輔助駕駛系統(tǒng)在惡劣天氣下的可靠性因系統(tǒng)類型、天氣狀況和傳感器特點而有所不同。不同的輔助駕駛系統(tǒng)，在面對雪天、風沙、暴雨等惡劣天氣時，表現(xiàn)各有差異。例如，激光雷達在雪天和風沙天易受堆積物影響；毫米波雷達在有雨有霧或大雨時性能欠佳；攝像頭受天氣影響也較為嚴重。不過，也有像特斯拉純視覺方案在暴雨天氣能穩(wěn)定行駛，東風智能網(wǎng)聯(lián)巴士在雨雪天可正常運營等表現(xiàn)出色的案例 。

特斯拉的純視覺方案自動輔助駕駛系統(tǒng)堪稱典范。在暴雨天氣中，它憑借先進的算法和強大的神經網(wǎng)絡，能夠精準識別車道，車輛行駛平穩(wěn)順暢，即便是面對夜晚、大雨以及前方大車濺起水花等復雜工況，依舊可以保持穩(wěn)定的性能表現(xiàn)。這得益于其“端到端”技術，通過神經網(wǎng)絡直接控制車輛，將純視覺方案的優(yōu)勢發(fā)揮到極致，既降低了硬件成本，又提升了運算效率。而且，Model Y 還配備了雷達加熱器，在冰雪覆蓋的道路上，也能保障自動駕駛輔助功能實時有效。

另外，東風智能網(wǎng)聯(lián)巴士同樣可圈可點。其依靠先進技術，在雨雪天氣下能夠正常運營，為乘客提供安全穩(wěn)定的出行服務。還有蘑菇車聯(lián)，通過構建車路云一體化體系，實現(xiàn)車路協(xié)同，有效破解了單車智能自動駕駛難題，從容應對極端天氣和復雜路況。

為進一步提升輔助駕駛系統(tǒng)在惡劣天氣下的可靠性，業(yè)內也采取了諸多措施。多傳感器融合技術被廣泛應用，將不同類型傳感器的數(shù)據(jù)進行整合，相互補充，以獲得更全面準確的環(huán)境信息。同時，建立惡劣天氣訓練數(shù)據(jù)集，讓系統(tǒng)在大量模擬惡劣天氣場景中學習和優(yōu)化。利用仿真與模擬平臺，提前對各種極端天氣情況進行測試和驗證，不斷改進和完善輔助駕駛系統(tǒng)。

總體而言，盡管惡劣天氣對輔助駕駛系統(tǒng)是嚴峻挑戰(zhàn)，但隨著技術的不斷進步和創(chuàng)新，輔助駕駛系統(tǒng)在惡劣天氣下的可靠性正逐步提升，未來也必將為人們帶來更安全、便捷的出行體驗 。