在ADAS（高级驾驶辅助系统）中，决策算法的准确性直接关系到驾驶安全与用户体验，利用概率论，我们可以对不同传感器数据、历史驾驶行为及环境因素进行综合分析，以提升决策的精确度。
通过贝叶斯公式，我们可以根据先验概率和新的观测数据（如车辆前方的障碍物距离、速度等）来更新对碰撞概率的估计，这不仅能处理不确定性，还能在面对复杂多变的驾驶环境时，做出更加合理和安全的决策，利用马尔可夫链模型，我们可以预测未来状态的概率分布，从而提前调整驾驶策略，减少突发情况下的反应时间。
概率论在ADAS系统中的应用，不仅提高了决策的准确性和可靠性，还增强了系统的适应性和智能性，为驾驶安全提供了坚实的保障。
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