当自动驾驶汽车面临潜在的交通事故时，它的决策过程通常依赖于预先编程的算法和机器学习模型。这些算法会根据车辆的传感器数据、周围环境、车辆动力学以及可能的风险评估来计算最佳的行动方案。决策的核心目标是避免事故的发生，或者在不可避免的情况下，最小化伤害。
在实际应用中，自动驾驶汽车的决策系统会参考多种因素，包括但不限于：
1. 速度和距离：车辆的速度以及与障碍物的相对距离是决策的关键因素。
2. 预测路径：基于车辆和行人的运动轨迹预测未来的位置。
3. 法规遵从：遵守交通规则和标志。
4. 环境条件：天气、光照、路面状况等因素。
5. 车辆性能：车辆的制动、转向和加速能力。
在道德层面，决策通常会考虑保护车内乘客的生命优先，但这并非绝对。例如，如果一个孩子突然跑到马路中央，车辆可能会选择改变路线以避免撞到孩子，即使这意味着增加对乘客的风险。这种情况下的决策涉及到复杂的伦理权衡，目前尚无统一的解决方案。
值得注意的是，自动驾驶汽车的道德决策问题是非常复杂的，并且受到技术、法律、伦理和文化等多方面因素的影响。因此，对于“保护乘客还是减少对行人的伤害”这个问题，并没有简单的答案。随着技术的进步和社会对这一问题的深入讨论，未来可能会有更加成熟的解决方案出现。
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