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本文研究了机器学习在增强高级驾驶员辅助系统（ADA）中传感器融合准确性方面的作用。通过利用来自相机和雷达等多个传感器的数据，ML算法可以改善车辆定位，实时数据处理和决策精度。评论重点介绍了最近的研究，包括使用基于云的数字双胞胎信息和深度学习方法，从而减少了对象检测和分类的错误。此外，它解决了ADA中假积极和负面因素的持续挑战，并讨论了先进的ML技术对优化系统性能的影响。调查结果表明，ML驱动的传感器融合具有增强自主驾驶环境中ADA可靠性和安全性的巨大潜力。
使用机器学习提高ADA的精度...
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