在自动驾驶技术的广阔领域中，门碰（Door-to-Object Interaction）是一个不容忽视的挑战，当自动驾驶车辆接近或驶过停放车辆时，如何精确识别并避免与车门意外接触，是确保乘客安全与车辆无损的关键。
门碰问题主要源于车辆侧向运动时，对静止车辆车门的动态感知与反应，传统方法依赖于雷达、摄像头等传感器，但这些技术往往在复杂环境（如光线变化、天气影响）下存在局限性，如何提升传感器数据的融合与处理能力，实现高精度的门碰检测，是当前技术的一大难题。
近年来，深度学习与机器视觉的进步为门碰问题的解决提供了新思路，通过训练模型学习大量真实场景下的门碰案例，可以显著提高算法的鲁棒性和准确性，结合车辆运动学模型和预测算法，可以提前预判车门状态，提前采取避让措施，进一步降低门碰风险。
要实现真正的“无感”门碰避免，还需在算法优化、传感器布局、以及车辆控制系统的协同工作上不断探索与突破，这不仅是对技术能力的考验，更是对安全理念和用户体验的深度考量，随着技术的不断进步，我们有望看到更加智能、安全的自动驾驶解决方案，为乘客带来前所未有的出行体验。
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