在复杂的城市环境中，巷子作为城市交通的毛细血管，其狭窄、多弯、障碍物多的特点对自动驾驶系统（ADAS）提出了严峻挑战，一个关键问题是：如何在不牺牲安全性的前提下，提升ADAS系统在巷子中的行驶能力？
高精度的地图数据是基础，它需包含巷子的精确尺寸、障碍物位置等信息，帮助系统预判行驶路径，视觉与雷达传感器的融合至关重要，通过视觉感知巷子的实际环境变化，结合雷达的远距离探测能力，实现360度环境感知，深度学习算法的优化也不可或缺，它能让系统学习人类在巷子中行驶的经验，如判断行人、车辆的动态行为，从而做出更合理的决策。
动态路径规划与避障算法的优化也是关键，这要求系统能根据实时数据快速计算最优路径，并在遇到突发情况时迅速调整策略，确保安全通过。
提升ADAS系统在巷子中的行驶能力，需从数据、传感器、算法等多个维度综合施策，以实现更智能、更安全的城市驾驶体验。
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