在探讨地铁列车自动驾驶技术时，一个常被忽视的“盲区”是列车在隧道内行驶时的环境感知与避障能力，由于隧道内光线不足、能见度低，加之隧道壁的反射干扰，传统摄像头和雷达系统往往难以有效工作，这导致列车在面对突发情况，如前方障碍物或异常停放车辆时，可能无法及时做出反应，增加了运营风险。
为解决这一“盲区”，研究人员正探索利用激光雷达（LiDAR）、红外线传感器以及基于机器视觉的深度学习算法等先进技术，这些技术能在低光环境下提供更精确的环境信息，帮助列车“看见”隧道内的全貌，结合高精度的地图数据和实时更新的交通信息，可以进一步提升列车的避障能力和应急响应速度，确保地铁列车的安全、高效运行。
地铁列车在自动驾驶技术中的“盲区”主要在于隧道内环境感知的挑战，而通过技术创新和综合应用多种传感技术，这一难题正逐步得到解决。
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地铁列车自动驾驶技术的'盲区’主要在于复杂环境下的即时感知与紧急情况应对，需结合人工监控以保障安全。
地铁列车自动驾驶技术的'盲区’主要涉及环境感知局限与复杂站台精准对接难题。
地铁列车自动驾驶技术的‘盲区’在于复杂环境下的信号接收与障碍物识别能力。
地铁列车在自动驾驶技术中存在的‘盲区’主要指传感器覆盖不足、信号干扰及复杂环境下的路径规划难题，需通过技术创新与系统优化来克服。
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