自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的技術(shù)難點(diǎn)主要集中在以下幾個(gè)方面。

首先是環(huán)境感知技術(shù)，需要通過(guò)傳感器獲取大量周?chē)h(huán)境信息，比如障礙物類(lèi)型、道路標(biāo)志標(biāo)線、行車(chē)車(chē)輛檢測(cè)、交通信息等。常用的傳感器有攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等。攝像頭分辨率高、成本低，但在惡劣天氣下性能下降，觀察距離有限。毫米波雷達(dá)抗干擾能力強(qiáng)，可全天候工作，不過(guò)信號(hào)衰減大、傳輸距離短、分辨率不高。激光雷達(dá)探測(cè)精度和靈敏度高、范圍廣，卻易受雨雪霧霾干擾且成本高。自動(dòng)駕駛環(huán)境感知通常采用“弱感知+超強(qiáng)智能”和“強(qiáng)感知+強(qiáng)智能”兩大技術(shù)路線。

其次是感知與識(shí)別方面，外部環(huán)境如光照變化、天氣條件會(huì)影響感知設(shè)備，目標(biāo)對(duì)象的遮擋、重疊會(huì)降低識(shí)別準(zhǔn)確性，傳感器設(shè)備也存在性能和可靠性問(wèn)題。對(duì)此，可采用多傳感器融合技術(shù)，加強(qiáng)目標(biāo)對(duì)象特征提取和識(shí)別算法研究，采用冗余設(shè)計(jì)。

然后是決策與規(guī)劃，復(fù)雜交通場(chǎng)景和不確定性環(huán)境因素是挑戰(zhàn)，車(chē)輛與其他交通參與者的交互也有難題，而且實(shí)時(shí)性要求高。相應(yīng)的對(duì)策是深入研究交通場(chǎng)景和環(huán)境因素，建立更精確模型和算法，加強(qiáng)與其他交通參與者的協(xié)同交互研究，采用高性能計(jì)算設(shè)備和優(yōu)化算法。

總之，自動(dòng)駕駛技術(shù)雖然已解決部分難題，但要實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的自動(dòng)駕駛，還需不斷攻克這些技術(shù)難點(diǎn)。