自動駕駛公交車的技術(shù)難點主要集中在環(huán)境感知、決策制定、控制系統(tǒng)等方面。環(huán)境感知中，各類傳感器在精確識別和定位上有難點；決策制定要依據(jù)復(fù)雜信息提供合理策略并非易事；控制系統(tǒng)需實時反饋調(diào)整車輛參數(shù)，實現(xiàn)精確控制也頗具挑戰(zhàn)。此外，傳感器數(shù)據(jù)處理、控制算法優(yōu)化、通信技術(shù)穩(wěn)定性等方面，同樣存在亟待攻克的技術(shù)關(guān)卡 。

在環(huán)境感知環(huán)節(jié)，常用的激光雷達、攝像頭、超聲波傳感器和毫米波雷達等，雖各司其職卻都有局限。例如，攝像頭在光線不佳，如夜晚、暴雨天氣下，成像質(zhì)量會大打折扣，影響對周圍物體的識別；激光雷達雖能構(gòu)建高精度三維點云圖，但面對極端天氣，像濃霧、大雪，其探測精度也會降低。并且，不同傳感器的數(shù)據(jù)融合也是一大難題，要把多種不同類型、不同精度的數(shù)據(jù)整合起來，精準呈現(xiàn)車輛周邊環(huán)境，技術(shù)難度頗高。

決策制定方面，模型預(yù)測控制、強化學(xué)習(xí)等方法雖各有優(yōu)勢，但要綜合過去數(shù)據(jù)與當下復(fù)雜路況做出準確決策困難重重。城市公交行駛路線復(fù)雜，隨時可能出現(xiàn)突發(fā)狀況，像行人突然橫穿馬路、其他車輛違規(guī)變道等，這要求決策系統(tǒng)能在瞬間分析并給出最佳行駛策略，對算法的學(xué)習(xí)能力與實時分析能力都是巨大考驗。

控制系統(tǒng)要實現(xiàn)對車輛驅(qū)動力、制動力和轉(zhuǎn)向力的精確調(diào)控，需建立在對環(huán)境感知和決策制定的準確反饋之上。車輛行駛過程中的路況不斷變化，系統(tǒng)必須迅速響應(yīng)，調(diào)整參數(shù)。比如在急剎車后重新啟動，如何精準控制驅(qū)動力避免車輛頓挫；在轉(zhuǎn)彎時，怎樣合理控制轉(zhuǎn)向力確保行駛安全與平穩(wěn)，都需要高度精密的控制技術(shù)。

自動駕駛公交車的技術(shù)難點貫穿多個環(huán)節(jié)，從環(huán)境感知到?jīng)Q策制定，再到控制系統(tǒng)，每個環(huán)節(jié)都緊密相連，牽一發(fā)而動全身。只有逐一攻克這些難題，不斷優(yōu)化技術(shù)，自動駕駛公交車才能真正安全、高效地行駛在城市道路上，為人們的出行帶來便利 。