在自动驾驶技术的探索中，越野车因其复杂多变的行驶环境，成为了一个独特的挑战领域，不同于城市道路的平坦与规则，越野环境涉及崎岖山路、沙石路、泥泞小道等，对车辆的感知、决策与控制能力提出了更高要求。
挑战一：环境感知的局限性，越野环境中，GPS信号易受干扰，摄像头与雷达在恶劣天气下性能下降，如何保证在低可见度条件下的精准定位与障碍物识别，是首要难题。
解决方案：多模态融合感知技术，结合激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头以及惯性导航系统等，形成互补的感知网络，提高环境感知的鲁棒性与准确性，利用深度学习算法优化数据处理，实现复杂环境下的高效识别。
挑战二：动态路况的适应能力，越野路况多变，需车辆具备高度的自适应能力。
解决方案：智能决策与控制算法，通过强化学习等技术，使车辆能在不断变化的路况中学习最优驾驶策略，如坡道控制、岩石爬行等，提升越野驾驶的安全性与效率。
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