为了系统梳理自动驾驶安全风险并推动其安全市场化应用，通过总结分析现有自动驾驶交通事故特性及部分发达国家的相关研究，梳理了影响自动驾驶安全的核心要素与深层挑战。研究表明，自动驾驶安全要素涵盖数据安全、技术安全、人机控制权转移及风险控制4大领域；未来发展面临算法“长尾问题”、人机交互信任危机、数据安全漏洞及法规滞后等深层挑战。研究指出，需从技术融合、法规构建、人本设计、数据防护4个维度协同推进，构建协同治理框架，为自动驾驶的安全发展与应用提供系统性参考。

自动紧急制动（AEB）作为高级驾驶辅助系统（ADAS）的核心安全功能，其安全认证面临感知局限、验证复杂性和人机协同3大挑战。系统分析了AEB的技术架构，包括多传感器融合以提升环境感知鲁棒性、保守决策逻辑确保干预安全性，以及运行设计域（ODD）界定管理用户预期。在认证体系方面，探讨了基于ISO 26262功能安全（FS）与ISO 21448预期功能安全（SOTIF）的双支架模型，以及从法规测试向场景库驱动的虚拟验证范式转变。针对人机协同，研究了通过透明交互设计建立驾驶员校准信任的机制，并展望了神经符号AI在提升可解释性及中国本土化场景创新方面的潜力，为AEB系统产业化安全部署提供了系统性参考。

为了深入理解驾驶行为及其影响因素，在不同环境条件下进行试验，采集行车视频、车辆状态数据，采用NASA-TLX量表收集驾驶员主观评价，分析不同行车环境下不同驾驶行为的车速变化与驾驶员反应，以及驾驶员主观认知对驾驶行为执行过程的影响。试验结果表明，车辆在黄灯通过路口或超车时的速度变化幅度超过50%，跟车时车速在30~50 km/h范围内持续波动，导致驾驶员容易紧张和烦躁，主观评分高达500分。车速与主观评价得分显著负相关，表明二者均可作为评估驾驶员行为执行状态的有效指标。

为了提升自适应巡航控制系统的测试效率和完善性，提出了一种基于深度确定性策略梯度算法的测试场景生成方法。首先，设计了典型工况场景，构建了包含场景初始化、状态变量与控制变量定义、智能体交互机制及奖励函数的测试场景模型。然后，基于强化学习算法设计智能体，生成具有挑战性的测试场景，设计了综合曝光率、对抗性因素和不合理碰撞处罚的奖励函数，引导智能体生成既具有较高危险性又符合真实交通规则的场景。最后，通过左/右侧切入、切出等场景的仿真试验，验证了所提方法的有效性。结果表明，该方法能够自动生成ACC的关键危险场景，提高测试覆盖度和针对性，对实现系统的安全测试具有重要价值。

为了提升自动驾驶领域多模态数据融合精度，提出了一种激光雷达与摄像头时空同步技术方案，采用预估偏移量、调整偏移量的方法，通过计算摄像头曝光触发的时间，调整摄像头曝光触发时刻的偏移，从而控制激光雷达与摄像头对同一目标在同一时刻进行扫描和曝光采集，实现激光雷达与摄像头的时空同步。试验结果表明，该方案显著提升了点云数据与图像数据融合的精度，验证了技术方案的可行性与效果。

为提升整车开发过程中风险管理效能，以中外合作整车研发项目为背景，分析汽车低压线束的特点，并进行风险因素的识别及分类。利用故障树分析法，对风险的因果关系进行建模，将其映射成贝叶斯网络（BN），借助模糊集理论，将采集的专家意见转化为节点事件的先验概率和条件概率，构建起基于故障树-贝叶斯网络的整车低压线束开发风险评估模型，对风险因素发生概率和影响程度进行量化分析，针对关键风险因素和敏感风险因素，提出相应的风险应对策略，为线束开发提供有效的风险管理。

为探究温度对窄域氧传感器性能的影响，通过调控加热器电阻厚度，分析其对传感器工作内阻及工作温度的影响规律。结果表明：加热器电阻厚度与传感器工作内阻呈正相关，厚度增加会使工作内阻逐渐降低，进而导致传感器工作温度升高。结合EDS、ICP成分检测及响应时间、输出电压性能测试发现，工作温度升高是传感器性能衰减的关键诱因。反之，降低加热器电阻厚度可有效提升传感器的富燃电压输出，并显著缩短富贫燃、贫富燃工况下的响应时间，实现传感器性能的优化。

为了在实际工况中预测功率模块的寿命，提出了一种基于温度模型的功率模块寿命预测方法。首先根据整车路谱信息获得电压、相电流、功率因数和开关频率等仿真参数，计算模块损耗。其次，结合Foster热网络模型计算其结温，获取模块温度变化序列，并利用雨流计数法提取结温波动序列。然后结合功率循环试验拟合出的寿命模型评估相应路谱的功率模块损伤度。最后，将同一模块发电工况与电动工况损伤度进行对比，分析不同应用场景下对模块的性能要求。结果表明：在24万km行驶路谱下，电动工况损伤度显著高于发电工况，且开关频率升高会加剧损伤。该方法能够有效支持功率模块的可靠性快速评估，为不同应用场景下的模块选型与优化提供依据。