在自动驾驶技术的广泛应用中，隧道环境因其特殊性和复杂性，成为了一个亟待解决的挑战。问题： 在自动驾驶汽车穿越隧道时，如何准确感知和预测隧道内外的环境变化，以实现安全、高效的行驶？
回答： 针对这一问题，自动驾驶系统需采用多层次、多传感器的融合技术，利用高精度的LiDAR和雷达，在进入隧道前提前扫描并建立三维环境模型，以预测隧道内的障碍物和行人，通过集成摄像头和红外传感器，实时监测隧道内光线变化和行人动态，确保在低能见度下也能做出快速反应，结合GPS和惯性导航系统，精确计算车辆位置和速度，避免因隧道内弯道或坡度导致的定位误差。
为进一步提高安全性，自动驾驶系统还需引入机器学习算法，通过大量历史数据的学习，优化对隧道内突发情况的预测和应对策略，与云端服务器实时通信，获取实时交通信息和路况数据，为自动驾驶汽车提供更全面的决策支持。
通过多技术融合与智能算法的优化，自动驾驶汽车在隧道中的安全与高效行驶将不再是难题，为未来智能交通系统的发展奠定坚实基础。
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