智能駕駛輔助系統在應對復雜路況時，主要通過以下方式來解決問題。

首先，利用多種先進傳感器，如激光雷達、攝像頭、超聲波傳感器等，實時感知車輛周圍環境，獲取精確的距離、速度、物體類型等信息。

其次，通過復雜的算法和模型對感知到的數據進行處理和分析，能夠識別道路上的各種物體、車輛和行人，并預測其行為，同時分析路況、交通標識和信號燈等情況。

當檢測到潛在道路危險，如交通事故、行人突然穿越馬路或道路突然變窄，系統會發出聲音、光線或震動等警示信號提醒駕駛員。若駕駛員未及時反應，系統還能自動剎車或躲避障礙物。

然而，智能駕駛輔助系統也有其局限性。比如在某些極端天氣或復雜場景下，可能會出現識別不準確的情況。所以駕駛員不能完全依賴該系統，仍要保持警惕，時刻監控道路狀況。

同時，要按照制造商建議定期維護和更新系統，了解系統的局限性，并始終遵守交通規則。

目前，一些車企推出的相關方案也在不斷優化，像百度提出的基于車輛周圍情境預測車輛軌跡的方法和系統，通過機器學習模型對車輛進行預測。

在智能駕駛挑戰賽中，參賽車輛需具備強大的環境感知、決策規劃和精準控制能力，利用先進傳感器技術、高精度地圖、強大的算法模型等關鍵技術來應對復雜路況。

另外，類似 MINIEYE AI 防碰儀這樣的消費級 ADAS 設備，能實現前車防碰告警、安全車距提醒、行人防碰告警、前車啟動提醒、車道偏離預警等功能，輔助駕駛者解決通勤中的痛點。

總之，智能駕駛輔助系統在不斷發展完善，但駕駛者仍需謹慎使用，確保行車安全。