信息论在ADAS系统中的角色，如何优化决策过程？

在ADAS（高级驾驶辅助系统）的研发中，信息论不仅是理论基石，更是提升系统决策精度的关键工具，问题在于：如何利用信息论原理，在复杂多变的驾驶环境中，有效减少不确定性，提高系统对潜在风险的识别与响应能力？

答案在于利用“信息熵”和“互信息”的概念，信息熵衡量了系统接收到的数据的不确定性程度，而互信息则揭示了不同数据源之间的关联性，在ADAS系统中，通过分析车辆传感器（如雷达、摄像头）收集的数据的信息熵，可以评估当前驾驶环境的不确定性水平，利用互信息分析不同传感器数据间的关联性，可以更准确地识别出潜在的危险情况，如前车突然刹车或道路上的障碍物。

基于这些分析，ADAS系统能更智能地调整其决策算法，减少误报和漏报，从而在关键时刻提供更及时、更准确的辅助驾驶建议，这不仅是技术上的突破，更是对道路安全的一次重要贡献。