CN116244664B - 一种智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定方法、装置、设备及可读存储介质。该责任判定方法包括步骤：S1，获取自动驾驶事故的事故数据；S2，判断是否满足自动驾驶设定条件，若是则转入步骤S3，若否转入步骤S6；S3，判断自动驾驶事故发生前ADS是否存在故障，若是则转入步骤S5，若否则转入步骤S4；S4，判断是否满足人为干预车辆运行设定条件，若是则转入步骤S6，若否转入步骤S5；S5，判定结果为车企责任，转入步骤S7；S6，判定结果为驾驶方责任；S7，结束。本发明提出了一种智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定方法、装置、设备及可读存储介质，能有效判定智能网联汽车自动驾驶事故的责任。
Description
技术领域
本发明涉及车辆保险领域，尤其涉及一种智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定方法、装置、设备及可读存储介质。
背景技术
智能网联汽车通过车联网与智能车的有机联合，以搭载车载传感器、控制器、执行器等装置的方式，完成人、车、路、云的信息交换与共享，最终实现车辆的自动驾驶。智能网联汽车是新一轮科技革命的重要载体，已经成为全球汽车产业转型升级的战略方向。
但目前智能网联汽车还尚未实现自动化、标准化、快速高效的事故责任认定解决方案。由于智能网联汽车相比传统汽车，生态***更为复杂，涉及到汽车企业、驾驶人、自动驾驶***供应商、营运单位等多个相关方，责任主体更加分散，同时侵权行为和损害后果之间的因果关系更难界定，尤其是L3(有条件自动驾驶)阶段，存在人机共驾情况，责任主体更加难以明确。因而，传统汽车的事故定责方法并不适用于智能网联汽车，如果不明确一套适用于智能网联汽车的基于事故数据的事故定责的标准方法，将会导致不同保司之间对责任认定结果存在分歧，影响追偿，驾驶员、汽车企业、保险公司的等各相关方的利益难以维护，也给自动驾驶领域的发展带来不利影响。
发明内容
针对现有技术的上述问题，本发明提出了一种智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定方法、装置、设备及可读存储介质，能有效判定智能网联汽车自动驾驶事故的责任，从而促进智能网联汽车产业健康可持续发展。
具体地，本发明提出了一种智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定方法，包括步骤：
S1，获取自动驾驶事故的事故数据，所述事故数据包括车辆的运行数据、控制数据和其它数据；
S2，判断是否满足自动驾驶设定条件，所述自动驾驶设定条件至少包括ADS状态，若是则转入步骤S3，若否转入步骤S6；
S3，判断自动驾驶事故发生前ADS是否存在故障，若是则转入步骤S5，若否则转入步骤S4；
S4，判断是否满足人为干预车辆运行设定条件，所述人为干预车辆运行设定条件至少包括切换档位、踩动油门、踩动刹车和转动方向盘，若是则转入步骤S6，若否转入步骤S5；
S5，判定结果为车企责任，转入步骤S7；
S6，判定结果为驾驶方责任；
S7，结束。
根据本发明的一个实施例，若判定结果为车企责任，则事故理赔以ICV产品责任险进行赔付；若判定结果为驾驶方责任，则事故理赔以机动车车险进行赔付。
根据本发明的一个实施例，在步骤S2中，判断在事故发生时的ADS状态，若ADS状态为开启则转入步骤S3，若ADS状态为关闭或功能待机则转入步骤S6。
根据本发明的一个实施例，步骤S4包括步骤：
S41，若在汽车行驶过程中档位保持为D档时，则判断为未存在人为干预车辆运行，转入步骤S42，若在汽车行驶过程中档位有存在切换成P档或N档或R档时，则判断为存在人为干预车辆运行的情况，转入步骤S6；
S42，根据制动踏板深度随时间变化的曲线以及ADS请求的制动踏板深度随时间变化的曲线判断是否存在人为踩动刹车的操作，若否则判断为未存在人为干预车辆运行，转入步骤S43，若是则判断为存在人为干预车辆运行的情况，转入步骤S6；
S43，根据加速度踏板深度、车辆加速度绝对值判断是否存在人为踩动油门的操作，若否则判断为未存在人为干预车辆运行，转入步骤S44，若是则判断为存在人为干预车辆运行的情况，转入步骤S6；
