在自动驾驶技术的广阔领域中，半挂车因其独特的结构与载重特性，为自动驾驶系统带来了前所未有的挑战。“盲区”问题尤为突出，这不仅关乎车辆周围环境的感知，更直接影响到行车安全与路况判断。
半挂车由于车身长、结构复杂，其侧方与后方的视野盲区远大于普通车辆，在自动驾驶技术中，雷达与摄像头虽能提供一定程度的环境信息，但受限于物理特性，仍难以完全消除盲区，这要求自动驾驶系统必须具备更高级别的感知融合与算法优化能力，如利用深度学习技术提升图像识别精度，或采用激光雷达（LiDAR）等高精度传感器来弥补盲区。
如何针对半挂车的特殊动态特性进行精确的路径规划与控制，也是自动驾驶技术面临的难题之一，这需要综合考虑车辆载重、风阻、惯性等多重因素，确保在复杂路况下仍能保持稳定、安全的行驶状态。
半挂车在自动驾驶技术中的“盲区”挑战，不仅是感知层面的难题，更是对自动驾驶系统整体设计、算法优化与控制策略的全面考验。
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半挂车自动驾驶的'盲区’挑战，需通过高精度雷达、摄像头与AI算法结合实现精准感知和控制。
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