1. 本选题研究的目的及意义
近年来，自动驾驶技术发展迅速，L3级自动驾驶作为实现完全自动驾驶的关键阶段，其安全性备受关注。
然而，L3级自动驾驶系统日益复杂，传感器、控制单元、执行器等部件的增加，使得系统故障风险也随之加大。
一旦发生故障，将直接威胁到驾驶员和乘客的生命安全。
2. 本选题国内外研究状况综述
随着自动驾驶技术的快速发展，自动驾驶汽车故障诊断成为了国内外研究的热点。
近年来，研究者们在基于模型的故障诊断、基于数据驱动的故障诊断等方面取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究主要围绕基于贝叶斯网络的L3级自动驾驶汽车故障诊断模型构建展开，分析L3级自动驾驶系统的架构、功能和潜在故障模式，提取故障特征，构建贝叶斯网络模型，并通过实验验证模型的有效性。
1. 主要内容
1.深入分析L3级自动驾驶系统的组成部分，包括感知系统、决策系统和执行系统，以及各系统之间的交互关系。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、模型构建、仿真实验和结果分析相结合的研究方法。
1.首先，进行文献调研，深入了解L3级自动驾驶技术、故障诊断方法以及贝叶斯网络理论，为研究奠定理论基础。
2.其次，分析L3级自动驾驶系统的架构、功能和工作流程，研究其潜在的故障模式和机理，为故障诊断模型的构建提供依据。
5. 研究的创新点
1.针对L3级自动驾驶系统复杂、信息量大的特点，提出一种基于贝叶斯网络的故障诊断方法，能够有效处理多因素、不确定性环境下的故障诊断问题。
2.结合L3级自动驾驶系统架构和故障机理，构建包含多种故障模式的贝叶斯网络模型，并利用实际数据进行训练和优化，提高模型的诊断精度和泛化能力。
3.开发基于贝叶斯网络的L3级自动驾驶汽车故障诊断软件工具，为自动驾驶汽车的研发和测试提供技术支持。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王建强,徐友春,胡明,等.基于驾驶员特征与场景识别的L3级自动驾驶功能退化方法[J].汽车工程,2021,43(12):1530-1538,1547.
2. 陈龙.自动驾驶系统安全性测试评价技术研究[D].长沙:湖南大学,2021.
3. 周巍,张永芳,徐向阳.基于贝叶斯网络的智能汽车信息安全态势评估[J].计算机工程与应用,2020,56(16):73-80.
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