在ADAS系统中，如何利用热学特性优化车辆感知能力？

在自动驾驶辅助系统（ADAS）的研发中，热学特性往往被忽视，但其对提升系统性能却有着不可小觑的作用。问题提出：如何利用车辆周围环境的热学特性来增强ADAS系统的物体检测与追踪能力？

回答：

在ADAS系统中，通过分析车辆周围环境的热辐射分布，可以有效地增强对障碍物、行人及动物等目标的检测与追踪，具体而言，可以利用红外传感器捕捉环境中的热辐射信息，这些信息能够反映出物体表面的温度差异，进而帮助系统识别出隐藏在阴影或光线不足区域的目标。

利用热学特性还可以提高夜间或低光条件下的驾驶安全性，在夜间，由于环境温度的降低，不同物体间的热辐射差异更加明显，这为ADAS系统提供了更多的信息来区分和追踪目标。

通过分析连续时间点的热辐射变化，ADAS系统可以更准确地预测目标的运动轨迹和速度，从而提前做出反应，提高避障的准确性和及时性。

利用热学特性优化ADAS系统的感知能力，不仅能够提高系统的准确性和可靠性，还能在特定环境下显著提升驾驶安全性，这为ADAS系统的研发提供了新的思路和方向。