在自动驾驶技术的快速发展中，电子工程扮演着至关重要的角色，一个关键问题是如何优化传感器融合策略，以提升自动驾驶系统的感知精度和鲁棒性。
回答：
在电子工程领域，优化自动驾驶系统的传感器融合策略主要涉及以下几个方面：
1、传感器选型与校准：根据应用场景选择合适的传感器类型（如雷达、激光雷达、摄像头等），并进行精确的校准，确保不同传感器之间的数据一致性。
2、信号处理与滤波：利用电子工程中的信号处理技术（如数字滤波、卡尔曼滤波等），对传感器数据进行预处理和去噪，提高数据的可靠性和准确性。
3、特征提取与融合：通过机器学习和深度学习算法，从传感器数据中提取有用的特征，并采用合适的融合策略（如加权平均、决策层融合等）将不同传感器的数据进行有效融合，以获得更全面的环境感知。
4、实时性与资源管理：在电子硬件和软件设计上，需考虑传感器的实时性要求和资源分配问题，确保在保证性能的同时，降低能耗和成本。
通过上述电子工程技术的优化，可以显著提升自动驾驶系统在复杂环境下的感知能力和决策准确性，为自动驾驶技术的进一步发展奠定坚实基础。
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在电子工程中，通过多传感器数据的高效融合策略优化自动驾驶系统性能与安全性是关键。
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