为了在场景中测试传感器，添加几辆汽车以创建复杂的情况，例如跟随汽车并同时监控穿越车的路径。在场景中的每个车辆可以是静态或自动的，使得能够在特定感兴趣的点或沿着预定义的轨迹进行评估。传感器仿真遵循自我车辆动态运动。

传感器数据输出，如雷击命中点、材料特性等，车辆参数输入或输出，如位置、方位、速度、方向盘等。由于来自多个传感器的数据的一致组合，仿真使您能够验证智能传感器的行为模型或其融合算法。同时支持确定性模式和实时模式。

软件允许您在边缘案例驾驶情况下模拟实际相机模型。它模拟了相机的所有组件，例如镜头系统，成像器和预处理器。对于汽车前置摄像头，挡风玻璃也可以在模拟中考虑。考虑可见范围中环境的光学和光谱特性，以及图像仪的透镜系统的光学性质和成像器的光电性质。随着插件的添加，模拟可以管理动态自适应。相机仿真会创建原始图像，用于测试和验证感知算法，作为循环模型，循环软件或硬件循环。

您将受益于强大的光线跟踪功能，以重新创建传感器行为，并能够轻松地通过专用接口检索传感器结果。IR发射器世界模型IR属性(这是“IR发射器将模拟IR属性?”和接收器电子在模拟中被考虑，它可以从原始信号-波形-输出到点云。该解决方案提供了一种独特的方法，在实时驾驶过程中收集虚拟传感器信息，并使用这些信息开发自动驾驶代码。

VRXPERIENCE的GPU雷达功能提供了以超过每秒30帧的帧率实时执行基于全物理的雷达场景模拟的能力。模拟考虑多重反射和介质表面的传输。利用GPU雷达的线性可扩展性，可以对多通道和MIMO雷达进行仿真。随着GPU雷达的加入，vrxexperience现在提供了使用所有关键传感器(摄像机、雷达和激光雷达)的全物理模型执行ADAS和Autonomy场景模拟的能力。利用从雷达模型中采集的数据，有效地刺激雷达ECU数字信号处理算法，快速提高汽车雷达在边缘情况下的精度和鲁棒性。雷竞技提现什么要求Ansys vrxexperience带有一个定义介电特性的对象库。

模型和在环中的软件(MiL,Sil):通过利用前沿测试(内部测试和云测试)来执行大量场景变化。在无数的驾驶场景中通过不同的参数评估感知性能。