Ansys Speos的Optical Sensor Test功能是专为模拟和评估驾驶环境中camera成像和LiDAR原始信号而设计的专用工具，能够从数字模型出发，对摄像头和激光雷达系统进行全面的物理建模与分析，加速传感器的验证过程。

一、功能概述

Optical Sensor Test功能具备以下核心特点：

支持从数字模型开始，涵盖周围几何形状、传感器布局和周围目标，对摄像头和激光雷达系统进行物理建模。

可集成到CAD平台中，在模拟传感器系统采集数据时，充分考虑其特性和约束。

能够在短时间内对各种场景下的不同传感器配置进行全面分析，从而确定特定传感器供应商的预期性能。

该功能在传感器的设计与开发流程中发挥着重要作用：从使用仿真软件设计满足特定要求的传感器，到导入基于物理的黑盒传感器模型检查中级要求、模拟车辆集成，再到在闭环仿真中使用传感器模型以实现ADAS功能和感知算法性能的边缘情况测试，贯穿了传感器从设计到验证确认的全过程。

二、工作流程

Optical Sensor Test的工作流程涉及多个环节的协同：

输入数据：包括CAD几何模型、环境材料属性（如光谱光学特性、纹理等）、自然光源、照明设备（如车头灯、雾灯）的照明仿真结果等。

模型构建：建立相机模型和LiDAR模型，并将其集成到系统中。

数据采集与处理：模拟传感器采集原始数据，之后进行后处理分析。

在设计分析方面，该功能可结合Zemax OpticStudio等工具，利用Light Expert可视化光的传播方式和位置以及每个元素对光传播的影响，通过Stray Light Analysis了解光子到达光度传感器之前的光行为，包括光遵循的所有路径和每个序列的贡献。同时，还能对传感器模型的入瞳位置、分辨率、景深、畸变、渐晕等参数进行分析。

三、针对Camera的功能应用

1.视野可视化与场景分析

在3D环境中可可视化摄像机视野，适用于多种场景分析，如停车辅助中的盲点检测、行人检测中的视野分析、后方视野的 NHTSA测试以及行人检测中的像素大小评估等。

2.原始数据采集与后处理

原始数据模拟：模拟相机采集过程，涵盖光学效果（如焦距、光学畸变、光谱灵敏度等）和照明条件（如白天或夜间、自然或人工光源、红外线等），仿真输出为到达光电传感器（CMOS/CCD）的光谱辐照度图，可用于评估传感器级别的后处理算法，如白平衡、增益、信号扰动等。

后处理示例：能基于定义的白平衡导出Png图像，对模拟原始数据应用图像处理，如将失真的原始图像处理为具有失真校正功能的图像，或把模拟原始视图通过“鸟瞰图”算法处理等。

3.环境影响分析

可模拟不同环境条件对相机的影响，包括白天清晰状态、白天雾况、夜间清晰状态、白天雨况等，还能分析多物理场输入的影响，例如塑料镜片在20°C和70°C不同温度下的表现。

四、针对LiDAR的功能应用

1.视野可视化

在3D环境中可可视化LiDAR的光源、传感器以及它们的重叠视野，包括源“视野”、传感器视野和重叠区域。

2.原始数据采集与后处理

原始数据模拟：模拟激光雷达采集过程，涉及光源特性（波长、功率、光谱）、光学效果（焦距、光学畸变、光谱灵敏度等）以及不同技术（如flash、扫描、旋转），仿真输出为接收功率与飞行时间的函数关系。

后处理示例：对激光雷达传感器接收到的信号，可基于原始飞行时间进行分析，并使用检测算法进行后处理以构建点云，还能研究每个几何形状的贡献并与理想的LiDAR传感器进行比较。

3.动态场景分析

为满足激光雷达传感器研究中对场景动力学的需求，LiDAR仿真可沿轨迹移动几何图形组和传感器组，考虑点火顺序中的时间以及几何形状和传感器的相对位置和方向，且经过优化以执行时间线分析。通过动态研究可比较不同的激光雷达系统及其特性，如旋转激光雷达和扫描激光雷达在不同时间轴下的表现。

综上所述，Speos Optical Sensor Test功能为camera和LiDAR传感器的模拟与评估提供了全面且强大的支持，极大地加速了传感器的验证过程，在自动驾驶等领域的传感器开发中具有重要价值。