在智能交通系统中，车间环境作为车辆行驶的重要场景之一，对ADAS（高级驾驶辅助系统）系统的性能提出了严峻挑战，车间环境中的车辆密集、动态变化，且存在诸多不可预测因素，如突然变道、行人穿越等，为了实现精准的感知与避障，ADAS系统需具备以下关键技术：
1、高精度传感器融合：通过雷达、摄像头、激光雷达等多种传感器的数据融合，提高对车间环境的全面感知能力。
2、深度学习算法：利用深度学习技术，对传感器数据进行高效处理和分析，实现复杂场景下的目标识别与跟踪。
3、实时决策与控制：基于感知数据和算法分析结果，快速做出决策并控制车辆进行避障操作，确保行车安全。
4、自适应调节：根据车间环境的变化，动态调整感知和决策策略，提高系统的适应性和鲁棒性。
车间环境中的ADAS系统需在传感器技术、数据处理、决策控制等方面不断突破和创新，以实现精准感知与高效避障，为智能交通的发展提供有力支持。
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