随着自动驾驶技术的飞速发展，大型养路机械的自动驾驶化已成为行业关注的焦点，在这一进程中，一个不容忽视的“盲区”是机械在复杂地形和恶劣环境下的精准定位与导航。
大型养路机械，如铁路维修车、隧道掘进机等，常需在无GPS信号覆盖的地下、隧道或高山等区域作业，这些“盲区”导致传统基于GPS的自动驾驶技术失效，机械无法实现精准定位和路径规划。
为解决这一问题，我们需探索以下解决方案：一是利用惯性导航、激光雷达、视觉识别等多源融合的定位技术，提高在“盲区”内的定位精度；二是建立基于机器学习的自适应控制系统，使机械能根据实时环境数据自我调整作业路径；三是开发专用的通信技术，如基于卫星、地面基站或无人机中继的通信系统，确保信息在“盲区”内的有效传输。
通过这些措施，我们有望克服大型养路机械在自动驾驶化进程中的“盲区”，推动其更安全、高效地应用于各种复杂环境，为交通基础设施的维护和建设提供有力支持。
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大型养路机械在自动驾驶中面临的'盲区’挑战，需通过多传感器融合、AI算法优化及环境建模等创新解决方案来克服。
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