CN110133625A - 一种快速球坐标激光雷达仿真方法 - Google Patents

Abstract

一种快速球坐标激光雷达仿真方法。本发明公开了一种对于激光雷达的快速仿真方法，由CPU与GPU进行协同运算，CPU进行部分初始化工作，GPU在顶点着色器中对三角面的顶点坐标进行坐标转换，在几何着色器中，将每个三角面变成两个三角形组成的长方形，挂载原三角面的三个顶点ABC的坐标并输出，在片元着色器中，对三角面进行射线检测，并计算碰撞点坐标，计算激光雷达的输出并映射到(R,G,B,A)空间中。本发明使用传统的渲染管线，兼容绝大多数型号的显卡，并可获得现代显卡的加速性能，同时，本发明解决了激光雷达仿真中等距采样的问题，实现了高速高精确率的等角采样。

Description

一种快速球坐标激光雷达仿真方法

技术领域

本发明属于仿真技术领域，特别是涉及到一种快速球坐标激光雷达仿真方法。

背景技术

目前，激光雷达广泛应用于自动驾驶、机器人、船舶、航空等领域。然而，目前主流仿真系统中，对于激光雷达的仿真还停留在使用深度摄像机或者是使用CPU计算Raycast(射线检测)的阶段。

如微软的AirSim仿真系统及LG的LG Simulator仿真系统中，均使用了深度摄像机作为激光雷达仿真手段。

这种仿真方式存在一个严重的问题：虚拟摄像机进行采样时，是按照屏幕像素进行等距采样，如图1所示，摄像机的光束实际上是从原点发射，方向为从摄像机原点到每个像素在NearClip上的位置，因此，传统渲染方式实际上是等距采样而非等角采样。然而，实际的激光雷达(如Velodyne)为等角采样。哪怕是采用了超采样之后，在屏幕边缘处的采样点，其误差在50米距离上依然可达100毫米。

LG公司的LG Simulator在处理此问题时，采用的方法是令摄像机高速旋转，每次对一个小角度进行采样。这样不仅浪费了大量计算资源，还导致采样出现了延迟。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种对于激光雷达的快速仿真方法，依然使用传统的渲染管线，兼容绝大多数型号的显卡，并可获得现代显卡的加速性能，同时解决了激光雷达仿真中等距采样的问题，实现了高速高精确率的等角采样。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种快速球坐标激光雷达仿真方法，由CPU与GPU进行协同运算，包括：

S1、CPU进行部分初始化工作，包括：

定义直角坐标系为左手坐标系；即物体前向为Z轴，右侧为X轴，上方为Y轴；

定义球坐标系为：ψ为空间中某点P在XZ平面上的投影与Z轴的夹角；θ为空间中某点P与Y轴的夹角；R为空间中某点P距离原点的距离；

定义激光雷达的总线数height；

定义激光雷达每次扫描的次数width；

定义每次扫描沿Y轴扫描的角度范围的一半ψrange；

定义每次扫描沿X轴扫描的角度范围的一半θrange；

定义每次扫描的最大感知范围Lmax；

绘制一个width*height像素的噪声图，要求RGBA四个通道均为独立噪声；

定义每个材质的平滑度smoothness；

定义每个材质的反射率reflection；

定义每个材质的贴图Tex；

在每次扫描前，定义摄像机的Transform Matrix Tcam；

S2、GPU在顶点着色器中对三角面的顶点坐标进行坐标转换；转换后的顶点输出为{Psphere，Pworld，uv}，其中Psphere为球坐标，Pworld为摄像机坐标系坐标，uv为该顶点的UV坐标；

S3、GPU在几何着色器中，将每个三角面变成两个三角形组成的长方形，令两个三角形的每个顶点依次挂载原三角面的三个顶点ABC的坐标并输出，三角形每个顶点的输出为{Psphere，Pworld，A，B，C，uv}；

S4、GPU在片元着色器中，由几何着色器的输出获取原三角面三个顶点；同时，由屏幕像素位置获取射线方向，对三角面进行射线检测，并计算碰撞点坐标；然后计算此碰撞点的贴图是否为透明，若光线无法继续穿透，计算激光雷达的输出并映射到(R，G，B，A)空间中。

