無人自動駕駛在復雜路況下的應對能力怎樣？

無人自動駕駛在復雜路況下的應對能力是比較出色的。

像問界 M7 就進入了“無圖智駕時代”，在各種路況下都能表現良好。在市區能識別道路標志、交通信號和周圍車輛，高速上能自動保持車道居中、調整車速。復雜城市路況中能靈活處理突發情況，比如避讓異形障礙物、禮讓行人與非機動車，匯入主道能測算距離安全匯入，下高速進匝道能絲滑變線，擁堵時能防加塞，還能一次性換多個車道。在狹窄無標線道路也能穩定行駛，過 90 度彎道沒問題。

而且 HUAWEI DATS 2.0 讓操控和舒適性提升，遙控泊車輔助功能實用。8 月 1 日，一輛智能汽車在深圳市福田區自動行駛 21 公里，測試路段包含多種復雜情況，車輛都能機智應對。

無人駕駛智能汽車的核心是復雜技術系統，包含感知、決策與控制等模塊。感知模塊通過多種設備收集數據，決策模塊依據數據規劃路徑和決策行為，控制模塊負責轉化為車輛運動。深度學習和機器學習技術提高了感知精度，實時數據傳輸和云計算技術讓車輛能快速應對路況。

復雜路況有城市交通、鄉村道路、惡劣天氣等，城市中要應對交通信號變化、行人非機動車干擾和多車道行駛，鄉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。為應對挑戰，研發團隊不斷測試優化。

行業也在進行技術創新，比如增強現實技術能幫助更好理解環境，多傳感器融合技術能整合數據。現有的感知技術能獲取信息，但融合多傳感器數據實現全面感知是關鍵問題，惡劣天氣下感知能力要突破。感知后要正確決策和控制，結合多因素采用先進算法靈活應對。控制要精準執行決策，對算法和執行機構要求高。系統的安全性和可靠性最重要，實際道路測試難覆蓋所有情況，需開發更智能的仿真測試系統。

總之，無人自動駕駛在復雜路況下應對能力在不斷提升。