据悉，密歇根州立大学的研究确定了核心问题是用于对计算机视觉数据进行排序的算法，而并非是用来探测障碍物的摄像头。

　　该大学的电气和计算机工程教授Hayder Radha表示：“当我们运行此类算法时，我们探测功能有非常明显的退化，即使是非常弱的降雨都会造成一些很严重的问题，而随着降雨强度增加，即使最先进机制的性能都可能会几乎瘫痪。”

　　此外，研究人员还发现，计算机视觉算法不能在小雨中探测到20%的物体，如果降雨强度增加了三倍，则探测故障率也会随之增加一倍。且某些季节性变化因素也会影响雷达和激光雷达等自动驾驶车辆的传感器。自动驾驶系统则需要更新高分辨率地图才能应对季节性场景变化。

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