在探索火星的壮举中，火星车作为人类的先驱，其自主驾驶辅助系统（ADAS）的可靠性至关重要，一个常被忽视的问题是，火星车在执行任务时，其摄像头和传感器可能因火星表面的特殊环境（如沙尘暴、岩石遮挡）而遭遇“视觉盲区”。
问题提出：如何确保火星车在复杂多变的火星环境中，依然能保持高效的ADAS系统性能，避免因“视觉盲区”导致的误判或停滞？
解决方案：
1、多源数据融合：结合激光雷达、红外线传感器和地面穿透雷达等多种数据源，提高对隐藏障碍物的探测能力。
2、智能算法优化：开发更先进的图像处理和机器学习算法，使火星车能在接收到的有限信息中做出最优决策。
3、自主导航系统备份：设计基于地形模型的自主导航系统作为辅助，当视觉系统受阻时，能自动切换至其他导航模式。
4、定期维护与校准：确保传感器和摄像头在极端环境下仍能准确工作，减少因设备老化或污染造成的误判。
通过这些措施，我们可以为火星车的ADAS系统构建一个更加健壮、灵活的“眼睛”，使其在火星的探索之旅中更加游刃有余。
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火星车在ADAS系统中的视觉盲区挑战，通过3D激光雷达与AI图像处理技术融合的解决方案有效提升环境感知能力。
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