L2自動駕駛在惡劣天氣下可靠性存在一定挑戰(zhàn)，但整體仍有不錯的表現(xiàn)。在惡劣天氣中，各類傳感器如激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)易受影響，進(jìn)而干擾自動駕駛功能。然而，也有許多提升可靠性的技術(shù)手段，比如多傳感器融合、建立惡劣天氣訓(xùn)練數(shù)據(jù)集等。并且在實(shí)際應(yīng)用里，像芬蘭的自動駕駛公共汽車、東風(fēng)智能網(wǎng)聯(lián)巴士等，都通過技術(shù)協(xié)同在惡劣天氣下實(shí)現(xiàn)了正常運(yùn)行，帶來保障與便利 。

具體來說，激光雷達(dá)在雪天、風(fēng)沙天等惡劣環(huán)境下，其反射信號會受到干擾，導(dǎo)致獲取的環(huán)境信息出現(xiàn)偏差。毫米波雷達(dá)在雨霧天氣里，探測精度和范圍都會有所下滑，影響對周邊物體的準(zhǔn)確感知。這些傳感器性能的波動，無疑給L2自動駕駛的穩(wěn)定運(yùn)行帶來了阻礙。

不過，多傳感器融合技術(shù)為解決這一問題提供了有效途徑。它將攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，彌補(bǔ)彼此的不足。比如，攝像頭擅長識別物體的形狀和顏色，激光雷達(dá)能精確獲取物體的距離信息，二者結(jié)合就能更全面、準(zhǔn)確地感知周圍環(huán)境。

建立惡劣天氣訓(xùn)練數(shù)據(jù)集也是關(guān)鍵一環(huán)。通過大量收集在各種惡劣天氣下的行車數(shù)據(jù)，對算法進(jìn)行針對性訓(xùn)練和優(yōu)化，使自動駕駛系統(tǒng)能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的天氣狀況。利用仿真與模擬平臺，創(chuàng)建各種虛擬的惡劣天氣場景，對自動駕駛技術(shù)進(jìn)行反復(fù)測試和改進(jìn)，進(jìn)一步提升其在實(shí)際應(yīng)用中的可靠性。

此外，V2X技術(shù)、路面檢測以及先驗(yàn)地圖等技術(shù)手段也為L2自動駕駛在惡劣天氣下的運(yùn)行提供了有力支持。東風(fēng)智能網(wǎng)聯(lián)巴士、蘑菇車聯(lián)等實(shí)際案例都充分證明，通過這些技術(shù)的協(xié)同作用，L2自動駕駛在惡劣天氣下的可靠性得到了顯著提升，為人們的出行提供了更多的安全保障和便利。

總之，盡管L2自動駕駛在惡劣天氣下會面臨傳感器受影響等挑戰(zhàn)，但憑借眾多先進(jìn)的技術(shù)手段，其可靠性正在不斷提高。隨著技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步，未來L2自動駕駛在惡劣天氣下將更加穩(wěn)定可靠，為智能出行帶來更多可能 。