S44，根据方向盘扭矩随时间变化的曲线、ADS请求的扭矩随时间变化的曲线、方向盘角度随时间变化的曲线及ADS请求的角度随时间变化的曲线判断是否存在人为转动方向盘的操作，若否则判断为未存在人为干预车辆运行，转入步骤S5，若是则判断为存在人为干预车辆运行的情况，转入步骤S6。
根据本发明的一个实施例，在步骤S42中，若制动踏板深度随时间变化的曲线和ADS请求的制动踏板深度随时间变化的曲线沿时间轴平移重合，则判断为未存在人为踩动刹车的操作。
根据本发明的一个实施例，在步骤S43中，若加速度踏板深度大于0且车辆加速度绝对值大于0，则判断存在人为踩动油门的操作。
根据本发明的一个实施例，在步骤S44中，若方向盘扭矩随时间变化的曲线和ADS请求的扭矩随时间变化的曲线沿时间轴平移重合，且方向盘角度随时间变化的曲线和AD***请求的角度随时间变化的曲线沿时间轴平移重合，则判断为未存在人为转动方向盘的操作。
本发明还提供了一种智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定装置，适用于前述的智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定方法，所述责任判定装置包括：
获取模块，用于获取自动驾驶事故的事故数据，所述事故数据包括车辆的运行数据、控制数据和其它数据；
第一判断模块，用于判断是否满足自动驾驶设定条件，所述自动驾驶设定条件至少包括ADS状态；
第二判断模块，用于判断自动驾驶事故发生前ADS是否存在故障；
第三判断模块，用于判断是否满足人为干预车辆运行设定条件，所述人为干预车辆运行设定条件至少包括切换档位、踩动油门、踩动刹车和转动方向盘；
判定模块，基于所述第一判断模块、第二判断模块和第三判断模块的判断结果来判定车企责任或驾驶方责任。
本发明还提供了一种智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述任一项所述智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述任一项所述智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定方法的步骤。
本发明提供的一种智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定方法、装置、设备及可读存储介质，建立智能网联汽车在遭遇交通事故时的责任判断模型，基于事故数据能有效判定事故责任，从而保障驾驶员、汽车企业、保险公司的等各相关方的利益不受侵害，促进智能网联汽车产业健康可持续发展。
应当理解，本发明以上的一般性描述和以下的详细描述都是示例性和说明性的，并且旨在为如权利要求所述的本发明提供进一步的解释。
附图说明
包括附图是为提供对本发明进一步的解释，它们被收录并构成本申请的一部分，附图示出了本发明的实施例，并与本说明书一起起到解释本发明原理的作用。
附图中：
图1示出了本发明一个实施例的智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定方法的流程框图。
图2示出了本发明一个实施例的智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定装置的结构示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本申请及其应用或使用的任何限制。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本申请的范围。同时，应当明白，为了便于描述，附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。在这里示出和讨论的所有示例中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
在本申请的描述中，需要理解的是，方位词如“前、后、上、下、左、右”、“横向、竖向、垂直、水平”和“顶、底”等所指示的方位或位置关系通常是基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，在未作相反说明的情况下，这些方位词并不指示和暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位或者以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请保护范围的限制；方位词“内、外”是指相对于各部件本身的轮廓的内外。
