在ADAS（高级驾驶辅助系统）的广阔领域中，水下无人机的应用正逐渐成为探索未知水域、保障航行安全的新兴力量，如何在复杂多变的水下环境中实现高效、稳定的ADAS系统，仍是一个亟待解决的问题。
水下环境的独特性——如光线不足、水流扰动、以及水下物体的非透明性——对无人机的视觉感知系统提出了严峻挑战，如何设计并优化水下摄像头的分辨率和稳定性，以捕捉清晰、准确的图像信息，是关键所在。
水下无人机的导航与路径规划也面临挑战，不同于陆地，水下的地形、水流和生物活动都可能影响无人机的运动轨迹，开发基于多传感器融合的智能导航系统，结合机器学习算法进行实时决策，是提升水下无人机ADAS性能的另一大关键。
如何在复杂的水下环境中实现高效、可靠的ADAS系统，不仅需要技术创新，还需跨学科合作，共同应对水下无人机的独特挑战。
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水下无人机通过集成高精度传感器、智能算法与灵活的导航系统，在复杂水域中实现高效ADAS（高级驾驶辅助）功能。
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