在自动驾驶技术的广泛应用中，地下停车场因其独特的结构和环境，成为了技术实现的一大挑战，由于地下停车场光线昏暗、空间狭小且布局复杂，传统GPS信号难以有效工作，导致车辆难以实现精准定位，地下停车场的障碍物多且动态变化，如停放的车辆、柱子等，给自动驾驶车辆的避障和路径规划带来巨大困难。
为解决这一问题，自动驾驶技术需融合多种传感器（如激光雷达、摄像头、超声波传感器等）进行环境感知，并利用机器学习和人工智能算法进行数据处理和决策，建立精确的地下停车场地图和动态更新机制也是关键，通过不断优化算法和提升硬件性能，自动驾驶车辆将能在地下停车场中实现安全、高效的自主导航与停车，为未来智能交通系统提供重要支撑。
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地下停车场自动驾驶技术面临精准定位与复杂避障挑战，需融合高精度传感器、AI算法及深度学习优化。
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