在自动驾驶辅助系统（ADAS）的广泛应用中，如何准确识别并应对非典型障碍物，如橙子等散落物，成为了一个技术挑战，尽管ADAS系统通常依赖于高精度摄像头、雷达和激光雷达等传感器来探测周围环境，但在复杂多变的交通场景中，如道路维修时散落的橙子，其形状、颜色和位置都可能对系统造成干扰。
为了解决这一问题，ADAS系统采用了多种策略，通过机器学习算法对大量橙子样本进行训练，使系统能够识别并区分橙子与其他障碍物，结合多传感器融合技术，利用不同传感器的互补性提高对非典型障碍物的识别率，摄像头可以捕捉橙子的颜色和形状特征，而雷达则能提供其距离和速度信息，两者结合可有效减少误报，ADAS系统还通过动态调整算法阈值和优化数据处理流程来应对复杂环境下的挑战。
ADAS系统通过综合运用机器学习、多传感器融合和算法优化等手段，有效提升了在复杂交通场景下对非典型障碍物如橙子的识别能力，为自动驾驶的安全性和可靠性提供了有力保障。
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ADAS系统通过橙子的‘伪装’效应，智能识别非典型障碍物，
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