在自动驾驶辅助系统（ADAS）的广泛应用中，无轨电车作为城市公共交通的重要组成部分，其独特的运行方式和环境对ADAS系统提出了新的挑战，一个值得探讨的问题是：无轨电车在行驶过程中，如何有效识别并避免因周围环境复杂或特殊结构导致的“盲区”，从而确保乘客和行人的安全？
无轨电车的车身结构、高大的集电杆以及周围建筑物的遮挡，往往形成视觉死角，这些“盲区”在ADAS系统的雷达和摄像头监测中尤为棘手，为解决这一问题，可采取以下策略：一是增强ADAS系统的传感器融合技术，通过多源数据（如激光雷达、超声波传感器等）的互补，减少盲区；二是开发专门针对无轨电车运行环境的算法，如利用深度学习技术提高对复杂环境下的物体识别能力；三是加强车辆设计，如采用可伸缩的集电杆或在车头安装小型摄像头，以减少物理遮挡造成的盲区。
无轨电车在ADAS系统中的“盲区”问题，需通过技术创新和系统优化相结合的方式来解决，以保障无轨电车在自动驾驶时代的安全与高效运行。
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无轨电车在ADAS系统中的'盲区’挑战，需通过多传感器融合与智能算法优化来提升安全性能。
无轨电车在ADAS系统中的'盲区’挑战，需通过高精度传感器阵列与多源数据融合技术实现全方位感知解决方案。
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