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，由于地下停车场采光有限，传统基于视觉的ADAS功能如车道保持、行人检测和障碍物识别等，其性能会大打折扣，为了克服这一难题，现代ADAS系统采取了以下策略：
1、多模态融合感知：结合激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达（MMW）和高清摄像头等多种传感器，形成互补的感知网络，LiDAR能在低光环境下提供精确的三维点云数据，而MMW雷达则能穿透部分阴影，提高障碍物检测的准确性。
2、深度学习与机器视觉：利用深度学习算法对摄像头捕捉到的图像进行增强和智能分析，即使在昏暗环境中也能识别出车辆、行人等目标。
3、自适应算法调整：根据环境光线变化自动调整算法参数，确保在不同光照条件下都能保持较高的性能稳定性。
通过这些技术手段，ADAS系统在地下停车场等低光环境中也能实现高效、准确的驾驶辅助功能，为驾驶员提供更加安全、可靠的驾驶体验。
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ADAS系统通过先进的图像处理和传感器融合技术，在地下停车场光线不足的环境下实现精准导航与障碍物检测。
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