自动驾驶出租车如何应对突发的恶劣天气？

自动驾驶出租车应对突发恶劣天气可以从多个方面着手。

首先是感知方面，采用更高精度的传感器，像激光雷达和高清摄像头，能更好感知周围环境。不同类型传感器融合，综合发挥优势，弥补单一传感器缺陷。比如在暴雨中，多传感器融合能提高感知能力。

其次是防护措施，在摄像头和激光雷达等传感器上应用特殊涂层或材料，减少雨滴附着，用自清洁设计或加热装置预防干扰。

再者是算法优化，利用强化学习和深度学习等技术训练系统，在恶劣天气下做出准确决策。比如预测其他车辆和行人行为，做出相应应对策略。

还有动力控制，采用先进的涡轮增压系统，调整扭矩分配和车轮抓地力控制，提升车辆在湿滑路面的稳定性。

同时构建天气感知网络，与气象局等合作获取实时天气信息，根据情况调整行驶策略。

另外，数据至关重要。收集大量恶劣天气数据，进行高质量标注，为系统提供准确全面的预警信息，训练模型更好应对。像 Waymo 能将自动驾驶出租车变成移动气象站，结合数据准确报告实时天气，准确定位天气变化地点。

总之，通过这些方法，自动驾驶出租车能更好应对突发恶劣天气，保障安全和稳定运行。