在高速自動駕駛場景中，全方位深度估計技術的應用面臨著多項技術挑戰，包括高速度下的實時處理、動態物體的識別以及環境的快速變化。為了解決這些挑戰，可以採取以下幾個策略：
優化算法性能：使用高效的深度估計算法，如RtHexa-OmniMVS，並進行模型壓縮和加速，以確保在邊緣計算平台上能夠實現低延遲的深度估計。這樣可以在高速行駛時，快速獲取周圍環境的深度信息。
動態物體檢測：結合深度學習技術，開發能夠即時識別和跟踪動態物體的系統。這可以通過使用卷積神經網絡（CNN）來實現，並將其與全方位深度估計結合，以提高對周圍環境的理解。
多傳感器融合：在高速自動駕駛中，結合多種傳感器（如雷達、激光雷達和攝像頭）來獲取更全面的環境信息。這種融合技術可以提高系統的準確性和魯棒性，特別是在複雜的交通場景中。
強化學習和自適應控制：利用強化學習技術來優化自動駕駛系統的決策過程，使其能夠根據實時獲取的深度信息自動調整行駛策略，從而提高安全性和效率。