在自动驾驶技术的研发与测试中，我们常常会遇到一个看似微不足道却又至关重要的细节——驾驶员（或乘客）是否穿着外套，这看似简单的“外套”问题，实则关乎到传感器数据的准确性和车辆的安全性能。
问题： 当乘客穿着厚重外套时，可能会影响雷达和激光雷达（LiDAR）对人体的识别精度，导致自动驾驶系统误判乘客的存在与否或位置，从而影响车辆的安全决策。
回答： 针对这一问题，我们采取了多项措施来确保“外套”下的安全，通过算法优化，提高传感器对不同材质、颜色和厚度的外套的识别能力，引入多模态感知技术，结合摄像头、红外传感器等，形成互补的感知体系，减少单一传感器因外套遮挡而产生的误判，我们还进行大量的实车测试，模拟不同天气和路况下乘客穿着外套的场景，不断调整和优化算法，确保在各种复杂环境下都能准确识别乘客状态。
虽然“外套”问题看似微小，但它却是自动驾驶技术中不容忽视的挑战之一，通过持续的技术创新和测试验证，我们正逐步克服这一难题，为乘客打造更加安全、可靠的自动驾驶体验。
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自动驾驶技术需在算法中融入多重安全机制，如冗余系统、紧急制动与感知环境自适应调整等措施来确保'外套下’的绝对安全性。
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