车载硬件的可靠性和车与外界通信的稳定性问题。

四、人工智能辅助的自动驾驶决策系统鲁棒性提升策略

（一）多传感器融合与冗余设计

结合多种类型的传感器，如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等，并采用冗余配置提高感知的可靠性。

（二）数据增强和预处理

通过数据增强技术增加数据的多样性，同时进行有效的数据清洗和预处理，减少噪声和偏差。

（三）强化学习与模型优化

利用强化学习算法训练决策模型，不断优化模型结构和参数，提高模型的泛化能力。

（四）故障检测与容错机制

实时监测硬件和软件的状态，建立容错机制，确保系统在部分故障时仍能安全运行。

（五）模拟和仿真环境的应用

通过构建逼真的模拟和仿真环境，进行大量的虚拟测试和验证，提前发现潜在问题。

五、实验与案例分析

（一）实验设计

设置不同的干扰和不确定性场景，对比采用鲁棒性提升策略前后系统的性能。

（二）实验结果与分析