随着自主驾驶系统（ADS）变得越来越复杂，对日常生活不可或缺，因此相应地增长了这些系统中软件错误的性质和缓解性质的重要性。应对自动驾驶系统中软件维护的挑战（例如，处理实时系统决策并确保安全至关重要的可靠性）至关重要，这是至关重要的，这是由于实时决策要求的独特组合和广告中的高赌注。该领域中自动化工具的潜力是有希望的，但是我们对所面临的挑战以及手动调试和修复此类系统所面临的策略的理解仍然存在差距。在本文中，我们提出了一项经验研究，该研究调查了广告中的错误固定模式，以提高可靠性和安全性。我们已经分析了两个主要的自动驾驶项目的提交历史和错误报告，即阿波罗和自动驾驶，从1,331个错误修复中，研究了错误症状，根本原因和错误框架模式。我们的研究揭示了几种主要的错误框架模式，包括与路径计划，数据流和配置管理相关的模式。此外，我们发现错误框架模式的频率分布明显取决于其性质和类型，并且某些类别的错误是经常出现的，并且灭绝更具挑战性。根据我们的发现，我们提出了ADS错误的层次结构和15个句法错误框模式的两个分类法和27个语义错误框架模式，可为错误识别和分辨率提供指导。我们还贡献了1,331个ADS Bug-Fix实例的基准。