光学在ADAS系统中的‘隐身’角色——如何提升感知精度？

在自动驾驶辅助系统（ADAS）的复杂环境中，光学技术扮演着“隐身”却至关重要的角色，它不仅是摄像头捕捉路况的“眼睛”，更是深度学习算法得以精准运行的“数据基础”。

传统光学镜头通过透镜组设计，虽能捕捉图像，但受限于视角、分辨率和光线条件，而现代ADAS系统中的光学技术，如红外、紫外和光谱分析技术，则能穿透尘埃、雾气，甚至在夜间提供清晰的视觉，这些技术不仅增强了摄像头在复杂环境下的“视力”，还为系统提供了更多维度的信息，如物体温度、湿度等，为算法提供更丰富的“数据餐”。

如何将这些高维、复杂的光学数据有效整合并转化为精确的决策依据，是当前ADAS系统面临的一大挑战，这要求我们在光学设计、数据处理和算法优化之间找到完美的平衡点，以实现真正的“智能驾驶”。