在矿井这一特殊环境中，ADAS（高级驾驶辅助系统）系统面临着前所未有的挑战，由于矿井内部结构复杂、光线昏暗、尘土飞扬，传统基于视觉的感知技术往往难以准确识别障碍物和行人，矿井中的金属结构可能对雷达和超声波传感器产生干扰，影响其测距和测速的准确性。
为了解决这些问题，ADAS系统需要采用多种传感器融合技术，如激光雷达（LiDAR）、红外传感器和超声波传感器的结合使用，以实现全方位、高精度的环境感知，通过算法优化和机器学习技术，提高系统在复杂环境下的自适应能力和鲁棒性，针对矿井特有的金属干扰问题，可以采用去噪算法和信号增强技术，确保传感器数据的准确性和可靠性。
矿井环境下的ADAS系统需要在传感器选择、数据处理和算法优化等方面进行全面考虑和精心设计，以确保在复杂多变的矿井环境中实现精准感知与安全。
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在矿井复杂环境中，ADAS系统通过高精度传感器、智能算法与坚固的防护设计确保精准感知和安全驾驶。
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