在自动驾驶领域，ADAS（高级驾驶辅助系统）系统通过传感器融合、图像处理和机器学习等技术，努力实现更精准、更全面的道路环境理解，如何穿透复杂多变的道路表面特征，如路面上的油渍、水膜、反光等，一直是技术挑战之一。
“洋葱模型”概念在此背景下显得尤为关键，它形象地描述了道路表面从最外层的可见特征（如颜色、纹理）到内层的实际物理属性（如湿度、材质）的层次结构，ADAS系统在处理这些信息时，可以借鉴“剥洋葱”的思路，即先从最直观的图像信息入手，逐步深入到更底层的物理和化学特性分析。
通过分析路面反射的阳光强度和角度，可以初步判断路面是否湿润；再结合图像处理技术，识别油渍、水膜等特殊标记；利用机器学习算法，对不同材质的路面进行分类，以适应不同天气和路况下的驾驶需求。
“洋葱模型”的应用，不仅提升了ADAS系统对道路环境的理解深度，还增强了其应对复杂驾驶场景的能力，它让自动驾驶汽车在“看”得更远的同时，也“看”得更清，为安全、高效的自动驾驶提供了坚实的支撑。
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