为了在场景中测试传感器，可以增加几辆车来创造复杂的情况，比如跟着一辆车，同时监控交叉车的路径。场景中的每一辆车都可以是静态的，也可以是自动的，可以在特定的兴趣点或沿着预定的轨迹进行评估。传感器模拟遵循自我-车辆的动态运动。

传感器数据输出，例如雷击命中点，材料特性等，以及车辆参数输入或输出，如位置，方向，速度和方向盘，都可以使用。由于来自多个传感器的一致数据组合，模拟使您可以验证智能传感器的行为或其融合算法的模型。支持确定性和实时模式。

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。

您将从强大的射线跟踪功能中受益，以重建传感器行为，并能够通过专用接口轻松检索传感器结果。IR发射器世界模型IR属性（这是“IR发射器将模拟IR属性？”和接收电子设备在模拟中考虑，可以从原始信号输出 - 波形 - 点云。该解决方案提供了一种独特的方法来收集虚拟传感器的独特方法实时驱动期间的信息并使用信息来开发自动驾驶仪代码。

VRXPerienc的GPU雷达功能提供了在每秒大于30帧的帧速率下实时执行全基于物理的雷达场景模拟。模拟考虑来自介电表面的多弹反射和传输。可以使用GPU雷达的线性可扩展性模拟多通道和MIMO雷达。随着GPU雷达的增加，VXPerience现在提供了使用所有关键传感器的全物理模型执行ADA和自主场景模拟的能力 - 相机，雷达和楣。从雷达模型中收集的数据用于有效地刺激雷达ECU数字信号处理的算法，以快速提高边缘壳体中汽车雷达的准确性和鲁棒性。雷竞技提现什么要求ANSYS VRXPerience附带一个具有定义介电特性的对象库。

型号和软件循环（MIL，SIL）：通过利用尖端测试和云中的前提测试进行大规模场景变化。通过跨无数驾驶场景的不同参数评估感知性能。