在复杂的城市环境中，巷子拐角常常是自动驾驶汽车面临的挑战之一，这些区域往往空间狭窄、视线受阻，且行人、宠物等动态障碍物频繁出现，对车辆的感知与决策能力提出了极高要求。
为了在巷子拐角处实现精准应对，自动驾驶系统需采用多传感器融合技术，包括雷达、激光雷达（LiDAR）和高清摄像头，以构建3D环境模型，通过这些设备，车辆能提前数秒探测到拐角处的障碍物和行人，并利用先进的算法进行实时分析。
深度学习与机器视觉技术的应用也至关重要，它们使车辆能够“理解”复杂的交通场景，包括行人的行为模式和潜在的危险情况，在接近巷子拐角时，系统会进行风险评估，并采取相应的减速、避让或停车措施，确保安全通过。
在巷子拐角处，自动驾驶汽车需依靠高精度的感知、智能的决策与执行能力，以及不断优化的算法与技术支持，才能实现精准应对，为乘客提供安全可靠的出行体验。
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