信息论在ADAS系统中的角色，如何优化感知与决策的‘信息熵’？

在自动驾驶领域，ADAS（高级驾驶辅助系统）正逐步演进为更高级别的自动驾驶技术，信息论作为一门研究信息传输、处理和存储的学科，在ADAS系统的设计与优化中扮演着至关重要的角色，一个核心问题是：如何在复杂多变的驾驶环境中，通过信息论的原理和方法，有效降低ADAS系统感知与决策过程中的“信息熵”，即提高信息的准确性和可靠性？

信息熵是衡量信息随机性或不确定性的指标，在ADAS系统中，降低信息熵意味着提高对环境变化的预测能力和反应速度，这要求系统能够高效地收集、处理并分析来自传感器（如雷达、摄像头）的海量数据，通过数据压缩、特征提取等手段，减少数据冗余，增强数据的可解释性和有用性。

利用信息论中的信道编码和纠错技术，可以增强ADAS系统在面对噪声干扰或数据丢失时的鲁棒性，这有助于确保关键信息的准确传输和接收，即使在不利条件下也能维持系统的稳定性和安全性。

信息论还为ADAS系统的决策过程提供了理论支持，通过量化不同决策方案的信息增益，系统可以更智能地选择最优策略，减少因信息不足或错误判断导致的风险。

信息论不仅是ADAS系统技术进步的基石，更是其未来发展的关键，通过深入研究和应用信息论原理，我们可以期待ADAS系统在感知、决策和执行等方面实现更加高效、智能和安全的表现。