同分为“机器伦理”式和“人类情感”式两类——前者不能成为法律主体,但人类设计的“机器伦理”将有效减少致损事件发生的概率,法律地位代表说依然适用;后者不应成为法律主体,否则将不满足价值判断,甚至是无意义的讨论。从理论到实践,在人工智能不作为法律主体的前提下,基于我国现行法与机动车责任保险机制,结合域外立法经验与案例,明确自动驾驶人工智能侵权责任归责主体,进而完善具有中国特色的自动驾驶领域人工智能侵权责任归责方案。

基于AVL-DRIVE的AMT驾驶性能评价

AMT(Automated mechanical transmission)系统开发的目标是满足驾驶员需求,减轻驾驶疲劳,以往对于AMT系统性能评价由专业驾驶员根据自身的驾驶习惯、经验进行主观评价,存在较大的主观干扰因素。为此,基于AVL-DRIVE系统,在陕汽F3000牵引车上进行AMT系统驾驶性能的测试,并对测试结果进行评估分析,找出车辆在某些驾驶性能方面存在的不足,作为AMT车辆的后续改进方向。

基于驾驶性主观评价和AVL-Drive客观测试的整车驾驶性主客观评价方法

整车驾驶性评价是主机厂新研发车型过程中不可缺少的一环,是让工程师发现驾驶性问题的主要途径。将主观评价结果和AVL-Drive的驾驶性客观测试结果相互对比,能够精确识别出驾驶性问题,为工程师提供优化方向及依据,从根本上提升了工程师评审的准确度和置信度。本文详细介绍了基于驾驶性主观评价和AVL-Drive客观测试的整车驾驶性主客观评价方法。

考虑周车主观侵略性的智能车辆换道优化策略

智能车辆换道策略是智能驾驶技术的重要组成部分,在不同场景下的适应能力对于高品质自动驾驶尤为重要。在异质交通流中,智能车辆认知属性的不同会引起换道车辆换道意图及轨迹规划的差异。该策略利用车辆行驶空间、行驶效率参数建立车辆的决策代价函数,采用模糊理论从速度系数、空间系数、车道分布等角度实现对周围车辆主观侵略性的量化描述,在此基础上,通过智能驾驶员模型(IDM)预测周车对换道车辆换道意图的行为响应,并根据预测信息优化换道决策。在轨迹规划过程中,将车辆换道轨迹解耦为车辆换道路径及行驶速度,利用车辆主观侵略性及车辆行驶安全场评估车辆换道行驶风险,并将行驶安全场与二次规划相融合,从安全性、舒适性、参考线偏差等角度进行路径及速度优化。仿真结果表明,该优化策略通过换道决策可以有效提高道路通行效率,相较固定五次多项式与单独的安全场换道轨迹,可以有效降低换道过程中横向速度与横向加速度的幅值,改善换道过程中的行驶舒适性。

基于“省级一流专业”及“工程教育认证”双驱动的焊接技术与工程专业人才培养模式改革

在工程教育专业认证背景下,以山西省一流专业的太原科技大学焊接技术与工程专业建设为例,对该专业人才培养目标、课程建设与改革、实验教学和工程实践能力的训练途径等进行了分析。在“工程教育专业认证”与“省级一流专业”建设双标准驱动下,通过不断完善专业人才培养模式增强学生解决问题和创新思维能力,不断提高本科人才培养质量,提升学生对专业的满意度。

“大思政”格局下高校传承胶东红色文化路径研究

胶东地区红色资源丰富,但属地高校在运用红色文化进行思政教育存在重视程度不够、顶层建设缺乏统一规划,缺少高质量教学资源、阵地建设相对薄弱、教科研系统性不足、学生主体地位被忽视、被动接受等问题。本文通过构建“一体四驱四转变”大思政模式,提出建立高校联盟,完善顶层设计;提升资源建设;多渠道做好阵地建设;加强教科研、助推产业发展;强化学生主体地位,激发学生主动性等措施,切实提升高校思想政治教育实效性。

智能广告中人机协作的身体主体性研究

洞悉智能广告人机协作中身体和机器各自的优势,探讨身体主体性的价值、实现的方法并反思,以支持智能广告的发展。价值在于真实生动的身体表现赋予广告灵魂与生命、身体保障共情性交流强化广告沟通效果、身体承载伦理道德彰显广告社会责任、身体发挥智慧决策运用广告引导市场舆情;实现方法是构建以人为本的智能广告传播伦理体系、建立完善的人机协作数据安全与隐私保护机制、优化机器在人机协作中的角色定位;反思涉及尊重身体的主体多样性、保持人类的独立思考和想象力、平衡人与机器在协作中的地位、注重身体与技术的结合等方面。

