無人駕駛汽車目前面臨傳感與感知、目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別、行為規(guī)劃、安全性和可靠性、通信技術(shù)等多方面技術(shù)難題。在傳感與感知上，極端天氣與信息融合是挑戰(zhàn)；目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別受光照等影響；復(fù)雜交通場(chǎng)景讓行為規(guī)劃決策困難；安全性和可靠性對(duì)軟硬件及監(jiān)管要求高；通信技術(shù)存在延遲、中斷等狀況。這些難題都制約著無人駕駛汽車技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展 。

在傳感與感知領(lǐng)域，極端天氣是影響傳感器精度的一大“勁敵”。比如暴雨傾盆時(shí)，雨水會(huì)干擾激光雷達(dá)和攝像頭的信號(hào)捕捉，降低其對(duì)周圍環(huán)境的感知能力；大雪紛飛時(shí)，傳感器可能會(huì)被積雪覆蓋，導(dǎo)致數(shù)據(jù)獲取不準(zhǔn)確。此外，不同類型傳感器采集到的信息各有特點(diǎn)，要將這些信息完美融合并非易事，這需要強(qiáng)大的算法和處理能力，目前這方面的技術(shù)尚存在諸多挑戰(zhàn)。

目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別也面臨困境。光照條件的變化會(huì)極大影響識(shí)別的準(zhǔn)確性，強(qiáng)光直射或昏暗光線都可能使目標(biāo)物體難以被精準(zhǔn)識(shí)別。而且在一些特殊場(chǎng)景，如施工現(xiàn)場(chǎng)、道路臨時(shí)管制等情況下，常規(guī)的檢測(cè)與識(shí)別模型往往難以應(yīng)對(duì)，需要建立更可靠、更具適應(yīng)性的預(yù)測(cè)模型。

行為規(guī)劃方面，復(fù)雜交通場(chǎng)景的“多變性”讓汽車的決策變得困難重重。交通擁堵時(shí)的加塞、行人的突然橫穿馬路等情況，都要求無人駕駛汽車能夠迅速做出合理決策，然而現(xiàn)有的算法在應(yīng)對(duì)這些復(fù)雜情況時(shí)，還不夠靈活和智能。

安全性和可靠性方面，硬件的穩(wěn)定性和軟件的可靠性是基礎(chǔ)。哪怕是微小的硬件故障或軟件漏洞，都可能引發(fā)嚴(yán)重后果。并且，目前針對(duì)無人駕駛汽車的監(jiān)管制度還不夠完善，難以全方位保障其在道路上的安全行駛。

通信技術(shù)的延遲和穩(wěn)定性問題，也時(shí)刻影響著無人駕駛汽車的性能。信號(hào)覆蓋不佳的區(qū)域，還可能出現(xiàn)通信中斷的風(fēng)險(xiǎn)，讓汽車失去與外界的聯(lián)系，從而無法正常運(yùn)行。

總之，無人駕駛汽車要想真正實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用和安全行駛，就必須攻克這些技術(shù)難題，不斷提升技術(shù)水平，才能迎來更加光明的未來 。