在自动驾驶辅助系统（ADAS）的研发与应用中，能源效率成为了一个不容忽视的关键问题。如何在不牺牲性能与安全性的前提下，优化ADAS系统的能源消耗？ 答案是多方面的，但其中最核心的是通过算法优化与硬件选择来实现。
先进的传感器融合算法能够减少不必要的传感器使用，通过智能分析减少能源消耗，利用机器学习技术，系统可以学习并预测驾驶环境中的关键信息，从而仅激活必要的传感器。
硬件的选择同样至关重要，低功耗的微控制器和传感器能够显著降低整体能耗，采用高效的电源管理策略，如动态电压和频率调节（DVFS），可以在保证性能的同时，有效控制能源消耗。
通过算法优化、硬件选择以及高效的电源管理策略，我们可以在不牺牲ADAS系统性能与安全性的前提下，有效提升其能源效率，这不仅有助于延长车辆续航，还对推动自动驾驶技术的可持续发展具有重要意义。
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优化ADAS系统能源管理，采用高效算法与低功耗硬件是提升效率的关键挑战。
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