在雾霾天气下，能见度极低，这对自动驾驶汽车提出了严峻的挑战，传感器如激光雷达、摄像头等在雾霾中会受到严重干扰，导致感知精度大幅下降，甚至出现误判，雾中的水滴可能被误认为其他车辆或行人，从而引发安全隐患。
为了应对这一挑战，自动驾驶技术需要采用多层次的冗余设计，除了依赖传统的传感器外，还可以增加毫米波雷达等穿透力更强的设备，以及利用高精度地图和V2X（车与万物互联）技术来弥补视觉传感器的不足，通过机器学习和大数据分析，可以不断优化算法模型，提高在恶劣天气下的决策能力。
雾霾天气下自动驾驶汽车的安全与性能保障是一个复杂而关键的问题，通过多层次的技术手段和不断优化的算法模型，我们可以逐步克服这一难题，让自动驾驶技术在各种天气条件下都能稳定、安全地运行。
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在雾霾笼罩的条件下，自动驾驶需依赖高精度传感器、AI算法与实时数据融合技术确保安全行驶。
雾霾中自动驾驶，需依赖高精度传感器与AI算法优化导航系统保障安全性能。
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