此外，需要说明的是，使用“第一”、“第二”等词语来限定零部件，仅仅是为了便于对相应零部件进行区别，如没有另行声明，上述词语并没有特殊含义，因此不能理解为对本申请保护范围的限制。此外，尽管本申请中所使用的术语是从公知公用的术语中选择的，但是本申请说明书中所提及的一些术语可能是申请人按他或她的判断来选择的，其详细含义在本文的描述的相关部分中说明。此外，要求不仅仅通过所使用的实际术语，而是还要通过每个术语所蕴含的意义来理解本申请。
图1示出了本发明一个实施例的智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定方法的流程框图。如图所示，一种智能网联汽车(ICV，intelligent and connected vehicle)自动驾驶事故的责任判定方法包括步骤：
S1，获取自动驾驶事故的事故数据，事故数据包括车辆的运行数据、控制数据和其它数据。常规的，车辆运行数据就是指车辆在运行过程中的一系列参数，包括车辆实时位置、行驶轨迹及与车辆速度相关的所有数据。车辆控制数据主要包括车辆的控制模式、转向、加速、刹车等相关硬件状态。本发明提供的责任判定方法主要是通过车辆的运行数据和控制数据来判断车辆是否处于自动驾驶状态或人为干预车辆运行状态，进而判定事故责任是车企或驾驶方责任。事故数据包含但不限于如下表1所示的数据：
表一事故数据
S2，判断是否满足自动驾驶设定条件，自动驾驶设定条件至少包括ADS(AutomatedDriving System，自动驾驶***)状态，若是则转入步骤S3，若否转入步骤S6；
S3，判断自动驾驶事故发生前ADS是否存在故障，若是则转入步骤S5，若否则转入步骤S4；
S4，判断是否满足人为干预车辆运行设定条件，人为干预车辆运行设定条件至少包括切换档位、踩动油门、踩动刹车和转动方向盘，若是则转入步骤S6，若否转入步骤S5；
S5，判定结果为车企(事故中智能网联汽车的制造企业)责任，转入步骤S7；
S6，判定结果为驾驶方责任；
S7，结束。
本发明提供的责任判定方法主要是通过车辆的运行数据和控制数据来判断车辆在发声事故时是自动驾驶状态还是人为干预状态，若判断结果是自动驾驶状态，则判定事故责任为车企责任，若判断结果是人为干预状态，则判定事故责任为驾驶方责任。该责任判定方法相当于建立一个交通事故时的责任判断模型，从而保证事故判责科学合理，保障驾驶员、汽车企业、保险公司的等各相关方的利益不受侵害，从而促进智能网联汽车产业健康可持续发展。
较佳地，若判定结果为车企责任，则事故理赔以ICV产品责任险进行赔付；若判定结果为驾驶方责任，则事故理赔以机动车车险进行赔付。
较佳地，在步骤S2中，判断在事故发生时的ADS状态，若ADS状态为开启则转入步骤S3，若ADS状态为关闭或功能待机则转入步骤S6。该步骤是根据ADS的状态，即ADS功能开启情况来进行判断。具体来说，若ADS状态为开启，则认为车辆处于自动驾驶状态。若ADS状态为关闭或功能待机则可以直接判定为驾驶方责任。表二列出了ADS状态记录。
表二ADS状态记录
较佳地，在步骤S3，根据ADS对应的故障的状态记录来判断在自动驾驶事故发生前ADS是否存在故障。若存在故障，则直接判定为车企责任。表三列出了ADS是否有故障的状态记录。
表三ADS是否有故障的状态记录
较佳地，步骤S4用于判断车辆是否存在人为干预，包括步骤：
S41，若在汽车行驶过程中档位保持为D档时，则判断为未存在人为干预车辆运行，转入步骤S42，若在汽车行驶过程中档位有存在切换成P档或N档或R档时，则判断为存在人为干预车辆运行的情况，转入步骤S6，判定为驾驶方责任。
表四档位信息记录
参考表四，智能网联汽车在ADS启动状态下，车辆在行驶过程中档位应当始终保持在D档时，若档位始终保持为D档，则可以初步判断为未存在人工干预车辆运行的情况，若存在切换档位的情况，例如档位记录包含P档或N档或R档时，则判断为存在人为干预车辆运行的情况，直接判定为驾驶方责任。
S42，根据制动踏板深度随时间变化的曲线以及ADS请求的制动踏板深度随时间变化的曲线判断是否存在人为踩动刹车的操作，若否则判断为未存在人为干预车辆运行，转入步骤S43，若是则判断为存在人为干预车辆运行的情况，转入步骤S6，判定为驾驶方责任。
