第30章 人工智能辅助的自动驾驶决策系统鲁棒性提升策略研究（2/5）
（一）环境感知的不确定性
传感器噪声、恶劣天气条件和复杂道路场景对环境感知的影响。
（二）数据偏差和噪声
训练数据的质量和代表性不足，导致模型对新情况的适应性差。
（三）算法的局限性
现有决策算法在处理复杂和罕见情况时的不足。
（四）硬件故障和通信延迟
车载硬件的可靠性和车与外界通信的稳定性问题。
四、人工智能辅助的自动驾驶决策系统鲁棒性提升策略
（一）多传感器融合与冗余设计
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（一）环境感知的不确定性
传感器噪声、恶劣天气条件和复杂道路场景对环境感知的影响。
（二）数据偏差和噪声
训练数据的质量和代表性不足，导致模型对新情况的适应性差。
（三）算法的局限性
现有决策算法在处理复杂和罕见情况时的不足。
（四）硬件故障和通信延迟
车载硬件的可靠性和车与外界通信的稳定性问题。
四、人工智能辅助的自动驾驶决策系统鲁棒性提升策略
（一）多传感器融合与冗余设计
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