一、引言

自动驾驶系统（ADS）为汽车工业开辟了一个新的领域，并为未来的交通提供了新的可能性，具有更高的效率和舒适的体验。然而，恶劣天气条件下的自动驾驶一直是阻碍自动驾驶车辆（AVs）进入L4级或更高自动化级别的问题。

天气现象对交通运输有各种负面影响。平均而言，全球降雨发生率为11.0%。已经证明，在降雨条件下发生事故的风险比正常情况高70%。世界上77%的国家都有雪。以美国国家统计数据为例，每年有超过3万起车辆碰撞事故发生在多雪或结冰的道路上，或在降雪或雨夹雪期间，因此雪的威胁是真实存在的。雾、雾霾、沙尘暴和强光等现象严重降低了可视性，给驾驶带来的困难显而易见。由天气直接或间接引起的次要问题，如冷热、污染或车辆硬件损坏，也会对载人和自动驾驶汽车产生不可预测或不良影响。

尽管在恶劣的天气条件下进行了大量的自动驾驶研究和测试，但当挡风玻璃雨刮器在雨雪中连续运行时，车辆就会停止运行。比如：在爱沙尼亚的冬季，由于气温较低，自动控制的小型公共汽车无法在夜间正常充电，并且由于额外的取暖而耗电，不得不减少每天的运行时间。另一方面，芬兰自动驾驶公共汽车并没有因为下雪而停滞不前，而且已经开始在下雪天气进行公开试驾。

目前知道的，L2级自动驾驶在雨雪条件下的性能几乎不能满足预期，比如车道保持功能在公路雪地打滑时汽车会转向过度。特斯拉的Autopilot可以在正常的雨雪中导航，路标清晰可见，但在某些棘手的情况下，如暴雨或车道线出现遮盖时候仍然难以驾驶。另一个典型的2级自动驾驶供应商，GM的supercruise，官方禁止在湿滑或其他不利条件下（包括雨、雨夹雪、雾、冰或雪）使用自动驾驶功能。显然，恶劣的天气条件限制了人类驾驶方向盘，AVs仍然不能完全相信它能独自工作。因此，为了让ADS继续向前推进到下一个时代，自动驾驶汽车需要更多的时间来适应各种天气。

作为车辆传感器的信息源，环境状态直接受到天气条件的影响。这些变化增加了ADS用受损数据完成目标检测、跟踪和定位任务的难度，因此规划和控制也将不同于正常情况。天气也可能影响自车本身，并产生附加影响，如风和路面状况。自车或周围车辆状态的变化所带来的间接影响，反过来会导致环境状态的变化，并形成一个循环。如图所示是恶劣天气下自动驾驶系统的信息流图：

二、天气对传感器的影响

一段时间以来，天气挑战一直是ADS的瓶颈，为了解决这个问题，人们做了很多努力。事实上，气象学会一直在研究恶劣天气及其与道路安全的关系。当自动驾驶汽车还没有引起市场的广泛

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