高校辅导员专业发展内驱力的内涵、特性及激发路径探究

辅导员专业发展质量关乎高校立德树人根本任务目标的达成,关乎大学生全面成长成才的价值实现,关乎辅导员队伍的高质量、可持续发展。聚焦高校辅导员专业发展内驱力是对主体性关照的回归、对内生动力源的深掘,是驱动辅导员获得自主的、持久的、真正的专业发展的内在要求。高校辅导员专业发展内驱力具有阶段差异性、价值引领性、情怀驱动性、环境激励性;可通过聚焦辅导员主责主业,提升其专业化主体自觉;优化职业发展体系,增进辅导员的职业认同;建立发展评价机制,强化辅导员职业归属;构筑专业发展生态圈,满足辅导员成长需要。

智能泊车辅助系统驾驶体验测评指标构建

针对当前行业内智能泊车辅助系统用户驾驶体验测试评价指标不完善的问题,提出了驾驶体验主客观测评指标并进行了试验验证及相关性分析。基于智能泊车辅助系统的功能逻辑,构建了智能泊车辅助系统驾驶体验闭环控制系统。结合闭环系统,采用体验阶梯金字塔模型构建主观评价指标体系,还采用GSM模型进行了客观指标构建。针对7款车型进行了实车测试,并利用皮尔逊相关性系数进行了分析。试验结果表明,所提出的评价指标可适用于测试对象的驾驶体验测评,且主客观相关性系数全部>0.5,能为智能泊车辅助系统的设计和测评提供参考。

驱动主体提升乡村产业兴旺效率的理论逻辑

走特色产业发展之路,提升乡村产业兴旺效率,需要各种驱动主体的引领、带动才能实现,因为驱动主体在现代乡村产业发展中有其独特的功能性价值:组织和发动乡村产业兴起和兴旺的引擎价值,引领和把控乡村产业发展特色的方向价值,弥补乡村产业发展在资金和技术上不足的要素价值,培育和提升乡村产业经营与管理能力的管理价值,推动和加速乡村产业与数字经济融合的创新价值。在构建合理的驱动主体结构基础上,这些独特价值的充分发挥能够实现优势互补,增强乡村产业发展的内生动力,直接或间接降低乡村产业发展成本,提升乡村产业兴旺效率。

智能网联汽车发展背景下交通安全管理的挑战与应对

智能网联汽车在应用层面的快速发展为交通安全管理实现靶向化防控驾驶风险、精细化控制交通信号、高效化实施交通监控指挥,以及精准化重构交通事故过程创造了有利条件。但与此同时,智能网联汽车发展背景下的交通安全管理也面临着法律规制相对落后、新型混合车流管理复杂、交通管理业务不协调等方面的挑战。为此,可从完善相关法律法规,夯实交通安全基础,更新交通管理规定,加强智能网联汽车交通管理人才和交通安全管理技术建设等方面探索应对之策。

基于“四轮驱动模式”的大学生创新能力培养模式研究与实践

立德树人是高校的根本使命。本科阶段是科研创新型人才培养的关键时期,而学科竞赛是提高本科生科研创新能力、培养创新型人才的重要环节。基于中国矿业大学力学与土木工程学院的多年实践经验,提出了以“学科竞赛+课程建设+大创项目+制度保障”四轮驱动模式的大学生创新能力培养模式,多层次、递进式地培养大学生的创新实践能力,也能够有效鼓励学生个性化发展,促使人才培养质量从“单一型、封闭型、知识灌输型”向“复合型、开放型、能力创新型”转化,真正树立起开拓创新的科学理念,最终达到“知识和技能传授”与“科研创新素质培养”并重的教学目的。

基于域适应的多模态跨被试驾驶疲劳检测方法

目前深度神经网络在跨被试的疲劳检测场景中检测性能受限,为解决上述问题,本文采用域适应对抗网络以增强个体间清醒、疲劳两类数据的跨域检测性能.具体为:首先,利用两个单模态编码器对脑电信号和眼动追踪数据进行编码;其次,提取两种单模态特征并进行跨模态对齐和特征融合实现疲劳状态的多模态表征;最后,由分类器和对抗性领域判别器分别对多模态特征进行分类和判别.两者的对抗优化实现了从源领域到目标领域的领域自适应和模型对域不变特征的学习.为评估有效性,本文进行了跨时段和跨被试驾驶疲劳检测,实验结果显示:本文的方法在跨时段和跨被试的平均准确率分别为89.25%和81.17%,比朴素的多模态方法分别高5.06%和3.82%,且均优于其他单模态方法,为驾驶疲劳检测提供了一种新颖、有效的策略.

