在自动驾驶与高级驾驶辅助系统（ADAS）的广泛应用中，集装箱半挂车作为物流运输的重要一环，其精准定位成为了一个亟待解决的技术难题，由于半挂车体积庞大、结构复杂且常处于动态变化中，传统GPS与传感器技术难以实现高精度的实时定位与追踪。
为应对这一挑战，ADAS系统需融合多源数据，包括但不限于激光雷达（LiDAR）、摄像头（Camera）以及惯性导航系统（INS），通过这些技术手段的协同工作，可以构建出半挂车的三维环境模型，实现对其位置、姿态及运动状态的精确估计，结合机器学习与人工智能算法，可以进一步提升系统对复杂环境下的自适应能力，如识别并应对道路不平、风力影响等外部干扰因素。
如何在保证精度的同时降低系统成本与复杂度，仍是当前研究的重要方向，随着技术的不断进步，相信ADAS系统在集装箱半挂车精准定位方面的应用将更加成熟与广泛。
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