S43，根据加速度踏板深度、车辆加速度绝对值判断是否存在人为踩动油门的操作，若否则判断为未存在人为干预车辆运行，转入步骤S44，若是则判断为存在人为干预车辆运行的情况，转入步骤S6，判定为驾驶方责任。
S44，根据方向盘扭矩随时间变化的曲线、ADS请求的扭矩随时间变化的曲线、方向盘角度随时间变化的曲线及ADS请求的角度随时间变化的曲线判断是否存在人为转动方向盘的操作，若否则判断为未存在人为干预车辆运行，转入步骤S5，若是则判断为存在人为干预车辆运行的情况，转入步骤S6，判定为驾驶方责任。
容易理解的，只要发生人为干预车辆运行的情况，则事故责任判定为驾驶人责任。反之，则事故责任判定为车企责任。
较佳地，在步骤S42中，若制动踏板深度随时间变化的曲线和ADS请求的制动踏板深度随时间变化的曲线沿时间轴平移重合，则判断未存在人为踩动刹车的操作。更佳地，若制动踏板深度随时间变化的实际曲线与ADS请求的制动踏板深度随时间变化的指令曲线，两者在时间轴上能够重合的时间差小于1s，则判断为未存在人为踩动刹车的操作。参考表五，与刹车相关的数据记录。
表五与刹车相关数据记录
较佳地，在步骤S43中，若加速度踏板深度大于0且车辆加速度绝对值大于0，则判断存在人为踩动油门的操作。通常，智能网联汽车在ADS启动状态下，车辆在加速过程中加速踏板(油门)深度应当保持不变，若加速度踏板存在位移，则可以判断为人为踩动加速踏板。参考表六，与加速相关的数据记录。
表六与加速相关数据记录
较佳地，在步骤S44中，若方向盘扭矩随时间变化的曲线和ADS请求的扭矩随时间变化的曲线沿时间轴平移重合，且方向盘角度随时间变化的曲线和ADS请求的角度随时间变化的曲线沿时间轴平移重合，则判断为未存在人为转动方向盘的操作。具体来说，若方向盘扭矩随时间变化的实际曲线与ADS请求的扭矩随时间变化的指令曲线，两者能沿时间轴平移使得两者可以重合。同时，若方向盘角度随时间变化的实际曲线和ADS请求的角度随时间变化的指令曲线，两者能沿时间轴平移使得两者可以重合，则判断为不存在人工干预方向盘的操作。更佳地，若方向盘扭矩随时间变化的实际曲线与ADS请求的扭矩随时间变化的指令曲线，两者在时间轴上能够重合的时间差小于1s，且若方向盘角度随时间变化的实际曲线和AD***请求的角度随时间变化的指令曲线，两者在时间轴上能够重合的时间差小于1s，则判断为不存在人工干预方向盘的操作。参考表七，与方向盘转动相关的数据记录。
表七与方向盘转动相关数据记录
图2示出了本发明一个实施例的智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定装置的结构示意图。如图所示，一种适用于前述责任判定方法的智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定装置200。该责任判定装置200包括获取模块201、第一判断模块202、第二判断模块203、第三判断模块204和判定模块205。
其中，获取模块201用于获取自动驾驶事故的事故数据。事故数据包括车辆的运行数据、控制数据和其它数据。
第一判断模块202用于判断是否满足自动驾驶设定条件，自动驾驶设定条件至少包括ADS状态。
第二判断模块203用于判断自动驾驶事故发生前ADS是否存在故障；
第三判断模块204用于判断是否满足人为干预车辆运行设定条件，人为干预车辆运行设定条件至少包括切换档位、踩动油门、踩动刹车和转动方向盘；
判定模块205基于所述第一判断模块202、第二判断模块203和第三判断模块204的判断结果来判定车企责任或驾驶方责任。
本发明还提供了一种智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现前述任一项智能网联汽车自动驾驶事故的估计的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现前述任一项智能网联汽车自动驾驶事故的估计的步骤。
其中，智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定装置、责任判定设备、计算机可读存储介质的具体实现方式和技术效果均可参见上述本发明所提供的智能网联汽车自动驾驶事故的估计的实施例，在此不再赘述。
具有自动驾驶功能的智能网联汽车发生交通事故时，车主可以通过E-call确认事故后报案，保险公司自动获取车辆VIN号，交通警察和事故定损人员抵达现场，车主授权交通警察和事故定损人员，并在手机APP上发起对该VIN号的事故责任判定请求。该请求通过区块链协作网络获取对应的事故数据。调取数据后，依据责任判定方法对事故责任进行判定，并将结果呈现在手机APP或小程序界面。
