扫路车在自动驾驶技术中的‘盲区’探索，如何实现全域精准清扫？

在自动驾驶技术日益成熟的今天，扫路车作为城市清洁的重要工具，其智能化、自动化水平也正经历着前所未有的变革，在追求高效清扫的同时，一个不容忽视的“盲区”问题逐渐显现：如何在复杂多变的城市环境中，确保扫路车在狭窄街道、人行道边缘及交叉口等区域实现精准、无遗漏的清扫？

这要求我们不仅要关注GPS导航、激光雷达、摄像头等传感器的融合应用，还需在算法层面进行创新，如引入深度学习技术，使扫路车能够“理解”并适应复杂的城市地形，通过建立高精度的城市地图模型，为扫路车提供实时的环境感知与路径规划能力，确保其在行驶过程中能够灵活应对各种突发情况。

人机交互界面的优化也是关键一环，通过直观的指令系统和紧急制动机制，确保在必要时能够迅速接管车辆控制权，保障行人安全，扫路车在自动驾驶技术中的“盲区”探索，是推动城市清洁作业智能化、高效化的重要课题。