在自动驾驶汽车（ADAS）系统的世界里，一个鲜为人知却又至关重要的概念是“果冻效应”，这并非指甜品中的甜蜜诱惑，而是指由于环境光线、温度变化或摄像头镜头特性等因素，导致摄像头捕捉到的图像在时间上出现不一致的现象，仿佛画面被“冻结”再“解冻”，犹如果冻的质感。
这种效应在ADAS系统中尤为关键，因为它能导致系统对动态物体的误判或漏检，当一辆车以高速驶过时，由于“果冻效应”，摄像头可能先捕捉到车尾再捕捉到车头，使得系统误以为有两个独立的物体，在极端情况下，这可能导致自动驾驶汽车做出错误的避让或加速决策，引发安全隐患。
为了克服“果冻效应”，ADAS系统采用了多种技术手段，如多摄像头融合、图像稳定算法和更先进的传感器融合技术，这些技术能够提高图像的一致性和准确性，减少因“果冻效应”引起的误判，随着自动驾驶技术的不断进步，如何更有效地识别和消除“果冻效应”仍是一个值得深入研究的课题。
“果冻效应”虽小，却对ADAS系统的稳定性和安全性有着不可忽视的影响，只有不断优化和创新，才能让自动驾驶汽车更加智能、安全地驶向未来。
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果冻效应干扰视觉，ADAS系统需精准校正以助自动驾驶安全决策。
果冻效应对摄像头成像的负面影响，结合ADAS系统的局限性，影响自动驾驶汽车感知精度与决策速度。
果冻效应干扰摄像头成像，影响ADAS系统精准感知；进而误导自动驾驶汽车决策过程。
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