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技術文章
aiSim中的LiDAR是一種基于光線追蹤的傳感器，能夠模擬真實LiDAR發射的激光束，將會生成LAS v1.4標準格式的3D點云，包含了方位角、俯仰角和距離等。
aiSim能夠模擬LiDAR單態（Monostatic）和同軸（Coaxial）配置。在aiSim中，LiDAR仿真是將模型建為在某個方向上發射單束光線的點光源，因此，單束光線承載了激光的全部功率。
LiDAR傳感器與不同形式的降水有相互作用：
aiSim的LiDAR模型不會將雨滴視為影響激光反射的幾何形狀，而是基于強度和3D坐標，添加噪聲，從而模擬降雨對于ADAS中LiDAR性能的衰減。
圖1：雨天aiSim5激光雷達點云（2L） 圖2：晴天aiSim5激光雷達點云（2L）
對于雨天的衰減，主要使用公式：
e^(-2·R·γ)
其中R是接收器到物體的距離；γ為大氣消光系數，晴天則為0。
aiSim在仿真中設定“濃霧"中水滴半徑為5μm，可調整空氣中水滴的數量來控制霧氣的大小，同樣采用了與雨天相同的衰減公式。
aiSim仿真的激光光束一旦擊中雪花時，aiSim AIR引擎就會計算返回光束的強度?？紤]雪花表面的不規則性，其將會被視為白色漫反射模型，將會導致光束在多個方向上散射，從而影響返回信號的強度和質量。
圖3：雪天aiSim5激光雷達點云（2L） 圖2：晴天aiSim5激光雷達點云（2L）
aiSim的基于物理的LiDAR模型還會和不同的材料具有相互作用，與Filament相似，能夠提供高度真實和準確的光線與材質交互模擬結果。
考慮到不同材料的反射率（反照率）不同，許多材料的反照率數據并不都是在905nm波長下測量的，因此aiSim將反照率值基于pbrt-v3模型轉換成720nm的波長，接近于905nm。
對于安全交通標識和和車道線等具有回歸反射（Retro-Reflective）特性的材料來說，能夠將輻射能量絕大部分直接反射回接收器。當LiDAR的光束擊中這類表面時，信號損失非常小。
因此，在aiSim的LiDAR傳感器輸出的點云強度中，強度值[0-100]之間為Lambertian（朗伯）值，而[101-255]則代表回歸反射的目標。如圖：當值大于100時，車道顯示為紅色。
圖4：點云強度值
同時，aiSim也提供了豐富的材料庫，對于大多數3D數字資源來說，可以通過aiSim提供的回歸反射材料，將其附著在3D模型上來實現逆反射的效果。除逆反射外，aiSim也提供BRDF材料蒙版，即基于雙向反射分布函數的反射材料，讓不同的3D模型就有不同程度的回歸反射特性，在不同區域上實現實現不同的光學行為。
由于在大多數圖像處理系統中，紅色通道是最容易區分和處理的通道，因此aiSim在紅色通道表示回歸反射的特性，將[0-255]劃分成不同的部分來表示：
[0-15]：基礎反射，表示材料的基礎反射性，即漫反射特性，遵循朗伯特定律，適用于大多數普通表面，如墻壁等。
[16-32]：回歸反射，表示材料具有逆反射特性，允許光線沿著接近入射角度相反方向反射回去，適用于交通標志，施工標志，車道線等。
[32-64]：清漆（透明）層，表示材料物體的材質將會模擬出光滑有光澤的表面，通常應用于在汽車表面，塑料制品等具有透明保護層的3D模型。
在實際應用中，通過場景重建可以比對驗證aiSim中LiDAR模型的置信度：
圖5：高速場景對比1
圖6：高速場景對比2
紅色點云為aiSim仿真場景中LiDAR輸出結果，綠色點云為真實世界中LiDAR點云數據，仿真點云的總體形狀與真實數據非常接近。
在同一車道中，遠距離外部車輛的點云數據與實際情況非常接近。
圖7：同車道遠端車輛點云對比
當然，在一些場景下，真實的激光雷達（綠色）激光束穿透玻璃表面的比例高于仿真（紅色）的結果。
圖8：玻璃材質穿透對比
以上就是驗證aiSim激光雷達LiDAR模型的驗證方法。
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