在繁忙的机场候机厅中，自动驾驶行李车作为高效运输的重要一环，其路径规划的优化显得尤为重要。问题： 如何确保在复杂多变的候机厅环境中，自动驾驶行李车既能快速准确地完成任务，又能有效避免与旅客、其他车辆及障碍物的碰撞？
回答： 针对这一问题，首先需利用高精度地图和实时定位技术，构建精确的候机厅环境模型，通过集成雷达、摄像头、激光测距仪等多源传感器数据，实现3D环境感知，准确识别障碍物和动态目标，在此基础上，采用先进的路径规划算法，如基于图搜索的A*算法或深度学习的强化学习算法，结合实时交通信息，动态调整最优路径，引入机器学习技术，对历史数据进行学习分析，预测未来可能出现的障碍和需求热点，提前规划最优路线，通过车车通信（V2V）和车基础设施通信（V2I）技术，实现自动驾驶行李车之间的协同与信息共享，进一步提升整体运输效率。
通过上述措施，不仅可大幅提高自动驾驶行李车在候机厅的作业效率与安全性，还能有效缓解旅客等待时间，提升机场整体服务水平。
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在机场候机厅，通过智能算法优化自动驾驶行李车路径规划可提升效率与乘客体验。
在机场候机厅，通过集成实时数据与AI算法优化自动驾驶行李车路径规划效率。
在机场候机厅，通过集成实时数据与AI算法优化自动驾驶行李车路径规划可大幅提升效率与服务体验。
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