幕布下的ADAS系统，如何提升夜间驾驶安全性？

在汽车ADAS（高级驾驶辅助系统）领域，夜间驾驶一直是技术挑战的“盲区”，当车辆行驶在漆黑的道路上，传统的视觉传感器因光线不足而“失明”，这直接影响了ADAS系统的效能，尤其是对前方障碍物的检测与避让能力，如何在“幕布”下，即夜间或低光环境下，提升ADAS系统的性能，确保驾驶安全呢？

答案在于多模态感知技术的融合应用，除了传统的摄像头和雷达外，引入红外传感器和激光雷达（LiDAR）成为关键，红外传感器能在黑暗中“看见”，通过捕捉物体散发的热量来识别目标；而LiDAR则能以高精度测量距离和深度，即使在微弱的光线条件下也能提供清晰的3D图像，这两种技术的结合，为ADAS系统构建了一个全方位、多层次的感知网络。

智能算法的优化也是不可或缺的一环，通过机器学习技术，ADAS系统能够不断“学习”并改进其在低光环境下的判断和决策能力，使系统更加“聪明”，能更准确地识别行人、动物等动态障碍物，以及路面坑洼、障碍物等静态威胁。

通过多模态感知技术的融合与智能算法的优化，ADAS系统在“幕布”下也能发挥其应有的作用，为夜间驾驶安全保驾护航，这不仅是对技术创新的追求，更是对每一位驾驶者安全的承诺。