跨栏挑战，ADAS系统如何精准越过道路障碍？

在自动驾驶汽车（ADAS）系统的研发与应用中，如何精准识别并越过道路上的各种障碍物，尤其是“跨栏”式的障碍，如路缘、路障等，是至关重要的技术挑战。

问题提出： 在复杂多变的交通环境中，ADAS系统如何确保车辆在高速行驶时能够准确、安全地识别并跨越路上的障碍物？特别是在夜间或恶劣天气条件下，视觉感知的准确性和可靠性如何保证？

回答： 针对这一挑战，ADAS系统采用了多传感器融合的技术方案，高精度摄像头和激光雷达（LiDAR）被用于3D环境感知，它们能够提供高分辨率的图像和深度信息，帮助系统识别障碍物的位置、形状和大小，惯性导航系统（INS）和全球定位系统（GPS）的结合使用，为车辆提供了精确的定位和速度信息，有助于预测车辆与障碍物之间的相对运动，机器学习和人工智能算法被用于处理和分析多源传感器数据，提高障碍物识别的准确性和鲁棒性。

在夜间或恶劣天气条件下，ADAS系统会启用额外的照明和去雾技术，以增强视觉传感器的性能，通过融合不同传感器的数据，系统能够弥补单一传感器在特定环境下的局限性，确保车辆在各种条件下都能安全、稳定地行驶。

ADAS系统通过多传感器融合、机器学习和人工智能等先进技术手段，有效应对了“跨栏”挑战，为自动驾驶汽车的安全性和可靠性提供了坚实保障。