??自動駕駛研發面臨"長尾效應"的終極挑戰：海量邊緣場景需要近乎無限的測試里程。仿真測試雖已成為行業共識，但其真實度仍存根本性質疑——當多數平臺仍停留在視覺逼真層面時，感知算法的低階數據處理和魯棒性測試已觸及驗證天花板。

其實，真正的物理級仿真必須從數據源頭出發：從光子穿透鏡頭到電信號轉換，從激光能量分布到多回波散射，每一個物理環節都會直接影響算法在現實世界中的表現。

基于此，本文將深入解析攝像頭與激光雷達的物理建模機制，并解讀2025新興標準ASAM OpenMATERIAL 3D，從而探討如何為高可信度仿真提供關鍵基礎的問題！

01 鏡頭模型的光學物理建模

傳統的攝像頭仿真，其終點往往是一張“干凈”的RGB圖像。這對于高級規劃控制算法或許足夠，但對于依賴圖像原始信息的感知算法開發者而言，這無異于在精裝修的樣板間里測試建筑結構。他們真正需要的，是模擬從光子穿過復雜鏡頭組，到CMOS傳感器輸出原始電信號的全過程。

畸變原理與參數化建模

現代車載廣角／魚眼鏡頭的非線性失真很難靠針孔模型捕捉。這種畸變始于鏡片的設計：曲率、鏡間距離、材料折射率、涂層結構等都會造成光線偏折與映射失真。

高保真建模路徑：

畸變函數：（如 fisheye、Mei、F?Theta、EUCM 等）源自具體鏡頭標定，能描述像素偏移；

多項式系數模型：捕捉畸變隨徑向變化的非線性，用于語言和超廣角鏡頭；

LUT（查找表）方式：直接復刻真實標定點映射，將任意復雜畸變精準還原。

技術意義：光學還原誤差的減少將會直接提升后續曝光、噪聲疊加的物理建模可信度，還能從光學角度模擬不同的鏡頭效應。

02 CMOS傳感器光電仿真

光電轉換與噪聲建模

相機 RAW輸出用戶關注的是兩個關鍵過程：

Quantum Efficiency（QE）：光子轉化為電子的效率；

Conversion Gain：每個電子轉換成輸出電壓的增益。

從輻射曝光到電壓的轉換公式可表示為：

photon_energy=(h?c) / λ

其中：

h：普朗克常數；

c：光速m/s；

λ：RGB各通道的波長，以m為單位。

radiant_exposure_to_voltage=（pixel_size2）/ photon_energy x quantum_efficiency x conversion_gain

其中：

radiant_exposure_to_voltage：表示將輻照度（光能量密度）轉換為電壓信號的轉換因子，單位通常是伏特每單位輻照度；

pixel_size：像素的邊長，單位通常是米（m）。這里用平方表示像素面積，即 pixel_size2pixel_size2，表示單個像素接收光子的有效面積；

photon_energy：單個光子的能量，單位是焦耳（J）。由公式 h?cλλh?c 計算，其中 hh 是普朗克常數，cc 是光速，λλ 是光的波長；

quantum_efficiency：量子效率，表示入射光子被探測器轉換為電子的效率，通常是一個小于1的無量綱數。

conversion_gain：轉換增益，表示電子信號轉換為電壓信號的增益，單位通常是伏特/電子（V/electron）；

同時考慮：

Shot Noise（光子噪聲）：自然量子過程下的統計波動；

Read Noise（讀出噪聲）：來自電路本身的不確定性；

ADC 量化誤差：由電壓擺幅與位數決定。

非線性響應與增益控制

模擬域增益與數字域增益、PWL 非線性函數可讓模型真實復現CMOS 增益壓縮、飽和與拉伸特性。

價值亮點：算法開發者不再用“擬真濾鏡”，而是直接在復刻硬件真實響應的“數據源”上驗證性能，真實評估弱光、過曝下的魯棒性。

03 LiDAR 建模：高斯射線與物理衰減

光束結構與多回波

真實 LiDAR 發出的激光是包含能量分布的高斯光束，而非理想“無寬度射線”。通過參數化：

Beam divergence控制光束發散角；

Beam sampling density決定光斑內采樣次數；

高斯能量分布可模擬光斑中心與邊緣的能量差異；

Secondary Returns模擬光束穿透薄物體或發生多次反射后的回波情形。

核心優勢：這種建模方式，使得仿真器能夠更精確地模擬物體邊緣的探測效果、小目標的漏檢概率，以及由單次發射脈沖擊中不同距離物體而產生的多重回波。這對于依賴點云密度和回波信息的聚類、分割算法的驗證，具有不可替代的價值。

大氣與天氣中的物理衰減

激光在雨霧雪中傳播時會經歷：

大氣消光（Extinction）：受可見度、Mie 散射、水滴大小和雷雨強度控制；

多模態散射：粒徑分布影響波長選擇，對 905nm 或 1550nm 波段影響不同；

點云強度、范圍測量誤差：由上述物理機制驅動，而非隨機丟棄。

核心優勢：可輸出“雨天 50mm/h 下探測 80m、反射率 10% 行人的概率為 X%”這類量化結論，是生成魯棒性驗證報告的關鍵。

雨天 30mm/h 積水覆蓋率90% 雨天 15mm/h 積水覆蓋率45% 雨天 4mm/h 積水覆蓋率25%

04 ASAM OpenMATERIAL 3D新標準

精準材料屬性的行業統一標準

ASAM于2025 年 3 月發布的OpenMATERIAL 3D，專注定義環境中物體的真實物理屬性：折射率、粗糙度、BRDF 查找表、材質密度等。

其優勢包括：

跨平臺協同建模：格式通用，支持 ASAM OpenDRIVE、OpenSCENARIO、OSI 等；

適用于感知仿真：雷達、攝像頭、LiDAR 均可引用同一材質庫；

動態結構兼容：支持如車輪等運動部件的層次結構定義。

融合意義：物理建模所依賴的不只是參數，更是材料本身——OpenMATERIAL 3D 從源頭打通了場景物理真實與傳感建模之間的壁壘。

aiSim Archer：對全新OpenMATERIAL 標準 (ASAM OpenMATERIAL?3D)進行了實現。 https://github.com/aimotive/aisim/tree/main/aiSimArcher

05 物理建模與標準的行業協同

從鏡頭畸變模型、CMOS 噪聲鏈到LiDAR 多回波和天氣衰減，物理級建模讓仿真的“數據表現”不再是肉眼看起來真，而是“行為上真實”。而標準化的材料規格，如ASAM OpenMATERIAL 3D，更是將它推向行業共識。

這一切，最終目標都是構建一個“可信仿真”的閉環：真實物理參數驅動的模型 → 標準化定義的材料屬性 → 支持跨平臺共享與驗證 → 支撐自動駕駛場景真實測試與算法驗證。

而將這些關鍵模塊實現并集成于仿真平臺中（即aiSim所專注的），才是落地這一周期驗證環路的技術核心。

審核編輯 黃宇