無人駕駛卡車目前面臨著感知、決策、控制、安全等多方面的技術(shù)難題。在感知層面，光照、天氣等會(huì)干擾傳感器的精準(zhǔn)判斷，不同類型傳感器也各有局限，且多傳感器融合存在困難。決策與控制方面，實(shí)時(shí)性和安全性欠佳。安全性上，碰撞避免、道路標(biāo)線識(shí)別都有挑戰(zhàn)。此外，復(fù)雜路況的識(shí)別、車輛間的控制與協(xié)調(diào)等，也都是無人駕駛卡車亟待突破的技術(shù)關(guān)卡 。

在感知層面，光照強(qiáng)度和可見度的變化對(duì)無人駕駛卡車的視覺感知與定位影響顯著。比如在強(qiáng)光直射或低光照環(huán)境下，攝像頭的成像質(zhì)量會(huì)大打折扣，導(dǎo)致對(duì)周圍物體的識(shí)別出現(xiàn)偏差，進(jìn)而干擾感知系統(tǒng)做出準(zhǔn)確判斷。同時(shí)，不同類型的感知技術(shù)，像攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等，雖然各自在某些方面表現(xiàn)出色，但也都存在缺點(diǎn)和瓶頸。例如激光雷達(dá)在惡劣天氣條件下性能會(huì)下降，攝像頭在低光照環(huán)境中效果不佳，毫米波雷達(dá)在近距離檢測(cè)時(shí)存在一定局限性。并且，將這些不同類型傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合并非易事，由于它們的數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)格式、精度等存在差異，使得多傳感器融合面臨諸多技術(shù)難題。

決策與控制環(huán)節(jié)同樣問題重重。在復(fù)雜的道路環(huán)境下，無人駕駛卡車需要實(shí)時(shí)做出準(zhǔn)確的決策，然而現(xiàn)有的決策方法往往難以滿足這種實(shí)時(shí)性要求。面對(duì)瞬息萬(wàn)變的交通狀況，如突然出現(xiàn)的行人、車輛的加塞等情況，決策系統(tǒng)可能無法迅速給出最佳應(yīng)對(duì)策略。而且，在處理復(fù)雜交通情況時(shí)，決策系統(tǒng)難以充分評(píng)估安全風(fēng)險(xiǎn)，不能完全確保車輛行駛的安全性。

安全性一直是無人駕駛卡車的核心關(guān)注點(diǎn)。碰撞避免是一大挑戰(zhàn)，受到車輛速度差、相對(duì)位置等多種因素影響，要精確計(jì)算并實(shí)施有效的避撞措施難度頗高。道路標(biāo)線識(shí)別也存在誤差，標(biāo)線的形狀、顏色變化以及天氣等因素，都會(huì)影響識(shí)別的準(zhǔn)確性，從而影響車輛的行駛軌跡規(guī)劃。此外，目前無人駕駛卡車尚不能實(shí)現(xiàn)高度自動(dòng)駕駛，距離真正的安全可靠運(yùn)行還有很大的提升空間。

路況識(shí)別對(duì)于無人駕駛卡車來說也是一個(gè)復(fù)雜的問題。道路環(huán)境千變?nèi)f化，不同的氣候條件、氣象狀況以及道路類型，都增加了路況識(shí)別的難度。而且，無人駕駛卡車高度依賴高精度傳感器數(shù)據(jù)，但傳統(tǒng)的路況識(shí)別方法在應(yīng)對(duì)復(fù)雜路況時(shí)存在局限性，同時(shí)周圍車輛、行人等復(fù)雜環(huán)境因素也會(huì)對(duì)路況識(shí)別產(chǎn)生干擾。

車輛控制與協(xié)調(diào)方面，無人駕駛卡車涉及位置、速度等多方面的精確控制。傳感器采集到的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行復(fù)雜的處理，包括特征提取、分析等步驟。并且，它還需要與其他車輛、交通基礎(chǔ)設(shè)施等進(jìn)行通信協(xié)同，實(shí)現(xiàn)車路協(xié)同，這對(duì)通信技術(shù)和協(xié)同算法都提出了很高的要求。

總結(jié)而言，無人駕駛卡車要實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用和成熟發(fā)展，需要在上述多個(gè)技術(shù)難題上取得實(shí)質(zhì)性突破。只有攻克感知、決策、控制、安全等方面的重重難關(guān)，提升各環(huán)節(jié)的技術(shù)水平和協(xié)同能力，才能讓無人駕駛卡車真正安全、高效地行駛在道路上，開啟智能運(yùn)輸?shù)男聲r(shí)代。