进一步的，步骤S2中，坐标转换的过程包括：

将顶点在ObjectSpace目标空间坐标系的坐标转换为世界坐标系坐标，然后再转换为摄像机坐标系下的坐标；

摄像机坐标系的定义为：摄像机位置为原点，摄像机前向为z轴正向，摄像机右侧为X轴正向，摄像机正上方为Y轴正向；

顶点(x，y，z)转化为球坐标：

其中，ψ为该点在XZ平面上的投影与Z轴的夹角，θ为该点与Y轴的夹角；

输出的球坐标Psphere为(ψ，θ，z)；

将该顶点的摄像机坐标系坐标Pworld(x，y，z)输出；

同时，输出此顶点的UV坐标uv；

顶点着色器的输出为{Psphere，Pworld，uv}。

进一步的，步骤S3中，所述将每个三角面变成两个新三角面组成的长方形的方法包括：

S301、获得三角面三个顶点A、B、C的顶点着色器输出信息，根据三个顶点的球坐标Psphere，求出：

ψ的最小值ψmin和最大值ψmax，

θ的最小值θmin和最大值θmax；

S302、构建矩形包络框，其左上角坐标为(ψmin，θmax)，右下坐标为(ψmax，θmin)；

S303、对包络框进行三角化，由矩形A1B1C1D1变为两个新三角形A1B1C1和A2B2C2；其中，A1、B1、C1坐标不变；A2坐标等于A1，B2坐标等于C1，C2坐标等于D1；

S304、令输出的两个三角形A1B1C1和A2B2C2的每个顶点依次挂载此三角面的三个顶点ABC的坐标；

A1点的存储坐标为A(Ax，Ay，Az，1)、B(0，0，0，0)、C(0，0，0，0)；

B1点的存储坐标为A(0，0，0，0)、B(Bx，By，Bz，1)、C(0，0，0，0)；。

C1点的存储坐标为A(0，0，0，0)、B(0，0，0，0)、C(Cx，Cy，Cz，1)；

A2点的存储坐标为A(Ax，Ay，Az，1)、B(0，0，0，0)、C(0，0，0，0)；

B2点的存储坐标为A(0，0，0，0)、B(Bx，By，Bz，1)、C(0，0，0，0)；

C2点的存储坐标为A(0，0，0，0)、B(0，0，0，0)、C(Cx，Cy，Cz，1)；

每个顶点的输出为{Psphere，Pworld，A，B，C，uv}。

更进一步的，步骤S302中，如三角面的ψmin、ψmax、θmin、θmax的值在范围[-1，1]之外，则需扩大矩形的范围，根据(ψmin，θmax)，(ψmax，ψmin)求出此矩形的包络圆，再构建能够包络此圆的正方形作为包络框。

进一步的，步骤S4中，所述射线检测及计算碰撞点坐标的步骤包括：

S401、根据屏幕像素点坐标Pixel(x，y)计算此像素对应的ψ、θ；

θ＝(y-0.5)*2*θ_range

其中，ψrange、θrange分别为激光雷达每次扫描的范围的一半；

根据ψ、θ确定射线方向，并进行归一化，获得入射光的单位向量Dir；

y＝sin(θ)

S402、利用在几何着色器中输出的ABC坐标进行计算；令坐标为(x，y，z，w)，则根据下面公式重新获得三角面ABC坐标；

S403、获得三角面ABC坐标及射线方向Dir后，进行射线与三角面碰撞检测；如射线与三角面有交点，返回交点的摄像机空间坐标Pc及长度t；

S404、由ABC算出三角面的法线Nrm；

Nrm＝(B-A)×(C-A)

由Pc求得碰撞点的世界坐标P；

P＝Pc+Pcam

其中Pcam为摄像机的世界坐标。

进一步的，步骤S4中，所述计算碰撞点的贴图是否为透明的方法包括：

使用从几何着色器获得的uv坐标对贴图进行采样，获取该点的颜色Col(R，G，B，A)；如A小于材质的AlphaCullOff值，则认为光线穿透了此点，将此点的depth深度设为极小值以允许光线继续穿透。

