在自动驾驶的复杂环境中，如何精准识别并避开诸如“花盆”这样的低矮、不规则障碍物，是技术实现的一大挑战。
问题： 如何在自动驾驶系统中融入对花盆等低矮障碍物的精确识别算法？
回答： 针对这一问题，自动驾驶系统需采用多传感器融合技术，包括但不限于高清摄像头、激光雷达（LiDAR）和毫米波雷达，高清摄像头能捕捉丰富的视觉信息，帮助系统识别出花盆的形状、颜色和纹理等特征；LiDAR则能提供高精度的三维点云数据，有助于系统准确判断花盆的立体位置和尺寸；毫米波雷达则能在恶劣天气下保持稳定的探测性能，为系统提供可靠的障碍物距离信息。
在数据处理方面，采用深度学习算法对多传感器数据进行融合分析，通过训练大量包含花盆场景的样本数据集，使系统能够学习到花盆的独特特征，并在实际驾驶中实现快速、准确的识别，结合车辆动力学模型和运动规划算法，系统能根据花盆的位置和速度信息，计算出最优的避障策略，确保行驶安全。
通过上述技术手段，自动驾驶系统能够有效地识别并避开包括花盆在内的各种低矮障碍物，为乘客提供更加安全、舒适的出行体验。
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利用深度学习与图像识别技术，精准捕捉花盆特征并实时规划避障路径。
利用深度学习与图像识别技术，精准捕捉花盆特征并实时规划避障路径。
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