在探讨自动驾驶辅助系统（ADAS）的广泛应用时，一个有趣而实际的场景是拉面馆的自动驾驶送餐车，想象一下，一辆智能送餐车在繁忙的街道上穿梭，为顾客精准送达热气腾腾的拉面，这背后，视觉识别技术扮演着关键角色。
问题： 在复杂的光照条件下（如拉面热气腾起造成的雾气），如何确保ADAS系统中的视觉传感器能准确识别并避开障碍物，同时稳定追踪送餐车目标？
回答： 针对这一问题，可以采用多模态融合的感知方案，利用红外传感器辅助视觉传感器，在拉面热气造成的可见光干扰下，通过红外热成像捕捉物体的实际轮廓和位置，结合深度学习算法，训练模型以识别并学习拉面馆内常见物体的特征，包括但不限于人、车辆和障碍物，引入动态路径规划算法，根据实时数据调整送餐车路线，确保在复杂环境中也能安全、高效地完成任务，通过这样的技术组合，ADAS系统不仅能“看透”拉面热气，还能在各种挑战下保持高精度和可靠性，为自动驾驶的未来增添更多可能性。
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拉面与ADAS虽不同，但视觉识别技术让二者共通——提升驾驶安全新境界。
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