在地下停车场中，ADAS系统如何克服光线不足的挑战？

在地下停车场这一特殊环境中，光线不足成为ADAS（高级驾驶辅助系统）系统面临的一大挑战，由于地下空间光线昏暗、视线受限，传统基于视觉的ADAS功能如车道保持辅助、前向碰撞预警等，其性能和准确性会大打折扣，为了克服这一难题，ADAS系统采取了以下策略：

1、多传感器融合：结合雷达、激光雷达（LiDAR）和超声波传感器，形成互补的感知网络，雷达和LiDAR能在光线不足的环境下提供精确的距离和障碍物信息，而超声波传感器则用于近距离探测，确保车辆周围环境的全面感知。

2、算法优化：开发专用的图像处理和机器学习算法，能够在低光条件下进行高效的数据分析和处理，这些算法能够从有限的视觉信息中提取出有用的特征，提高系统的反应速度和准确性。

3、环境建模与预测：利用高精度地图和历史数据，对地下停车场的结构和车辆行驶路径进行建模，通过预测车辆可能遇到的障碍物和潜在风险，提前做出反应，提高驾驶安全性。

4、用户提示与交互：在光线不足时，通过声音、震动或触觉等方式提醒驾驶员注意周围环境，并指导其正确操作，提供更直观的显示界面，帮助驾驶员更好地理解和应对系统提示。

通过多传感器融合、算法优化、环境建模与预测以及用户提示与交互等策略，ADAS系统在地下停车场中能够克服光线不足的挑战，为驾驶员提供更安全、更可靠的驾驶辅助。