【摘 要】
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目的 为了对自动驾驶事故进行有效地调查和预防，从事故致因的角度，建立针对于汽车自动驾驶事故的分析模型。方法 本研究利用人因失误分析与分类系统（Human Factors Analysis and Classification System, HFACS）,2018年Uber自动驾驶事故的致因因素进行提取、识别和分类。结果 识别出了该事故的关键致因因素，并且增加了立法和监督等层级因素，使HFACS能
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（72071143）；
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目的 为了对自动驾驶事故进行有效地调查和预防，从事故致因的角度，建立针对于汽车自动驾驶事故的分析模型。方法 本研究利用人因失误分析与分类系统（Human Factors Analysis and Classification System, HFACS）,2018年Uber自动驾驶事故的致因因素进行提取、识别和分类。结果 识别出了该事故的关键致因因素，并且增加了立法和监督等层级因素，使HFACS能够全面覆盖汽车自动驾驶事故的可能致因因素。结论 改进的HFACS能够为汽车自动驾驶事故的人因分析和预防提供有效工具。
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