跑道上的ADAS，如何优化自动驾驶汽车的导航与避障？

在自动驾驶汽车（ADAS）系统中，跑道不仅是车辆行驶的物理路径，更是其感知、决策与执行的核心环境，一个常被忽视但至关重要的问题是：如何在复杂的跑道环境中，有效提升ADAS系统的导航精度与避障能力？

利用高精度地图与实时更新的交通信息，ADAS系统能更准确地预测跑道边界与障碍物位置，这要求系统具备强大的数据处理能力，能即时融合GPS、激光雷达（LiDAR）、摄像头等多源信息，形成高精度的环境模型。

通过机器学习算法，ADAS系统能不断学习并优化其在跑道上的决策逻辑，面对突发障碍或异常跑道状况，系统能迅速评估风险并采取最安全的避障策略。

跑道表面的材质、湿度、光照等环境因素也会影响ADAS系统的性能，系统还需具备自适应调节功能，能在不同环境下保持稳定的导航与避障效果。

优化ADAS系统在跑道上的表现，需从多源信息融合、智能决策、以及环境适应性等方面综合考量，以实现更安全、更高效的自动驾驶体验。