無(wú)人駕駛汽車應(yīng)對(duì)復(fù)雜交通路況主要依靠以下幾方面。

首先是高度的環(huán)境感知能力，通過(guò)多傳感器融合系統(tǒng)，包括雷達(dá)、激光雷達(dá)、攝像頭和超聲波傳感器等，共同工作實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車輛周圍環(huán)境，獲取全面準(zhǔn)確的信息。

其次是強(qiáng)大的決策能力，依賴先進(jìn)的控制系統(tǒng)和人工智能技術(shù)，處理感知數(shù)據(jù)，做出合理駕駛決策，比如加速、制動(dòng)和轉(zhuǎn)向等，并能從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)優(yōu)化決策過(guò)程。

然后是車輛到一切（V2X）通信技術(shù)，與其他車輛、交通信號(hào)燈、道路傳感器等通信，提前獲取更多信息，更好地預(yù)測(cè)和響應(yīng)交通狀況。

此外，精準(zhǔn)的控制能力也很關(guān)鍵，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車輛狀態(tài)，精確控制油門、轉(zhuǎn)向等，確保安全平穩(wěn)行駛。

同時(shí)，要解決在惡劣天氣條件下保持高精度感知能力、處理復(fù)雜交通規(guī)則和異常情況、確保系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性等挑戰(zhàn)，需要持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新和大量實(shí)地測(cè)試。

百度提出基于車輛周圍情境預(yù)測(cè)車輛軌跡的方法和系統(tǒng)，通過(guò)感知駕駛環(huán)境獲取情境信息，提供給機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，從而做出安全適當(dāng)?shù)鸟{駛決策。

未來(lái)，實(shí)現(xiàn)零擁堵、零事故的自動(dòng)駕駛，不僅需要車輛自身成熟的自動(dòng)駕駛技術(shù)，還需要完善的智能化道路基建以及統(tǒng)一的自動(dòng)駕駛行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

車路協(xié)同是基礎(chǔ)，通過(guò)集中分散式模式，由信息管理中心統(tǒng)一調(diào)度，避免駕駛者問(wèn)題，讓交通更安全暢快。

道路和汽車也要高度統(tǒng)一設(shè)計(jì)，車輛性能和尺寸需相似，道路建設(shè)需為自動(dòng)駕駛開(kāi)辟專用道。

未來(lái)，高度自動(dòng)化無(wú)人駕駛還能帶來(lái)汽車共享化、改善電動(dòng)車?yán)m(xù)航等更多好處。

總之，無(wú)人駕駛汽車應(yīng)對(duì)復(fù)雜路況潛力巨大，隨著技術(shù)進(jìn)步和完善，將極大提高交通安全性和便利性。