智能駕駛輔助系統(tǒng)在應(yīng)對(duì)復(fù)雜路況時(shí)，主要通過(guò)以下方式來(lái)解決問(wèn)題。

首先，利用多種先進(jìn)傳感器，如激光雷達(dá)、攝像頭、超聲波傳感器等，實(shí)時(shí)感知車輛周圍環(huán)境，獲取精確的距離、速度、物體類型等信息。

其次，通過(guò)復(fù)雜的算法和模型對(duì)感知到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，能夠識(shí)別道路上的各種物體、車輛和行人，并預(yù)測(cè)其行為，同時(shí)分析路況、交通標(biāo)識(shí)和信號(hào)燈等情況。

當(dāng)檢測(cè)到潛在道路危險(xiǎn)，如交通事故、行人突然穿越馬路或道路突然變窄，系統(tǒng)會(huì)發(fā)出聲音、光線或震動(dòng)等警示信號(hào)提醒駕駛員。若駕駛員未及時(shí)反應(yīng)，系統(tǒng)還能自動(dòng)剎車或躲避障礙物。

然而，智能駕駛輔助系統(tǒng)也有其局限性。比如在某些極端天氣或復(fù)雜場(chǎng)景下，可能會(huì)出現(xiàn)識(shí)別不準(zhǔn)確的情況。所以駕駛員不能完全依賴該系統(tǒng)，仍要保持警惕，時(shí)刻監(jiān)控道路狀況。

同時(shí)，要按照制造商建議定期維護(hù)和更新系統(tǒng)，了解系統(tǒng)的局限性，并始終遵守交通規(guī)則。

目前，一些車企推出的相關(guān)方案也在不斷優(yōu)化，像百度提出的基于車輛周圍情境預(yù)測(cè)車輛軌跡的方法和系統(tǒng)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)車輛進(jìn)行預(yù)測(cè)。

在智能駕駛挑戰(zhàn)賽中，參賽車輛需具備強(qiáng)大的環(huán)境感知、決策規(guī)劃和精準(zhǔn)控制能力，利用先進(jìn)傳感器技術(shù)、高精度地圖、強(qiáng)大的算法模型等關(guān)鍵技術(shù)來(lái)應(yīng)對(duì)復(fù)雜路況。

另外，類似 MINIEYE AI 防碰儀這樣的消費(fèi)級(jí) ADAS 設(shè)備，能實(shí)現(xiàn)前車防碰告警、安全車距提醒、行人防碰告警、前車啟動(dòng)提醒、車道偏離預(yù)警等功能，輔助駕駛者解決通勤中的痛點(diǎn)。

總之，智能駕駛輔助系統(tǒng)在不斷發(fā)展完善，但駕駛者仍需謹(jǐn)慎使用，確保行車安全。