在自动驾驶技术的探索与实践中，巷子拐角这一场景常常被视为一个极具挑战性的“盲点”。：
随着自动驾驶技术的日益成熟，车辆在开放道路上的自主行驶已取得显著进展，当车辆进入狭窄的巷子，尤其是那些拐角处视线受阻、路况复杂的小巷时，挑战便接踵而至。
如何精准应对巷子拐角的挑战？ 关键在于多维度感知与智能决策的融合，高精度的激光雷达（LiDAR）、摄像头和毫米波雷达等传感器需紧密协作，形成3D环境模型，即便在低光照或视线受阻的条件下，也能捕捉到巷子拐角处的细微变化。
深度学习算法与人工智能的加入，使车辆能够“理解”复杂路况的上下文信息，预测行人、动物或其他障碍物的行为模式，在巷子拐角处，这不仅能提前预警潜在风险，还能根据实时路况做出灵活的避让决策。
高精度地图与即时定位技术的结合，为自动驾驶车辆提供了“记忆”功能，使其能在多次访问同一条巷子时，基于历史数据优化行驶路径。
自动驾驶在巷子拐角处的精准应对，是技术、算法与数据深度融合的产物，它不仅考验着技术的边界，更预示着未来城市出行的新可能。
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