無人駕駛汽車在復雜路況下的應對辦法主要有以下幾種。

首先，當遇到無法識別的復雜路況時，可向人類求助。比如個人駕駛愛車在鄉間小道遇到無法判斷的路況，告知車輛即可通過；而對于物流服務車隊，可通過類似空中交通管制系統的平臺向遠程專業人員求助，無需每車配備隨車人員。

其次，百度提出了“基于車輛周圍的情境預測車輛的一個或多個軌跡的方法和系統”的專利。自動駕駛車輛通過感知駕駛環境來理解并作出決策，模擬人類思維方式。系統會感知或掃描駕駛環境來識別車輛，獲取其當前位置及情境信息，包括車輛無關特征和車輛相關特征，并將這些信息提供給機器學習模型，比如遞歸神經網絡模型，用于訓練并提供軌跡預測結果，從而讓車輛基于預測結果作出安全和適當的駕駛決策。

另外，準確感知周圍環境是基礎?，F有的雷達、激光雷達、攝像頭等感知技術能獲取豐富信息，但融合多傳感器數據實現全面感知是關鍵，惡劣天氣下的感知能力也需突破。感知后要根據信息做出正確決策和控制，結合交通規則、行為預測等因素，采用先進決策算法靈活應對。

精準的車輛控制也很重要，實時監測車輛狀態，根據決策精確控制油門、轉向等。

同時，無人駕駛系統的安全性和可靠性至關重要，需開發智能仿真測試系統，通過大量模擬場景全面驗證。

此外，新能源汽車的發展為無人駕駛提供了更好條件，政府相關法規政策的支持和引導也必不可少，各國在制定相關法規，涉及道路測試許可、保險責任認定、道路規則修訂等，為無人駕駛規模化應用提供保障。

總之，無人駕駛汽車雖面臨挑戰，但隨著技術進步和法規完善，未來前景廣闊，將為人們出行帶來巨大改變。