在自动驾驶汽车（ADAS）系统中，计算机图形学不仅用于车辆外观的渲染，更在提升其感知能力方面扮演着关键角色，一个值得探讨的问题是：如何利用先进的计算机图形技术来增强ADAS系统对复杂环境的理解与响应？
通过高精度的三维建模与场景重建，计算机图形学能够为ADAS系统提供逼真的道路环境数据，这不仅能辅助系统进行路径规划与避障决策，还能通过模拟不同光照条件下的视觉效果，提升系统在夜间或恶劣天气下的识别能力，利用深度学习与卷积神经网络等计算机图形学技术，ADAS系统可以学习并理解复杂的交通标志与路况信息，从而更准确地执行驾驶指令。
在处理动态物体如行人、车辆时，计算机图形学技术能通过运动预测与轨迹分析，帮助ADAS系统提前预判并作出安全反应，这不仅提高了驾驶的舒适度，也大大降低了事故风险。
计算机图形学为ADAS系统提供了强大的“眼睛”与“大脑”，使其能够更全面、更准确地感知周围环境，为自动驾驶技术的发展注入了新的活力。
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