在阴天环境下，自然光线的减少和云层散射的复杂光环境给高级驾驶辅助系统（ADAS）带来了不小的挑战。如何确保ADAS系统在阴天中仍能保持高精度的环境感知和决策能力？
阴天时，光线变化不均匀，可能导致摄像头捕捉到的图像对比度降低、细节模糊，进而影响物体的识别和跟踪，为应对这一挑战，ADAS系统需采用更先进的图像处理算法，如增强对比度、提高噪声抑制能力，以及应用深度学习技术来优化图像解析度。
阴天常伴随有雾或霾，这会导致能见度降低，影响雷达和激光雷达（LiDAR）的测距和定位精度，为解决这一问题，ADAS系统需融合多种传感器数据（如GPS、惯性导航系统等），并采用更精确的算法来融合这些数据，以弥补单一传感器在复杂天气条件下的不足。
阴天对ADAS系统提出了更高的技术要求，但通过不断优化算法、融合多源数据以及提升硬件性能，我们可以确保ADAS系统在各种天气条件下都能为驾驶者提供可靠、安全的辅助驾驶体验。
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阴天降低GPS信号质量，ADAS系统需依赖视觉与雷达融合技术精准导航。
阴天环境下，光线变化复杂影响ADAS系统性能，通过高精度传感器与智能算法结合的导航技术可实现精准定位。
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