基于车载传感器数据的智能驾驶辅助系统优化

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摘要：随着汽车技术的快速发展，智能驾驶辅助系统（ADAS）在提高道路交通安全性方面的作用越来越重要，然而现有系统在复杂道路环境下的安全性能仍有待提高。通过分析车载传感器数据对ADAS性能进行优化，采用机器学习算法对多源传感器数据进行融合与分析，并由此提出一种障碍物检测与轨迹预测改进方法。实车测试结果表明，该方法在检测准确率和计算效率方面均优于现有算法，研究成果可为ADAS的进一步优化提供新的思路和方法。（剩余4667字）

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