在自动驾驶领域，半决赛阶段是车辆从模拟环境向真实道路过渡的关键时期，这一阶段，ADAS（高级驾驶辅助系统）系统不仅要面对更加复杂多变的交通环境，还需在高速、高密度的交通流中保持高精度、高效率的决策能力。
挑战在于：如何使ADAS系统在半决赛阶段中，不仅识别常规的交通标志和障碍物，还能准确捕捉到如行人突然横穿马路、车辆紧急制动等突发情况，这要求系统具备强大的数据处理能力、深度学习算法以及高精度的传感器融合技术。
应对策略：通过集成多种传感器（如雷达、摄像头、激光雷达）的融合技术，提高对复杂交通场景的感知能力；利用深度学习算法，对海量数据进行训练，提升系统对突发情况的预测和反应速度；不断优化算法模型，使其在半决赛阶段中更加稳健、可靠。
半决赛阶段是ADAS系统从理论到实践的“试金石”，其表现将直接影响自动驾驶技术的未来发展。
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