在当今汽车行业，ADAS（高级驾驶辅助系统）正逐渐成为智能汽车不可或缺的一部分，随着ADAS系统功能的日益丰富和复杂化，其能源消耗问题也日益凸显，如何在不牺牲性能的前提下，提升ADAS系统的能源效率，成为了一个亟待解决的挑战。
优化硬件设计是关键，通过采用低功耗的传感器、处理器和控制器，可以显著降低ADAS系统的整体能耗，使用微功耗的MEMS传感器替代传统的机械传感器，可以大幅减少能源消耗，选择高效的电源管理IC（集成电路），确保在各种工作模式下都能有效控制能耗。
软件算法的优化同样重要，通过智能的算法和数据处理技术，可以在保证系统性能的同时，减少不必要的计算和通信，从而降低能耗，采用机器学习技术对数据进行预处理和筛选，减少数据传输和处理的次数；或者通过动态调整传感器的采样频率和分辨率，以适应不同的驾驶环境和需求。
系统级的整合和优化也是提升能源效率的关键，通过整合不同ADAS功能，实现资源共享和协同工作，可以进一步降低能耗，将车道保持辅助系统和自适应巡航控制系统整合在一起，共享传感器数据和计算资源，从而在保证安全性和舒适性的同时，降低整体能耗。
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提升ADAS系统能源效率，通过优化算法、采用低功耗硬件与智能电源管理策略是关键挑战。
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