在地下停车场这一特殊环境中，光线不足是ADAS系统（高级驾驶辅助系统）面临的一大挑战，由于地下空间自然采光有限，加之车辆密集、结构复杂，使得传统基于视觉的ADAS功能如前向碰撞预警、车道保持辅助等难以有效发挥。
为了克服这一难题，ADAS系统需采用多种技术手段，利用红外成像技术或超声波雷达等非视觉传感器，这些传感器不受光线影响，能在低光环境下提供准确的距离和障碍物信息，通过融合不同传感器的数据，如雷达与摄像头的联合使用，可以弥补单一传感器在特定环境下的不足，提高系统的可靠性和准确性，先进的算法和机器学习技术能对收集到的数据进行深度分析和处理，即使在光线不足的条件下也能做出快速、准确的决策。
地下停车场中ADAS系统的挑战虽大，但通过技术创新和算法优化，我们能够克服光线不足的难题，确保驾驶者在复杂环境中的安全与便利，这一领域的持续探索，将推动ADAS技术向更加智能、高效的方向发展。
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ADAS系统通过红外传感器和图像增强技术，在地下停车场光线不足时确保精准识别与避障。
ADAS系统通过集成红外传感器和智能算法，在地下停车场光线不足时精准识别障碍物与路径。
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