全自动驾驶汽车的一个主要挑战是在恶劣的天气中航行。雪尤其会混淆关键的传感器数据，这些数据有助于车辆测量深度、找到障碍物并保持在黄线的正确一侧，假设它是可见的。密歇根州的基维诺半岛每年冬天平均降雪超过 200 英寸，是将自动驾驶汽车技术推向极限的理想场所。在 SPIE Defense + Commercial Sensing 2021 上发表的两篇论文中，密歇根理工大学的研究人员讨论了雪天驾驶场景的解决方案，这些解决方案可以帮助将自动驾驶选项带到芝加哥、底特律、明尼阿波利斯和多伦多等雪地城市。

就像有时的天气一样，自主权不是晴天或下雪是非指定。自动驾驶汽车涵盖了多个级别，从市场上已有的带有盲点警告或制动辅助功能的汽车，到可以切换自动驾驶模式的汽车，再到其他可以完全自主导航的汽车。主要汽车制造商和研究型大学仍在调整自动驾驶技术和算法。偶尔会发生事故，要么是由于汽车人工智能 (AI) 的错误判断，要么是人类驾驶员对自动驾驶功能的误用。

人类也有传感器：我们的扫描眼睛、我们的平衡感和运动感以及我们大脑的处理能力帮助我们了解我们的环境。这些看似基本的输入使我们能够在几乎所有场景中驾驶，即使它对我们来说是新的，因为人类的大脑擅长概括新的体验。在自动驾驶汽车中，安装在万向节上的两个摄像头使用立体视觉来扫描和感知深度以模拟人类视觉，而平衡和运动可以使用惯性测量单元进行测量。但是，计算机只能对它们以前遇到过或被编程识别的场景做出反应。

由于人工大脑还没有出现，特定任务的人工智能 (AI) 算法必须主导——这意味着自动驾驶汽车必须依赖多个传感器。鱼眼相机扩大了视野，而其他相机的作用很像人眼。红外线接收热信号。雷达可以看穿雾和雨。光探测和测距(激光雷达)穿透黑暗并编织出激光束线的霓虹灯挂毯。