罗盘 / 恶劣天气感知鲁棒性
暗星档案 · 未点亮的星恶劣天气感知鲁棒性
本条为初评草案（AI 辅助编目）：T 阶为三问初评（撬动面 × 停滞度 × 临界性），双评过 σ 门并红蓝复核后才升"已建档"。查不到的字段留空不编。点亮者会进入亮星候选流程，其贡献与星阶按 HCF 独立重评，不从暗星自动继承。
恶劣天气感知鲁棒性T5 量级 · 新星
让自动驾驶在暴雨暴雪浓雾里也能看清路
所属星云路权归零·全自动驾驶自由通达
暗星编号DS-1005
轴E · 能量与能力前沿
领域engineering
状态初评草案 · 待双评与红蓝复核
这是什么 · 为什么难
摄像头、激光雷达、毫米波雷达在强降雨、暴雪、浓雾、强逆光等恶劣天气下信噪比大幅下降,点云噪声、图像模糊、探测距离骤减,是当前限制自动驾驶全天候部署的核心传感器瓶颈之一。攻破意味着车辆在任意天气条件下都能维持接近晴天的感知精度和探测距离,不再需要因天气原因收缩运营域(ODD)或退出接管。这依赖传感器硬件(如4D成像雷达、防雾激光雷达)与算法端(去噪、多模态融合抗干扰)协同突破。
卡在哪 · 机制级卡点
物理层面恶劣天气对光学/激光信号的散射衰减是硬约束,单靠算法难以完全补偿;多传感器融合在各模态同时失效时缺乏可靠的降级策略,行业尚无公认的全天候感知标准解法。
怎么参与
关注4D毫米波雷达/抗雾激光雷达传感器创业公司招聘,或参与恶劣天气自动驾驶数据集(如 nuScenes、CADC)相关研究