在自动驾驶汽车（ADAS）系统中，路径规划是确保车辆安全、高效行驶的关键环节，而运筹学作为一种优化决策的数学工具，为ADAS系统中的路径规划提供了强有力的支持。
在ADAS系统的路径规划中，我们面临的是一个复杂的、多约束的优化问题，在考虑车辆行驶速度、道路条件、交通流量、避障需求等多个因素时，如何找到一个最优的行驶路径？这时，运筹学中的线性规划、整数规划、动态规划等模型和方法可以派上用场。
通过建立合适的数学模型，我们可以将ADAS系统的路径规划问题转化为一个可解的优化问题，使用线性规划模型来最小化行驶时间或油耗，同时满足交通规则和安全约束；使用动态规划模型来处理具有时间依赖性的路径选择问题，运筹学中的启发式算法和元启发式算法（如遗传算法、模拟退火等）也能在处理大规模、高复杂度的路径规划问题时提供有效的解决方案。
运筹学为ADAS系统中的路径规划提供了强大的理论和技术支持，有助于提高自动驾驶汽车的安全性和效率。
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运用运筹学原理，可有效优化ADAS系统中的路径规划算法的效率与安全性。
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