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2018年Uber自动驾驶汽车交通事故分析:基于人因分析与分类系统视角
文献摘要：
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 Sys-tem,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.
文献关键词：
交通安全;人机交互;人因工程;自动驾驶;人因失误;事故致因因素;人因分析与分类系统HFACS;事故预防;风险评估
中图分类号：
作者姓名：
高杉;刘鹏
作者机构：
浙江大学 心理科学研究中心,浙江 杭州 310000
文献出处：
引用格式：
[1]高杉;刘鹏-.2018年Uber自动驾驶汽车交通事故分析:基于人因分析与分类系统视角)[J].人类工效学,2022(01):30-36
A类：
B类：
Uber,自动驾驶汽车,交通事故分析,人因分析与分类系统,系统视角,汽车自动驾驶,研究利用,人因失误,失误分析,Human,Factors,Analysis,Classification,Sys,tem,HFACS,该事,交通安全,人机交互,人因工程,事故致因因素,事故预防
AB值：
0.308506
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