在自动驾驶技术的广阔应用领域中，半挂车作为重型运输的“巨无霸”，其自动驾驶的挑战尤为显著，一个不容忽视的难题便是其“盲区”问题，由于半挂车结构复杂，车体较长，导致车辆后部、侧方及下方存在大面积的视觉盲区，这直接影响到自动驾驶系统的环境感知能力。
为了应对这一挑战，当前的技术趋势是采用多传感器融合方案，这包括但不限于：高精度雷达、超声波传感器、红外线传感器以及高清摄像头等，它们能够从不同角度、不同距离捕捉环境信息，有效填补盲区，结合先进的算法与数据处理技术，如深度学习与计算机视觉，可以提升系统对复杂环境的理解与应对能力。
车联网技术的应用也为半挂车自动驾驶提供了新的思路，通过车与车、车与基础设施之间的实时通信，可以共享周围环境信息，进一步减少盲区带来的风险。
虽然半挂车在自动驾驶技术中面临“盲区”的巨大挑战，但通过多传感器融合、先进算法以及车联网等技术的综合应用，我们正逐步克服这一难题，为未来智能物流运输的普及奠定坚实基础。
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半挂车自动驾驶的'盲区’难题，需通过高精度雷达、摄像头及AI算法融合技术精准解决。
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