摘要
随着自动驾驶技术的迅速发展，L3级自动驾驶汽车因其高度的自动化和潜在的安全性优势受到了广泛关注。
然而，复杂系统中故障的不可避免性对L3级自动驾驶汽车的安全构成了巨大挑战，因此高效、可靠的故障诊断系统至关重要。
贝叶斯网络作为一种概率图模型，能够有效处理系统中不确定性和复杂关系，为L3级自动驾驶汽车故障诊断提供了有效的解决方案。
本文首先概述了自动驾驶技术和L3级自动驾驶的安全挑战，并介绍了故障诊断和贝叶斯网络的基本概念。
然后，本文深入探讨了国内外学者在L3级自动驾驶汽车故障诊断领域的研究现状，重点分析了不同贝叶斯网络结构学习和参数学习方法在故障诊断中的应用。
此外，本文还对现有研究的优缺点进行了评述，并展望了未来的研究方向，例如，将贝叶斯网络与其他人工智能技术结合，开发更加智能化的故障诊断系统。
关键词：L3级自动驾驶；故障诊断；贝叶斯网络；人工智能；安全
近年来，自动驾驶技术取得了显著的进步，并逐渐从实验室走向现实生活。
根据SAE（国际汽车工程师学会）的定义，自动驾驶系统共分为六个等级（L0-L5），其中L3级自动驾驶代表了“有条件的自动化”，即在特定条件下，系统可以完全接管车辆的驾驶任务，而驾驶员无需持续监控驾驶环境[21]。
L3级自动驾驶的实现依赖于复杂的感知、决策和执行系统，这些系统通常由多个传感器、控制器和执行器组成，彼此之间相互协作，共同完成驾驶任务。
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