在日益复杂的城市交通网络中，地铁工程车作为城市基础设施建设的“幕后英雄”，其安全与效率至关重要，随着自动驾驶辅助系统（ADAS）技术的进步，如何将这些先进技术有效应用于地铁工程车，成为了一个亟待解决的问题。
地铁工程车在隧道、高架及地下空间作业时，其视野受限成为ADAS系统的一大挑战，传统ADAS系统依赖于摄像头、雷达等传感器，但在狭窄、光线不足的环境下，这些传感器的性能大打折扣，如何提升地铁工程车在复杂环境下的“视界”，确保其能够准确感知周围环境，是实现自动驾驶的关键。
为此，研究人员正探索结合机器视觉、深度学习和三维建模技术，构建高精度的环境感知系统，通过在地铁工程车上安装特殊设计的摄像头和增强现实（AR）显示屏，为驾驶员提供3D环境视图，有效弥补视线盲区，利用大数据分析优化路径规划，减少因视线受限导致的碰撞风险。
地铁工程车在ADAS系统中的“视界”挑战虽大，但通过技术创新与多学科融合，我们正逐步迈向更安全、高效的自动驾驶未来。
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地铁工程车在ADAS系统中的‘视界’挑战，通过高精度传感器与智能算法融合应用确保安全导航。
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