洗车场，ADAS系统中的盲区与挑战

在自动驾驶辅助系统（ADAS）的广泛应用中，洗车场这一日常场景却常常成为其“盲区”。当车辆驶入洗车场时，由于光线变化、障碍物遮挡以及洗车设备的不规则移动，ADAS系统如何保持高精度的环境感知与决策能力？

洗车场内光线多变，强光与阴影交替出现，对摄像头和传感器造成干扰，影响图像处理和目标识别，为应对此问题，ADAS系统需采用更高级的图像处理算法，如基于深度学习的动态背景减除法，以减少光线变化带来的影响。

洗车过程中，车辆周围不断有水雾和泡沫产生，这些因素会降低雷达和激光雷达（LiDAR）的探测精度，为解决这一问题，可考虑在洗车区域增设特殊设计的挡板或风干设备，以减少水雾干扰；优化ADAS系统的数据融合策略，确保在恶劣环境下仍能准确估计目标位置和速度。

洗车设备的移动性和不规律性给ADAS系统带来了额外的挑战，为应对此情况，可利用高精度的GPS和惯性导航系统（INS）进行车辆定位和姿态估计，结合机器学习技术预测洗车设备的位置和运动轨迹，从而提前调整感知策略和决策逻辑。

洗车场虽为日常场景之一，但对ADAS系统而言却充满挑战，通过不断的技术创新和优化策略，我们正逐步克服这些障碍，推动ADAS技术在更多复杂环境下的应用与发展。