在自动驾驶技术的不断进步中，环境监测作为其“眼睛”和“大脑”，扮演着至关重要的角色，它不仅需要实时捕捉周围环境的信息，还需对收集到的数据进行深度分析和处理，以支持自动驾驶系统做出安全、高效的决策。
一个关键问题是：如何在复杂多变的交通环境中，确保环境监测系统的准确性和可靠性？答案在于采用多源传感器融合技术，这包括雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头以及超声波传感器等，它们各自拥有独特的优势和局限性，通过算法将这些不同类型的数据进行融合，可以弥补单一传感器的盲区，提高对障碍物、行人、道路标志等识别的准确度。
利用机器学习和人工智能技术对历史数据进行训练和优化，使环境监测系统能够不断学习和适应新的交通场景，提升其决策的灵活性和智能性，通过分析大量交通流数据，系统可以预测并规避拥堵路段，选择最优行驶路径。
通过多源传感器融合与机器学习技术的结合，可以显著提升自动驾驶系统的环境监测能力，为乘客提供更加安全、舒适的出行体验。
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