在自动驾驶技术日益成熟的今天，大型养路机械作为铁路维护的重要工具，其智能化、自动化升级成为行业关注的焦点，在推进其自动驾驶化的过程中，一个不容忽视的“盲区”是：如何确保在复杂多变的铁路环境中，机械能够准确识别并避开障碍物，尤其是那些处于机械传感器盲区内的物体？
针对这一问题，一种可能的解决方案是引入多源传感器融合技术，通过结合激光雷达、摄像头、超声波传感器等多种传感器的数据，可以构建更加全面、立体的环境感知系统，利用机器学习算法对传感器数据进行深度分析和处理，提高对障碍物的识别精度和速度，还可以考虑在关键区域设置人工干预装置，如紧急停止按钮或遥控装置，以应对极端情况下的安全风险。
虽然大型养路机械在自动驾驶技术中面临挑战，但通过多源传感器融合、机器学习算法优化以及人工干预装置的引入，我们可以逐步克服这些“盲区”，推动铁路维护作业向更加智能、高效的方向发展。
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