在自动驾驶技术的研发与应用中，城市道路的测试与验证已取得显著进展，但当车辆需穿越自然环境，如茂密的森林时，挑战便接踵而至，森林地形复杂，道路状况多变，树木、灌木、草丛等障碍物密集，加之天气多变，如雨雾、能见度低等，这些都给自动驾驶系统的感知、决策与控制带来了前所未有的挑战。
森林中的植被密集，对激光雷达（LiDAR）、摄像头等传感器的信号产生严重干扰，导致障碍物检测的准确性和及时性大打折扣，由于森林内光线变化大，摄像头在低光或强光环境下可能无法有效捕捉清晰图像，影响目标识别，雨雾天气下，能见度降低，进一步增加了感知难度，森林地形的复杂性和不确定性要求自动驾驶系统具备更高的决策灵活性和应变能力。
为应对这些挑战，自动驾驶技术需在算法层面进行优化，提高传感器数据的融合与处理能力，增强对复杂环境的适应性和鲁棒性，通过大量在森林环境下的测试与学习，不断优化模型，提升自动驾驶车辆在自然环境中的安全性和可靠性，我们才能让自动驾驶技术真正跨越城市界限，进入更广阔的自然世界。
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