在自动驾驶技术的研发与测试中，小雪这一季节性气候现象常常被视为一个重要的考验，小雪时节，天气逐渐转冷，降雪、冰冻、低能见度等极端天气条件对自动驾驶系统的稳定性和安全性提出了严峻挑战。
问题： 如何确保自动驾驶车辆在小雪等极端天气下仍能保持高精度的环境感知和决策能力？
回答： 针对小雪环境下的自动驾驶挑战，首要之务是提升传感器的适应性和准确性，这包括采用具有更高灵敏度和更广视野的摄像头、雷达和激光雷达（LiDAR），以穿透低光和雪雾，捕捉到更精确的环境信息，利用深度学习算法对传感器数据进行融合处理，提高对复杂天气条件下的目标识别和跟踪能力。
建立并不断优化自动驾驶系统的安全边界模型至关重要，这包括设定合理的速度限制、制动距离模型以及在冰雪路面上保持更大车距的策略，通过模拟小雪天气下的各种驾驶场景进行大量测试和训练，使系统能够提前预判并采取相应措施，如自动调整行驶轨迹或降低车速，以应对突发情况。
通过技术创新和科学管理，我们可以在确保自动驾驶技术不断进步的同时，有效应对包括小雪在内的极端天气挑战，为乘客提供更加安全、可靠的出行体验。
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小雪测试中，自动驾驶安全边界的挑战在于如何巧妙地平衡技术创新与极端天气的复杂考验。
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