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明晰自动驾驶道路测试事故机理是有效防控自动驾驶路测安全风险的重要前提.针对自动驾驶路测安全风险多因素耦合特征,对自动驾驶路测事故致因体系进行梳理;结合父节点分离方法,建立分层分类的贝叶斯网络结构;利用最大期望算法并融合先验知识,基于美国 自动驾驶路测和人工驾驶事故数据,完成贝叶斯网络参数的学习,得出自动驾驶路测事故致因影响程度,并与人工驾驶事故致因进行定量对比.结果表明:自动驾驶路测事故致因影响程度与人工驾驶存在显著的差异性,自动驾驶路测在复杂交通环境、不良横纵道路线形条件及逆光环境下的适应性较差.