无人自动驾驶在复杂路况下的应对能力怎样？

无人自动驾驶在复杂路况下的应对能力是比较出色的。

像问界 M7 就进入了“无图智驾时代”，在各种路况下都能表现良好。在市区能识别道路标志、交通信号和周围车辆，高速上能自动保持车道居中、调整车速。复杂城市路况中能灵活处理突发情况，比如避让异形障碍物、礼让行人与非机动车，汇入主道能测算距离安全汇入，下高速进匝道能丝滑变线，拥堵时能防加塞，还能一次性换多个车道。在狭窄无标线道路也能稳定行驶，过 90 度弯道没问题。

而且 HUAWEI DATS 2.0 让操控和舒适性提升，遥控泊车辅助功能实用。8 月 1 日，一辆智能汽车在深圳市福田区自动行驶 21 公里，测试路段包含多种复杂情况，车辆都能机智应对。

无人驾驶智能汽车的核心是复杂技术系统，包含感知、决策与控制等模块。感知模块通过多种设备收集数据，决策模块依据数据规划路径和决策行为，控制模块负责转化为车辆运动。深度学习和机器学习技术提高了感知精度，实时数据传输和云计算技术让车辆能快速应对路况。

复杂路况有城市交通、乡村道路、恶劣天气等，城市中要应对交通信号变化、行人非机动车干扰和多车道行驶，乡村道路要靠自身感知，恶劣天气传感器受影响，要提升算法鲁棒性。为应对挑战，研发团队不断测试优化。

行业也在进行技术创新，比如增强现实技术能帮助更好理解环境，多传感器融合技术能整合数据。现有的感知技术能获取信息，但融合多传感器数据实现全面感知是关键问题，恶劣天气下感知能力要突破。感知后要正确决策和控制，结合多因素采用先进算法灵活应对。控制要精准执行决策，对算法和执行机构要求高。系统的安全性和可靠性最重要，实际道路测试难覆盖所有情况，需开发更智能的仿真测试系统。

总之，无人自动驾驶在复杂路况下应对能力在不断提升。