無(wú)人自動(dòng)駕駛在復(fù)雜路況下的應(yīng)對(duì)能力怎樣？

無(wú)人自動(dòng)駕駛在復(fù)雜路況下的應(yīng)對(duì)能力是比較出色的。

像問(wèn)界 M7 就進(jìn)入了“無(wú)圖智駕時(shí)代”，在各種路況下都能表現(xiàn)良好。在市區(qū)能識(shí)別道路標(biāo)志、交通信號(hào)和周圍車輛，高速上能自動(dòng)保持車道居中、調(diào)整車速。復(fù)雜城市路況中能靈活處理突發(fā)情況，比如避讓異形障礙物、禮讓行人與非機(jī)動(dòng)車，匯入主道能測(cè)算距離安全匯入，下高速進(jìn)匝道能絲滑變線，擁堵時(shí)能防加塞，還能一次性換多個(gè)車道。在狹窄無(wú)標(biāo)線道路也能穩(wěn)定行駛，過(guò) 90 度彎道沒(méi)問(wèn)題。

而且 HUAWEI DATS 2.0 讓操控和舒適性提升，遙控泊車輔助功能實(shí)用。8 月 1 日，一輛智能汽車在深圳市福田區(qū)自動(dòng)行駛 21 公里，測(cè)試路段包含多種復(fù)雜情況，車輛都能機(jī)智應(yīng)對(duì)。

無(wú)人駕駛智能汽車的核心是復(fù)雜技術(shù)系統(tǒng)，包含感知、決策與控制等模塊。感知模塊通過(guò)多種設(shè)備收集數(shù)據(jù)，決策模塊依據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)劃路徑和決策行為，控制模塊負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)化為車輛運(yùn)動(dòng)。深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提高了感知精度，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸和云計(jì)算技術(shù)讓車輛能快速應(yīng)對(duì)路況。

復(fù)雜路況有城市交通、鄉(xiāng)村道路、惡劣天氣等，城市中要應(yīng)對(duì)交通信號(hào)變化、行人非機(jī)動(dòng)車干擾和多車道行駛，鄉(xiāng)村道路要靠自身感知，惡劣天氣傳感器受影響，要提升算法魯棒性。為應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，研發(fā)團(tuán)隊(duì)不斷測(cè)試優(yōu)化。

行業(yè)也在進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，比如增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)能幫助更好理解環(huán)境，多傳感器融合技術(shù)能整合數(shù)據(jù)。現(xiàn)有的感知技術(shù)能獲取信息，但融合多傳感器數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)全面感知是關(guān)鍵問(wèn)題，惡劣天氣下感知能力要突破。感知后要正確決策和控制，結(jié)合多因素采用先進(jìn)算法靈活應(yīng)對(duì)。控制要精準(zhǔn)執(zhí)行決策，對(duì)算法和執(zhí)行機(jī)構(gòu)要求高。系統(tǒng)的安全性和可靠性最重要，實(shí)際道路測(cè)試難覆蓋所有情況，需開發(fā)更智能的仿真測(cè)試系統(tǒng)。

總之，無(wú)人自動(dòng)駕駛在復(fù)雜路況下應(yīng)對(duì)能力在不斷提升。