雨雪天气适应是指自动驾驶系统在降水、积雪、结冰等恶劣气象条件下保持可靠感知与决策能力的技术体系。其核心在于通过多模态传感器融合、环境模型动态修正及控制策略自适应调整，解决能见度降低、路面附着系数突变等典型挑战。不同于常规驾驶场景，该系统需针对雨滴对激光雷达的干扰、雪花在摄像头形成的视觉噪声、毫米波雷达的多路径效应等特殊问题进行算法层面的鲁棒性设计。
在实际产品开发中，雨雪适应能力直接关系到自动驾驶系统的地域普适性。例如北美地区要求车辆通过密歇根冬季测试认证，而北欧厂商则更注重黑冰路面的制动控制算法。当前主流方案采用基于物理的传感器退化模型进行数据增强，配合时序特征提取网络提升环境理解连续性，但极端天气下的长尾问题仍是制约商业化落地的关键瓶颈。值得关注的是，Waymo在2023年CVPR公布的《Adverse Weather Dataset》为相关研究提供了宝贵的基准数据。