自動駕駛出租車應對突發惡劣天氣可以從多個方面著手。

首先是感知方面，采用更高精度的傳感器，像激光雷達和高清攝像頭，能更好感知周圍環境。不同類型傳感器融合，綜合發揮優勢，彌補單一傳感器缺陷。比如在暴雨中，多傳感器融合能提高感知能力。

其次是防護措施，在攝像頭和激光雷達等傳感器上應用特殊涂層或材料，減少雨滴附著，用自清潔設計或加熱裝置預防干擾。

再者是算法優化，利用強化學習和深度學習等技術訓練系統，在惡劣天氣下做出準確決策。比如預測其他車輛和行人行為，做出相應應對策略。

還有動力控制，采用先進的渦輪增壓系統，調整扭矩分配和車輪抓地力控制，提升車輛在濕滑路面的穩定性。

同時構建天氣感知網絡，與氣象局等合作獲取實時天氣信息，根據情況調整行駛策略。

另外，數據至關重要。收集大量惡劣天氣數據，進行高質量標注，為系統提供準確全面的預警信息，訓練模型更好應對。像 Waymo 能將自動駕駛出租車變成移動氣象站，結合數據準確報告實時天氣，準確定位天氣變化地點。

總之，通過這些方法，自動駕駛出租車能更好應對突發惡劣天氣，保障安全和穩定運行。