在自动驾驶技术日益成熟的今天，地下停车场这一特殊环境却成为了其发展的“暗夜挑战”，问题在于：如何在复杂多变的地下停车场环境中，确保自动驾驶车辆能够安全、准确地完成停车任务？
地下停车场的光线条件远不如地面，这对依赖视觉的自动驾驶系统构成了巨大挑战，地下停车场的结构复杂，包括狭窄的通道、急弯、坡道等，对车辆的路径规划和行驶控制提出了更高要求，地下停车场内还可能存在其他障碍物，如停放的车辆、临时堆放的物品等，这些都增加了自动驾驶的难度。
为了应对这些挑战，自动驾驶技术需要不断进化，可以通过增强视觉系统的适应性和鲁棒性，提高在低光环境下的识别能力，利用激光雷达、超声波等传感器融合技术，提升对周围环境的感知能力，通过深度学习和强化学习等人工智能技术，优化路径规划和行驶控制算法，使自动驾驶车辆能够更好地适应地下停车场的复杂环境。
地下停车场对自动驾驶技术而言是一个充满挑战的“暗夜”，但通过持续的技术创新和优化，我们有望克服这些困难，让自动驾驶技术在更广泛的场景中实现安全、高效的运行。
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地下停车场成为自动驾驶技术‘暗夜挑战’的试炼场，考验着AI在复杂环境中的导航与避障能力。
地下停车场成为自动驾驶技术‘暗夜挑战’的极限考场，考验着AI在低光环境中的智慧与勇气。
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