在智能驾驶辅助系统中，公园场景的特殊挑战与应对策略是什么？

在智能驾驶辅助系统（ADAS）的研发与应用中，公园场景因其独特的交通特性和环境复杂性，成为了一个重要的测试与优化领域，公园内通常存在步行者、骑行者、儿童、宠物以及大量静止或缓慢移动的车辆和障碍物，这些因素共同构成了高动态、低速度的特殊环境。

挑战一：高密度非机动车与行人

公园内非机动车和行人的高密度分布，使得ADAS系统在识别和预测其行为时面临巨大挑战，系统需具备高精度的传感器融合能力，以准确区分不同速度和方向的移动目标。

挑战二：静止与动态障碍物并存

公园中不仅有移动的行人，还有静止的游乐设施、树木等障碍物，这要求ADAS系统在决策时不仅要考虑动态障碍物的避让，还要考虑静止障碍物的安全距离，以防止误判或反应不足。

应对策略：

1、增强感知能力：采用多模态传感器融合技术，如激光雷达（LiDAR）、摄像头和超声波雷达的结合，提高对复杂环境的感知精度。

2、深度学习算法优化：利用深度学习模型对大量公园场景数据进行训练，提升系统对非机动车、行人及障碍物的识别与预测能力。

3、安全冗余设计：在关键决策环节引入安全冗余机制，确保在极端情况下系统能做出最安全的反应。

通过这些策略，ADAS系统能在公园这一特殊环境中更好地为乘客提供安全、舒适的出行体验。