基于主客观融合的驾驶风格辨识方法研究

针对驾驶风格辨识问题,提出了一种基于主客观融合的分类辨识方法。首先,构建驾驶风格主观量表,并映射形成主观风格因子;其次,构建数据采集系统获取自然驾驶数据,并对跟驰及换道行为场景进行挖掘;然后,提取行为关键特征与主观风格因子共同构成驾驶风格主客观融合辨识体系,基于主成分分析(PCA)及K均值方法对样本集进行降维及无监督聚类,并对聚类结果进行验证;最后,引入带有物理意义的具体特征参数的分布情况对激进型、中庸型及保守型驾驶风格进行辨识。结果表明,主观风格因子与客观行为特征参数的分布一致性较好,该融合方法可对驾驶风格进行有效辨识。

考虑驾驶风格的车辆避障控制系统

传统避障控制系统设计未考虑不同驾驶员的偏好,导致驾驶员对系统的接受度不高,为此提出融入驾驶风格量化的避障控制系统.采集多名熟练驾驶员的驾驶数据进行风格聚类,训练出基于支持向量机的分类器,实现对驾驶风格的在线识别.设计考虑驾驶风格的避障控制系统,将避障过程分为转向避障和恢复稳定2个阶段.在转向避障阶段,控制器通过跟踪相应驾驶风格对应的最大侧向加速度进行避障;在恢复稳定阶段,控制器控制车辆进行相邻车道中心线跟踪.综合考虑车辆的避障安全性和横摆稳定性,将直接横摆力矩控制子系统加入所提系统.构建系统仿真模型,分析不同驾驶风格下控制器避障操作和车辆状态响应的异同.开展驾驶员主观感受的问卷调查,结果表明,相较于传统避障控制系统,驾驶员对所提系统的接受度提升了16.58%.

商用车动力总成驾驶性能主客观评价研究

随着产品高端化和终端用户的年轻化变化趋势,用户对商用车驾驶性能要求越来越高。驾驶性反映了驾驶员在汽车纵向行驶过程中人车交互的主观感觉,在满足经济性、动力性的前提下,良好的驾驶性是提升产品竞争力的关键。商用车驾驶性能很大部分决定于其动力总成性能,动力总成驾驶性能评价是整车商品性评价的重要方面,文章研究建立了商用车动力总成的驾驶性能体系及其评价指标,利用层次权重决策分析法获取评价项目及指标的权重占比,研究得出客观评价指标与客户主观感受之间存在线性关系,表明建立的动力总成驾驶性能客观评价指标可以表征驾乘人员的主观感受,从而把驾乘人员的主观感受转化成可量化的技术指标,对于精细控制优化发动机及传动系统,提升整车的驾乘感受有重要意义。

出租车司机驾驶疲劳前后事件相关电位P_(300)比较

目的探讨和评估驾驶疲劳前后的P300变化。方法测量20名健康男性白班出租车司机驾驶前后的听觉事件相关电位P300成分,并对被试的主观疲劳感做出评价。以同一批司机在休息日的同时段测量结果作为对照。结果驾驶疲劳组P300波幅变化在驾驶疲劳前后差异有显著性[(PZ点的P300平均波幅在驾驶前后分别为(8.0±2.8)μV和(6.2±2.1)μV,P<0.05],而在对照组中差异无显著性[对照组PZ点前后的平均波幅分别为(7.9±2.3)μV和(8.6±3.8)μV]。结论事件相关电位P300的波幅差值能够为驾驶疲劳的评估提供神经电生理证据。

基于模糊评价的安全感知与车速相关性分析

为研究道路安全水平的主观认知对运行车速的影响,进行了实车试验,通过50份问卷调查确定了对安全影响权重较高的道路评价指标,随机选取719位驾驶人对试验路段的平曲线、竖曲线以及行车视距进行了主观评价,统计并建立了被试人员对行驶路段安全性的模糊综合评价模型,同时采集了驾驶人在各评价路段的运行车速值.研究结果表明:基于模糊综合评价方法所建立的驾驶人主观安全感知模型的道路安全水平评价结果与行车车速之间有较强的相关性,当驾驶人认为路段安全性较差时,会选择较低的车速值进行驾驶,以保证行车安全,反之则会提高运行车速;能够很好地模拟驾驶人根据自身的主观安全感知对行车车速进行选择的决策过程.

一种城市道路驾驶跟驰防撞预警系统设计

为了设计一种以驾驶人主观意志为主导的城市道路跟驰防撞预警系统,招募驾驶人进行实车试验,获取驾驶人跟驰过程忍受的最小跟车间距对应时刻的车辆运行状态数据,并将这个极限时刻对应的行车状态参数作为预警阈值设计预警系统.预警系统的硬件平台基于STM32F103C8T6主控芯片开发,通过CodeWarrior软件设计预警系统程序.实车试验时,系统采集的预警指标与设定好的系统阈值进行比对,预警指标超出系统阈值,报警模块发出预警声音提醒驾驶人.经过验证,设计的跟驰防撞系统可靠、实用.

基于DSP虹膜识别防疲劳驾驶报警系统的研究

防止疲劳驾驶以主观监测和客观检测为主,但其在可靠性、成本、检测方法上存在不足,为此,设计了一套基于DSP虹膜识别防止疲劳驾驶报警系统。借鉴国内外学者的研究,遵循实时性、准确性、简洁性及经济性的设计原则,以虹膜识别算法为依据,DSP微处理器控制技术为基础进行了开发,该报警系统可在不干扰驾驶员的情况下,识别驾驶员身份,记录驾驶时间,识别疲劳驾驶并报警。测试结果表明:系统结构简单,实现了模块化。虹膜识别模块、计时模块基本满足了准确性和实时性的要求。