自动驾驶车目前面临的主要技术难题有哪些？

自动驾驶车目前面临的主要技术难题包括传感器局限性、算法复杂度、高精度地图依赖及计算能力要求高等。传感器在恶劣天气与特殊光照条件下性能受限，影响对环境的准确感知；算法应对复杂交通场景及异常情况时，难以快速给出最佳决策；高精度地图不仅维护成本高，覆盖范围也有限；而高性能计算芯片和传感器成本高昂，限制了技术普及，且计算延迟还会带来安全隐患 。

在传感器局限性方面，强降雨、浓雾等恶劣天气对其影响巨大。摄像头的视线会被遮挡，就如同人在大雾中难以看清前方物体一样，无法精准捕捉道路上的标识、车辆和行人等信息。激光雷达的探测距离也会大幅减少，不能全面感知周围环境。而光照条件同样棘手，逆光或强光时，摄像头拍摄的图像质量下降，目标检测与识别变得困难重重，这些都极大影响了自动驾驶车对环境的感知。

算法复杂度也是一大挑战。交通场景复杂多变，在多车道变道、交通堵塞等情况下，算法很难快速做出正确决策。现实中的交通状况充满不确定性，目前的技术无法完全模拟人类的经验和判断力。遇到一些异常情况，如突然闯入道路的动物，算法难以迅速制定出最佳应对策略，对计算能力和算法的鲁棒性提出了极高要求。

高精度地图虽为自动驾驶提供了重要支持，但它的依赖性问题突出。地图需要频繁更新以保证准确性，这带来了高昂的维护成本。而且，其覆盖范围有限，在一些偏远地区或新修建的道路，可能无法提供有效的地图数据，影响自动驾驶车的正常行驶。

计算能力要求高同样制约着自动驾驶技术的发展。高性能计算芯片和传感器成本居高不下，使得大规模推广面临经济压力。同时，实时处理大量数据对计算能力要求极高，哪怕微小的处理延迟，在高速行驶的车辆上都可能引发严重的安全问题。

总之，自动驾驶车要实现广泛应用和安全运行，需要突破上述诸多技术难题。只有解决了传感器、算法、地图以及计算能力等方面的问题，自动驾驶车才能真正驶向更安全、更便捷的未来。