其中，区块链协作网络是以区块链技术为底层架构，以智能网联汽车的监管部门/数据平台、第三方专业机构、汽车企业和保险公司为部署节点，实现各部署节点的链上数据可信交换。
若判定结果为车企责任(自动驾驶***责任)，事故理赔以ICV产品责任险进行赔付；若判定结果为驾驶方责任，事故理赔以机动车车险进行赔付。若当事人存在争议，发生责任方申请复议的情况，则可以通过第三方专业机构进行深度调查后的事故鉴定，事故鉴定时第三方专业机构同样可以通过区块链协作网络获取事故数据。
本领域技术人员将进一步领会，结合本文中所公开的实施例来描述的各种解说性逻辑板块、模块、电路、和算法步骤可实现为电子硬件、计算机软件、或这两者的组合。为清楚地解说硬件与软件的这一可互换性，各种解说性组件、框、模块、电路、和步骤在上面是以其功能性的形式作一般化描述的。此类功能性是被实现为硬件还是软件取决于具体应用和施加于整体***的设计约束。技术人员对于每种特定应用可用不同的方式来实现所描述的功能性，但这样的实现决策不应被解读成导致脱离了本发明的范围。
结合本文所公开的实施例描述的各种解说性逻辑模块、和电路可用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立的门或晶体管逻辑、分立的硬件组件、或其设计成执行本文所描述功能的任何组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，但在替换方案中，该处理器可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器、或状态机。处理器还可以被实现为计算设备的组合，例如DSP与微处理器的组合、多个微处理器、与DSP核心协作的一个或多个微处理器、或任何其他此类配置。
结合本文中公开的实施例描述的方法或算法的步骤可直接在硬件中、在由处理器执行的软件模块中、或在这两者的组合中体现。软件模块可驻留在RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动盘、CD-ROM、或本领域中所知的任何其他形式的存储介质中。示例性存储介质耦合到处理器以使得该处理器能从/向该存储介质读取和写入信息。在替换方案中，存储介质可以被整合到处理器。处理器和存储介质可驻留在ASIC中。ASIC可驻留在用户终端中。在替换方案中，处理器和存储介质可作为分立组件驻留在用户终端中。
在一个或多个示例性实施例中，所描述的功能可在硬件、软件、固件或其任何组合中实现。如果在软件中实现为计算机程序产品，则各功能可以作为一条或更多条指令或代码存储在计算机可读介质上或藉其进行传送。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质两者，其包括促成计算机程序从一地向另一地转移的任何介质。存储介质可以是能被计算机访问的任何可用介质。作为示例而非限定，这样的计算机可读介质可包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁存储设备、或能被用来携带或存储指令或数据结构形式的合意程序代码且能被计算机访问的任何其它介质。任何连接也被正当地称为计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字订户线(DSL)、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术从web网站、服务器、或其它远程源传送而来，则该同轴电缆、光纤电缆、双绞线、DSL、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术就被包括在介质的定义之中。如本文中所使用的盘(disk)和碟(disc)包括压缩碟(CD)、激光碟、光碟、数字多用碟(DVD)、软盘和蓝光碟，其中盘(disk)往往以磁的方式再现数据，而碟(disc)用激光以光学方式再现数据。上述的组合也应被包括在计算机可读介质的范围内。
本领域技术人员可显见，可对本发明的上述示例性实施例进行各种修改和变型而不偏离本发明的精神和范围。因此，旨在使本发明覆盖落在所附权利要求书及其等效技术方案范围内的对本发明的修改和变型。
Claims (9)
