机器视觉在自动驾驶中的常见故障及解决方案主要包括以下几点：
一、目标检测和识别的准确性不足
故障描述：在自动驾驶中，目标检测和识别是至关重要的一环。现实生活中的场景较为复杂，可能会有光照变化、阴影、模糊图像等情况，导致目标检测和识别的准确性不足。
解决方案：使用更高级的深度学习模型。近年来，深度学习模型在计算机视觉领域取得了巨大的突破，使用更高级的模型可以提高目标检测和识别的准确性。
二、横向控制问题
故障描述：
1. 横向控制过程中，容易出现控制超调，导致急速偏离车道。
2. 当驾驶员踩油门踏板对纵向进行加速控制时，横向压线行驶不退出。
3. 驾驶员对方向盘超控后，系统出现强烈对抗或极易退出两种极端。
解决方案：针对横向控制问题，需要对自动驾驶系统的控制器和执行器进行精细的调校和优化，确保控制信号的准确发送和执行器的及时响应。
三、跟线控制功能缺陷
故障描述：
1. 对于相邻车道某些大车或异形车会造成的压迫感无法做到自适应的规避或躲闪。
2. 对于进入弯道无法做到提前限速，经常导致入弯困难或弯道偏离正常车道。
解决方案：针对跟线控制功能缺陷，可以通过优化智能驾驶系统的算法和逻辑，提高系统对复杂道路环境的适应能力和应对能力。
机器视觉在自动驾驶中的常见故障主要包括目标检测和识别的准确性不足、横向控制问题以及跟线控制功能缺陷等。针对这些问题，可以通过使用更高级的深度学习模型、对自动驾驶系统的控制器和执行器进行精细的调校和优化以及优化智能驾驶系统的算法和逻辑等解决方案来加以解决。
