在自动驾驶和高级驾驶辅助系统（ADAS）的研发中，计算机图形学扮演着至关重要的角色，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提升ADAS系统对复杂环境的感知能力？
回答：通过融合计算机图形学与深度学习技术，ADAS系统能够生成高精度的三维模型和虚拟场景，从而模拟各种驾驶环境，这不仅可以提高系统对道路标志、行人、车辆等目标的识别精度，还能在无监督的环境下进行自我学习和优化，利用光线追踪和阴影投射技术，可以更真实地模拟现实世界的光照条件，使ADAS系统在复杂光照环境下也能保持高精度的感知，通过计算机图形学生成的虚拟测试环境，可以大大降低实车测试的成本和风险，加速ADAS系统的开发和优化进程。
计算机图形学为ADAS系统的感知能力提供了强有力的技术支持，是推动自动驾驶技术发展的重要力量。
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利用计算机图形学，可增强ADAS系统对环境的精准感知与理解。
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