1.一种智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定方法，包括步骤：
S1，获取自动驾驶事故的事故数据，所述事故数据包括车辆的运行数据、控制数据和其它数据；
S2，判断是否满足自动驾驶设定条件，所述自动驾驶设定条件至少包括自动驾驶***状态，若是则转入步骤S3，若否转入步骤S6；
S3，判断自动驾驶事故发生前自动驾驶***是否存在故障，若是则转入步骤S5，若否则转入步骤S4；
S4，判断是否满足人为干预车辆运行设定条件，所述人为干预车辆运行设定条件至少包括切换档位、踩动油门、踩动刹车和转动方向盘，若是则转入步骤S6，若否转入步骤S5；
S5，判定结果为车企责任，转入步骤S7；
S6，判定结果为驾驶方责任；
S7，结束；
其中，步骤S4包括步骤：
S41，若在汽车行驶过程中档位保持为D档时，则判断为未存在人为干预车辆运行，转入步骤S42，若在汽车行驶过程中档位有存在切换成P档或N档或R档时，则判断为存在人为干预车辆运行的情况，转入步骤S6；
S42，根据制动踏板深度随时间变化的曲线以及自动驾驶***请求的制动踏板深度随时间变化的曲线判断是否存在人为踩动刹车的操作，若否则判断为未存在人为干预车辆运行，转入步骤S43，若是则判断为存在人为干预车辆运行的情况，转入步骤S6；
S43，根据加速度踏板深度、车辆加速度绝对值判断是否存在人为踩动油门的操作，若否则判断为未存在人为干预车辆运行，转入步骤S44，若是则判断为存在人为干预车辆运行的情况，转入步骤S6；
S44，根据方向盘扭矩随时间变化的曲线、自动驾驶***请求的扭矩随时间变化的曲线、方向盘角度随时间变化的曲线及自动驾驶***请求的角度随时间变化的曲线判断是否存在人为转动方向盘的操作，若否则判断为未存在人为干预车辆运行，转入步骤S5，若是则判断为存在人为干预车辆运行的情况，转入步骤S6。
2.如权利要求1所述的责任判定方法，其特征在于，若判定结果为车企责任，则事故理赔以智能网联汽车产品责任险进行赔付；若判定结果为驾驶方责任，则事故理赔以机动车车险进行赔付。
3.如权利要求1所述的责任判定方法，其特征在于，在步骤S2中，判断在事故发生时的自动驾驶***状态，若自动驾驶***状态为开启则转入步骤S3，若自动驾驶***状态为关闭或功能待机则转入步骤S6。
4.如权利要求1所述的责任判定方法，其特征在于，在步骤S42中，若制动踏板深度随时间变化的曲线和自动驾驶***请求的制动踏板深度随时间变化的曲线沿时间轴平移重合，则判断为未存在人为踩动刹车的操作。
5.如权利要求1所述的责任判定方法，其特征在于，在步骤S43中，若加速度踏板深度大于0且车辆加速度绝对值大于0，则判断存在人为踩动油门的操作。
6.如权利要求1所述的责任判定方法，其特征在于，在步骤S44中，若方向盘扭矩随时间变化的曲线和自动驾驶***请求的扭矩随时间变化的曲线沿时间轴平移重合，且方向盘角度随时间变化的曲线和AD***请求的角度随时间变化的曲线沿时间轴平移重合，则判断为未存在人为转动方向盘的操作。
7.一种智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定装置，适用于权利要求1所述的智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定方法，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取自动驾驶事故的事故数据，所述事故数据包括车辆的运行数据、控制数据和其它数据；
第一判断模块，用于判断是否满足自动驾驶设定条件，所述自动驾驶设定条件至少包括自动驾驶***状态；
第二判断模块，用于判断自动驾驶事故发生前自动驾驶***是否存在故障；
第三判断模块，用于判断是否满足人为干预车辆运行设定条件，所述人为干预车辆运行设定条件至少包括切换档位、踩动油门、踩动刹车和转动方向盘；
判定模块，基于所述第一判断模块、第二判断模块和第三判断模块的判断结果来判定车企责任或驾驶方责任。
8.一种智能网联汽车自动驾驶事故的责任判定设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6中任一项所述责任判定方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述责任判定方法的步骤。
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