要保障智能駕駛在惡劣天氣下的安全，需從提升傳感器性能、構建數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)處理標注及合理使用燈光等多方面著手。惡劣天氣中，攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等傳感器性能會受影響，通過深度多模態(tài)傳感器融合可降低干擾。同時，構建精準標注的惡劣天氣訓練數(shù)據(jù)集，對數(shù)據(jù)進行去雨、雪、霧等處理，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合標注。此外，合理使用燈光也能為行車安全助力。

在提升傳感器性能方面，不同傳感器在惡劣天氣下各有優(yōu)劣。激光雷達雖能提供高精度的三維信息，但對雨、雪、霧的適應性較差，降水強度大時性能會大打折扣，因為激光脈沖遇水即被吸收。毫米波雷達對雨、雪、霧有較好的穿透能力，不過惡劣天氣下精度會降低，對小目標的識別能力也有所不足。攝像頭成像質(zhì)量更是受惡劣天氣影響明顯，降雨時圖像模糊、光斑干擾，降雪時雪花遮擋鏡頭甚至可能結冰，大霧時圖像對比度降低、誤檢率高。通過深度多模態(tài)傳感器融合，讓不同傳感器取長補短，能有效降低惡劣天氣對傳感器數(shù)據(jù)的干擾。

構建精準標注的惡劣天氣訓練數(shù)據(jù)集至關重要。采集不同惡劣天氣狀況下的行車數(shù)據(jù)，并進行精準標注，能為智能駕駛系統(tǒng)提供更豐富、準確的學習樣本。對這些數(shù)據(jù)進行去雨、去雪、去霧等處理，突出關鍵信息，比如對激光雷達數(shù)據(jù)采用組合降噪法，能提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合標注，將攝像頭、激光雷達、毫米波雷達的數(shù)據(jù)融合，關聯(lián)同一目標物體的數(shù)據(jù)，進一步增強智能駕駛系統(tǒng)對惡劣天氣環(huán)境的感知能力。

合理使用燈光同樣不可忽視。在雨雪霧天氣下，要依據(jù)能見度情況正確開啟燈光。雨雪天開啟近光燈、示寬燈和后尾燈；雪勢增大能見度低于200米啟用前霧燈；能見度小于100米開啟報警雙閃燈并降速；能見度降到50米以下若非緊急情況盡量不要駕駛，若必須出行要打開所有燈光并低速謹慎駕駛，同時禁用遠光燈，并且在能見度低時適時鳴笛輔助。

總之，保障智能駕駛在惡劣天氣下的安全是一個系統(tǒng)工程。提升傳感器性能、構建和處理數(shù)據(jù)集以及合理使用燈光等多方面協(xié)同合作，才能最大程度降低惡劣天氣對智能駕駛安全的威脅，為人們的出行保駕護航 。