汽车 LiDAR 的物理仿真
机器人学
2025-12-08 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们提出了用于模拟汽车时差 (ToF) LiDAR 的解析模型，包括晕染效应、回波脉冲宽度以及环境光效应，并通过光学实验室测量系统性地确定模型参数。该模型在近红外域使用基于物理的渲染 (PBR)。它假设在由阴影或光线追踪渲染的光栅化图像上进行单次反弹和复射，包括来自传感器的发射光以及来自其他非相关光源（如阳光）的 stray light。传感器发射的光束以及接收二极管的灵敏度均采用灵活的光束定向模式并考虑非零直径。可根据系统属性、计算能力及所需输出属性选择不同的（非实时）计算方法。模型参数包括系统特性参数，即 LiDAR 光束的物理展开度，以及接收二极管的灵敏度；发射光的强度；反射光强度与回波脉冲宽度之间的转换；以及场景参数，如环境照明、位置及目标表面在相关红外域中的属性。通过在分辨率为 0.01° 的仪器上对不同目标表面的光度亮度进行实验室测量，确定了模型的系统特性参数。该方法在两款汽车 LiDAR 系统（Valeo Scala Gen. 2 和 Blickfeld Cube 1）上进行校准和测试。尽管这两套系统在属性和可用接口方面存在显著差异，但相关模型参数均能成功提取。
引用
@article{arxiv.2512.05932,
title = {Physically-Based Simulation of Automotive LiDAR},
author = {L. Dudzik and M. Roschani and A. Sielemann and K. Trampert and J. Ziehn and J. Beyerer and C. Neumann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.05932},
year = {2025}
}