在自动驾驶技术的探索中，我们常常会遇到各种“硬”挑战，如传感器精度、算法优化、硬件集成等，一个鲜为人知的“软”挑战却常常被忽视——那就是如何处理自动驾驶车辆在行驶过程中遇到的“面条”——即道路上的行人。
在自动驾驶系统中，行人检测是至关重要的环节，不同于车辆和障碍物，行人的行为具有高度的不确定性和动态性，他们可能突然改变方向、速度或甚至停下，这要求自动驾驶系统不仅要具备高精度的视觉识别能力，还要有强大的决策能力来应对这些突发情况。
为了解决这一“软”挑战，自动驾驶公司正致力于开发更先进的深度学习算法和更智能的决策引擎，这些技术能够通过分析大量数据，学习行人的行为模式，并预测其可能的行动轨迹，结合高精度的传感器和雷达系统，确保在复杂多变的交通环境中，自动驾驶车辆能够安全、有效地与行人互动。
虽然“面条”看似柔软无害，但在自动驾驶的领域中，它却是一个不容小觑的挑战。
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