在自动驾驶辅助系统（ADAS）的研发中，决策算法的精确性和效率是至关重要的，应用数学，作为连接理论与实践的桥梁，为优化ADAS系统的决策算法提供了强有力的工具。
一个关键问题是：如何利用数学模型和算法，从海量数据中提取出有用的信息，以支持车辆在复杂环境下的安全、高效决策？
答案在于“机器学习”与“优化理论”的结合应用，通过机器学习技术，我们可以训练算法模型以识别道路标志、行人、其他车辆等，并预测其运动趋势，而优化理论则能帮助我们设计出在资源限制下（如计算资源、反应时间）能做出最优决策的算法。
我们可以利用支持向量机（SVM）进行道路障碍物的分类，利用强化学习（RL）让车辆在模拟环境中学习如何做出最优的避障决策，通过动态规划或线性规划等优化方法，我们可以对车辆的行驶路径、速度等进行优化，以达到节能、安全的目的。
应用数学在ADAS系统的决策算法优化中扮演着不可或缺的角色，它不仅提升了系统的智能水平，还为自动驾驶技术的发展奠定了坚实的基础。
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应用数学优化策略，如机器学习与统计模型结合决策树算法等手段可显著提升ADAS系统性能。
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