Rozeznat značku a správně ji interpretovat je celkem jednoduché, ale jen v ideálních podmínkách. Problém nastává když je to v noci, v prudkém dešti, vánici, v mlze, část značky je zakrytá vegetací nebo orezlá apod. Sám jste uvedl dodatkové tabulky. Kolega SB přidal nejednoznačné umístění - jako typický příklad bych uvedl značku dej přednost v jízdě, za ní výjezd z rodinného domku, a pak křižovatku. Pak tady máme to nešťastné řízení na sněhu, kde prakticky nelze rozeznat krajnice ani vodorovné dopravní značení. Systémy založené na kamerách a LIDARu také díky odrazům selhávají na lesklých plochách.
Navíc je tu problém se samotným principem počítačového "vidění". Mapování mezi vstupem a výstupem neuronové sítě je často chybné. V tomhle PDF koukněte na obrázky 5 a 6, které ukazují, že pro člověka nepozorovatelným zkreslením obrazu lze neuronovou síť snadno "oblbnout".
http://cs.nyu.edu/~zaremba/docs/understanding.pdf
Současný pokrok v oblasti autonomních automobilů je úžasný. Problém je v tom posledním malém procentu, které je potřeba, aby se technologie dostala do běžného provozu, a které je zatraceně těžké překonat. Může to být tak náročné, že se vyplatí spíš upravit dopravní infrastrukturu pro autonomní automobily, než se je snažit spolehlivě provozovat v prostředí optimalizovaném na lidské řidiče.