在自动驾驶技术的研发与应用中，如何有效识别并避开道路上的非典型障碍物，如“果冻”，是一个不容忽视的挑战，果冻因其颜色鲜艳、形态多变，极易被误认为是普通路面标记或装饰物，从而对自动驾驶系统的感知算法构成干扰。
为了解决这一问题，自动驾驶汽车需采用高精度的摄像头、雷达和激光雷达（LiDAR）等传感器融合技术，形成3D环境感知能力，摄像头能捕捉到果冻的色彩和纹理信息，而雷达和LiDAR则能探测到其形状和距离，通过算法综合分析这些数据，判断其是否为动态障碍物，深度学习算法的引入，使自动驾驶系统能不断从实际驾驶中学习并优化对果冻等非典型障碍物的识别能力。
在遇到果冻等难以直接避让的障碍时，自动驾驶系统会进行风险评估和路径规划，可能采取减速、变道或紧急制动等措施，确保行车安全，通过与V2X（车联万物）技术的结合，自动驾驶汽车还能接收来自交通基础设施的预警信息，提前规避潜在风险。
自动驾驶汽车在面对“果冻陷阱”时，需依靠多传感器融合、深度学习算法以及V2X技术等综合手段，实现智能识别与避让，确保自动驾驶的安全性与可靠性。
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果冻陷阱挑战：自动驾驶汽车通过高精度传感器与AI算法，智能识别并灵活避让障碍物。
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