无人驾驶汽车在夜间和低光照的条件下行驶存在一定的挑战，但通过先进的技术手段和多重安全措施，它们仍然能够在这些情况下安全行驶。

无人驾驶汽车利用多种感知系统来应对夜间行驶的挑战，包括前置摄像头、红外传感器、激光雷达以及高精度地图等，这些设备可以在黑暗环境中探测到周围的道路状况及其他车辆和障碍物，红外热成像摄像头可以在低光环境下提供清晰的视觉信息，帮助自动驾驶系统识别行人、动物或其他障碍物，激光雷达则不受光线影响，能够精确地测量周围环境的距离和形状，从而确保车辆能够准确导航。

为了提高夜间行驶的安全性和可靠性，无人驾驶汽车还配备了多传感器融合技术，这种技术将不同类型的传感器数据整合在一起，以提高整体系统的感知能力，百度Apollo GO的自动驾驶车辆就采用了多传感器融合技术，即使在弱光环境干扰下也能正常运行，车载计算平台具有高度容错性和实时性，能够快速做出正确决策并控制车辆行驶。

除了硬件方面的改进，无人驾驶汽车的软件算法也在不断优化，通过机器学习和深度学习技术，自动驾驶系统可以更好地理解和预测夜间道路上可能发生的各种情况，从而采取更加谨慎和灵活的处理方式，当检测到前方有突然出现的行人或动物时，系统会立即降低车速并保持安全距离，在弯道处，系统会适当降低车速并保持平稳转向。

无人驾驶汽车已经具备了在夜间和低光照条件下安全行驶的能力，随着技术的不断进步，未来无人驾驶汽车在夜间行驶的性能有望进一步提升。