在自动驾驶技术日益成熟的今天，全挂车作为特殊运输工具，其自动驾驶的挑战尤为突出，由于全挂车结构复杂、车身长、转弯半径大，导致其周围存在大量传统雷达和摄像头难以覆盖的“盲区”，这些盲区不仅影响车辆的感知能力，还对控制策略提出了更高要求。
为了解决这一问题，自动驾驶系统需采用多种传感器融合技术，如激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达（MMW）和高清摄像头等，以实现360度无死角的环境感知，通过先进的算法对数据进行处理和分析，提高对全挂车周围环境的理解和预测能力。
针对全挂车在转弯时因内轮差导致的盲区问题，自动驾驶系统还需引入更精确的车辆动力学模型和运动学模型，以实现更精准的路径规划和控制策略，才能确保全挂车在自动驾驶过程中的安全性和可靠性，推动自动驾驶技术在物流运输领域的应用与发展。
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