無(wú)人駕駛汽車(chē)在復(fù)雜路況下如何應(yīng)對(duì)？

無(wú)人駕駛汽車(chē)在復(fù)雜路況下的應(yīng)對(duì)辦法主要有以下幾種。

首先，當(dāng)遇到無(wú)法識(shí)別的復(fù)雜路況時(shí)，可向人類(lèi)求助。比如個(gè)人駕駛愛(ài)車(chē)在鄉(xiāng)間小道遇到無(wú)法判斷的路況，告知車(chē)輛即可通過(guò)；而對(duì)于物流服務(wù)車(chē)隊(duì)，可通過(guò)類(lèi)似空中交通管制系統(tǒng)的平臺(tái)向遠(yuǎn)程專(zhuān)業(yè)人員求助，無(wú)需每車(chē)配備隨車(chē)人員。

其次，百度提出了“基于車(chē)輛周?chē)那榫愁A(yù)測(cè)車(chē)輛的一個(gè)或多個(gè)軌跡的方法和系統(tǒng)”的專(zhuān)利。自動(dòng)駕駛車(chē)輛通過(guò)感知駕駛環(huán)境來(lái)理解并作出決策，模擬人類(lèi)思維方式。系統(tǒng)會(huì)感知或掃描駕駛環(huán)境來(lái)識(shí)別車(chē)輛，獲取其當(dāng)前位置及情境信息，包括車(chē)輛無(wú)關(guān)特征和車(chē)輛相關(guān)特征，并將這些信息提供給機(jī)器學(xué)習(xí)模型，比如遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于訓(xùn)練并提供軌跡預(yù)測(cè)結(jié)果，從而讓車(chē)輛基于預(yù)測(cè)結(jié)果作出安全和適當(dāng)?shù)鸟{駛決策。

另外，準(zhǔn)確感知周?chē)h(huán)境是基礎(chǔ)。現(xiàn)有的雷達(dá)、激光雷達(dá)、攝像頭等感知技術(shù)能獲取豐富信息，但融合多傳感器數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)全面感知是關(guān)鍵，惡劣天氣下的感知能力也需突破。感知后要根據(jù)信息做出正確決策和控制，結(jié)合交通規(guī)則、行為預(yù)測(cè)等因素，采用先進(jìn)決策算法靈活應(yīng)對(duì)。

精準(zhǔn)的車(chē)輛控制也很重要，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車(chē)輛狀態(tài)，根據(jù)決策精確控制油門(mén)、轉(zhuǎn)向等。

同時(shí)，無(wú)人駕駛系統(tǒng)的安全性和可靠性至關(guān)重要，需開(kāi)發(fā)智能仿真測(cè)試系統(tǒng)，通過(guò)大量模擬場(chǎng)景全面驗(yàn)證。

此外，新能源汽車(chē)的發(fā)展為無(wú)人駕駛提供了更好條件，政府相關(guān)法規(guī)政策的支持和引導(dǎo)也必不可少，各國(guó)在制定相關(guān)法規(guī)，涉及道路測(cè)試許可、保險(xiǎn)責(zé)任認(rèn)定、道路規(guī)則修訂等，為無(wú)人駕駛規(guī)模化應(yīng)用提供保障。

總之，無(wú)人駕駛汽車(chē)雖面臨挑戰(zhàn)，但隨著技術(shù)進(jìn)步和法規(guī)完善，未來(lái)前景廣闊，將為人們出行帶來(lái)巨大改變。