無(wú)人駕駛智能汽車(chē)適應(yīng)復(fù)雜路況主要依靠以下幾個(gè)方面。

首先是環(huán)境感知能力，車(chē)上搭載多傳感器融合系統(tǒng)，包括雷達(dá)、激光雷達(dá)、攝像頭、超聲波傳感器等。雷達(dá)和激光雷達(dá)探測(cè)遠(yuǎn)距離障礙物，提供三維空間數(shù)據(jù)，攝像頭識(shí)別路標(biāo)、信號(hào)燈和行人等，超聲波傳感器專注車(chē)輛近場(chǎng)檢測(cè)。這些傳感器共同工作，為車(chē)輛提供全面環(huán)境信息。

其次是強(qiáng)大的決策能力，依賴先進(jìn)的控制系統(tǒng)和人工智能技術(shù)。控制系統(tǒng)處理感知數(shù)據(jù)，做出駕駛決策，AI 技術(shù)通過(guò)深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，讓車(chē)輛從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，優(yōu)化決策過(guò)程，從而在復(fù)雜交通場(chǎng)景中做出合理安全選擇。

再者是車(chē)輛到一切（V2X）通信技術(shù)，與其他車(chē)輛、交通信號(hào)燈、道路傳感器等通信，獲取更多信息，更好地預(yù)測(cè)和響應(yīng)交通狀況，比如提前得知擁堵或事故，規(guī)劃路線避免延誤。

另外，百度提出基于車(chē)輛周?chē)榫愁A(yù)測(cè)車(chē)輛軌跡的專利，系統(tǒng)通過(guò)感知駕駛環(huán)境，獲取情境信息，提供給機(jī)器學(xué)習(xí)模型，預(yù)測(cè)車(chē)輛軌跡，做出安全適當(dāng)決策。

還有，車(chē)路協(xié)同是避免擁堵和事故的基礎(chǔ)。道路上的環(huán)境感知系統(tǒng)收集信息傳遞給信息管理中心，計(jì)算出高效安全行駛方案，分發(fā)給車(chē)輛，避免駕駛者的不良行為，各區(qū)域信息處理中心聯(lián)動(dòng)，確保交通順暢。

同時(shí)，道路和汽車(chē)必然是高度統(tǒng)一的設(shè)計(jì)。自動(dòng)駕駛汽車(chē)除了精準(zhǔn)感知和車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)，性能要相似，尺寸相對(duì)統(tǒng)一。未來(lái)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)有專用道路，包括預(yù)通行區(qū)域和識(shí)別區(qū)域。未來(lái)高度自動(dòng)化還能帶來(lái)更多好處，比如汽車(chē)共享化，改善電動(dòng)車(chē)?yán)m(xù)航問(wèn)題等。

但目前無(wú)人駕駛汽車(chē)仍面臨一些挑戰(zhàn)，如惡劣天氣下的感知能力、處理復(fù)雜交通規(guī)則和異常情況、確保系統(tǒng)穩(wěn)定可靠等，需要持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新和大量實(shí)地測(cè)試。