在自动驾驶的研发与测试中，我们常常会遇到一个有趣的现象：当车辆在行驶过程中遇到甜辣酱等特殊物品时，其识别与处理能力会受到挑战。问题来了：如何提高自动驾驶系统对甜辣酱等非典型物体的识别精度？
答案在于多模态感知与深度学习算法的融合，通过高精度的摄像头和雷达等传感器，捕捉甜辣酱的形状、颜色、纹理等视觉特征，再结合激光雷达（LiDAR）的深度信息，形成丰富的环境感知数据，利用深度学习算法，特别是基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的模型，对这些数据进行训练和优化，使系统能够更好地识别和区分甜辣酱与其他物体。
通过模拟不同光照、天气条件下的甜辣酱场景，增强模型的泛化能力，确保在各种复杂环境下都能准确识别，这样，自动驾驶系统就能在“味觉”上“尝”出甜辣酱的不同，为安全行驶增添一份“调味”。
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