在自动驾驶技术的浩瀚探索中，计算机视觉作为“眼睛”，承担着从复杂环境中提取关键信息的重要使命，即便是在这一领域取得显著进展的今天，仍存在一些“盲点”，尤其是在非结构化环境的识别上，非结构化环境，如乡村小道、施工区域或复杂天气条件下的道路，其特征多变、缺乏明确的路标和车道线，这对传统基于图像处理的算法提出了巨大挑战。
为克服这一难题，研究人员正转向深度学习和强化学习等先进技术，通过训练模型以更高的抽象层次理解场景，增强对非结构化环境的适应性和鲁棒性，结合多传感器融合技术，如激光雷达（LiDAR）与摄像头数据的互补，可有效提升对复杂环境的感知能力，减少“看不见”的盲区，这一系列努力，正逐步拓宽自动驾驶技术的边界，让未来的出行更加安全、智能。
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