在自动驾驶技术的研发与应用中，一个常被忽视却至关重要的因素是——乘客或周围环境中的衣服布料，衣物材质的反射性、颜色、纹理等特性，均能对激光雷达（LiDAR）、摄像头等传感器产生微妙但不可忽视的影响。
深色衣物在夜晚或光线不足的环境下，可能因吸收而非反射光线而导致传感器“视而不见”，增加避障难度，而光滑的丝绸或棉质衣物表面，其高反射性则可能产生“镜面效应”，导致传感器误判距离或形状，引发安全隐患，衣物上的图案、纹理也可能被误识别为道路标志或障碍物，干扰自动驾驶系统的判断。
为应对这一挑战，自动驾驶技术需不断优化算法，增强对不同布料特性的识别与处理能力，通过机器学习技术训练模型，使其能更准确地从复杂背景中区分出真实障碍物；或采用更先进的去噪技术，减少衣物布料带来的干扰信号，车辆设计时也可考虑增加传感器多样性，如增加红外传感器以弥补可见光传感器的不足，提高在各种光照条件下的适应能力。
衣服布料虽小，却能在自动驾驶的“大世界”里掀起波澜，只有深入理解并妥善应对这一挑战，自动驾驶技术才能更加稳健地迈向未来。
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衣服布料微粒可能吸附在自动驾驶传感器上，影响其感知精度与反应速度。
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