無人駕駛的智能汽車應對突發惡劣天氣可以這樣做。

首先，采用多傳感器融合，把攝像頭、雷達、激光雷達等結合，發揮各自優勢，比如在暴雨天彌補單一傳感器不足，提升感知能力。

給傳感器用上特殊涂層或材料，像自清潔或加熱裝置，避免雨滴、冰雪干擾。

通過強化學習和預測模型，模擬學習大量天氣與交通數據，預測車輛行人行為，做出應對策略。

車輛動力學控制方面，先進的渦輪增壓系統能提高抓地力和穩定性，及時調整扭矩和車輪抓地力。

構建天氣感知網絡，與氣象局合作獲取實時天氣信息，調整行駛策略。重視數據，大量收集暴雨天氣數據，對原始數據高質量標注，比如雨滴水珠、路面狀況標注，車輛間還能共享數據。

在雪天，傳感器和圖像處理技術能幫助導航。像激光雷達精度高但惡劣天氣適應性差，毫米波雷達穿透能力好。攝像頭成像受惡劣天氣影響，算法上要去雨去雪去霧。

自動駕駛感知技術依賴數據標注，高質量標注能優化算法確保安全。

遇到緊急狀況，系統會安全制動，比如剎車減速靠邊停，或讓云端接管。企業會做大量仿真測試，出現事故能原地緊急停或安全靠邊停，聯系遠程運營中心協助救援。

總之，多種技術手段結合保障無人駕駛智能汽車在惡劣天氣下的安全行駛。