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摘要： - 高级驾驶员辅助系统（ADAS）的进步标志着汽车技术的关键发展，旨在通过各种功能来提高道路安全和驱动效率，例如盲点检测，紧急制动和自适应巡航控制。本研究论文深入研究了ADAS组件的运营完整性，绩效指标和维护策略，其基础是涉及数据收集，预处理，功能工程，机器学习模型开发和严格验证过程的全面方法。对ADAS组件的系统检查表明它们在车辆安全性和可靠性中的重要性。仔细评估了前置摄像头，激光雷达，雷达和超声传感器的可见性，距离，速度和转向角度。维护日志显示主动错误代码管理，提高效率。SVM，梯度提升和随机森林机器学习模型预测了验证和测试期间ADAS组件故障。随机森林的精度为90％，精度为92％，召回88％和90％的F1。梯度提升是最准确的，精度为93％，精度为94％，召回91％和92％的F1。SVM预测ADAS组件的精度为88％，精度为90％，召回87％和87％的F1得分。机器学习有助于从反应性转向主动维护。建模传感器信号质量，执行器反应时间，错误代码频率和维护间隔可实现预测性维护和故障检测。功能工程使用维护日志和操作KPI构建预测模型。模型预测ADAS组件故障，提高了车辆安全性和可靠性。使用外部数据改善了预测性维护模型。维护模型的适应性和预测精度已通过交通，事故和制造商升级后的ADAS操作证明。预测性维护和机器学习提高了ADA的可靠性和安全性。高级分析和数据驱动的见解可以减少汽车系统故障，从而提高安全性和可靠性。
提高高级驾驶员的可靠性...
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