在自动驾驶技术的研发与应用中，面对复杂多变的“浴缸”场景（即车辆在停车场、加油站或洗车房等相对封闭且环境变化频繁的区域），如何确保系统的稳定性和准确性，是一个亟待解决的问题。
问题提出： 在“浴缸”场景中，由于光线变化大、障碍物多且动态性强，如何有效提升自动驾驶车辆的感知能力，以及在复杂环境中做出合理决策？
回答： 针对“浴缸”场景的挑战，可以通过采用多传感器融合技术（如激光雷达、摄像头、超声波传感器等）来增强感知能力，确保在光线变化和障碍物遮挡时仍能准确获取周围环境信息，利用深度学习算法对“浴缸”场景进行特征提取和模型训练，提高系统对这类场景的识别和应对能力，引入上下文感知技术，使车辆能够根据历史数据和当前环境预测未来可能的变化，提前做出调整，在决策层面，采用强化学习等高级算法，使车辆在面对不确定性和复杂情况时能够做出更加合理和安全的决策，通过这些技术手段的综合应用，可以有效提升自动驾驶车辆在“浴缸”场景中的稳定性和安全性。
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在浴缸场景中，通过增强传感器防水性能与多维度环境感知优化自动驾驶的精准决策。
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