进一步的，步骤S4中，所述计算激光雷达的输出并映射到(R，G，B，A)空间包括：

S411、取得碰撞点的世界坐标P对噪声图TXnoise的采样UV坐标Puv；

P_uv(u，v)＝Fraction((Px，Py)*Pz*100)

其中，Fraction()为获取输入值的小数点后的部分；

S412、使用Puv获得一个4阶向量Pnoise，将其从[0，1)区间映射到[-0.5，0.5)，获得噪声向量err；

err＝P_noise-(0.5，0.5，0.5，0.5)

S413、计算加噪后的法线Nnoise；

N_noise＝Nrm+err*(1-Smoothness)*RoughScale

Nrm为由三角面ABC坐标计算出的三角面的法线；

S414、计算加噪法线Nnoise与入射光夹角的余弦值lambert；

如lambert大于smoothness，则激光雷达接收到的信号为从该点返回的光线；

S415、计算三角形表面材质对激光波段的吸收率Absorption；

S416、激光在反射后的反射能量energy为：

S417、由于实际激光雷达仪器仅计算发射和返回的时间差，实际上激光雷达输出的距离Len应为：

更进一步的，步骤S416中，如lambert小于smoothness，则认为激光雷达收到的信号为二次反射后的位置；

反射长度L可由噪声向量近似求得：

L＝(err_x，err_y，err_z)*err_w*reflection³

而二次反射后的反射点的位置Pr为：

P_r＝P+Reflect(Dir，Nrm)

其中，Reflect为计算Dir方向的光线在法线为Nrm的面上的反射方向的函数；

则反射后的能量energy为：

。

优选的，步骤S4中，激光雷达的输出映射到(R，G，B，A)空间中的方法为：

根据长度t或Len，计算激光雷达认为的反射点P0(x，y，z)的坐标：

P₀＝Dir*Len

由于RGB颜色的范围为[0，1]，因此需将P0映射到[0，1]空间。

A＝energy

此像素的depth深度为：

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

(1)本发明在不改变传统渲染管线的基础上，充分利用了当代GPU的渲染加速性能，实现了高性能、高精确率的激光雷达仿真；

(2)本发明可极大的加速激光雷达相关算法的研发和训练；

(3)本发明可同步输出标准答案和点云数据，形成训练数据集，极大缩短深度学习算法的训练时间；本发明可将激光雷达神经网络的训练时间由300小时缩短至100小时。

(4)本发明可应用于但不限于自动驾驶仿真、机器人仿真、航空航天仿真、军事仿真等领域；

(5)本发明的采样角度误差为0.00005弧度，采样精度误差为0.001米。

附图说明

图1为传统方法中摄像机的等距采样图示；

图2为本发明实施例中直角坐标系与球坐标系的定义的示意图；

图3为本发明实施例中根据三角面构建长方形包络框的示意图；

图4为本发明实施例中扩大范围构建包络框的示意图；

图5为本发明实施例中包络框三角化的示意图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：

本发明需要CPU与GPU进行协同运算。

本发明中，定义直角坐标系为左手坐标系。即物体前向为Z轴，右侧为X轴，上方为Y轴。

定义球坐标系为：

ψ为空间中某点P在XZ平面上的投影与Z轴的夹角。

θ为空间中某点P与Y轴的夹角。

R为空间中某点P距离原点的距离。

定义如图2所示。

CPU需要进行一部分初始化工作：

定义激光雷达的总线数height。

定义激光雷达每次扫描的次数width。

定义每次扫描沿Y轴扫描的角度范围的一半ψrange

定义每次扫描沿X轴扫描的角度范围的一半θrange

定义每次扫描的最大感知范围Lmax。

绘制一个width*height像素的噪声图，要求RGBA四个通道均为独立噪声。

定义每个材质的平滑度smoothness。

定义每个材质的反射率reflection。

定义每个材质的贴图Tex。

注：以上初始化参数均可在运行中实时更改。

在实时运行中，在每次扫描前，需定义：

摄像机的Transform Matrix(旋转矩阵)Tcam。

GPU计算部分分为三个步骤：

一、Vertex Shader(顶点着色器)：

在顶点着色器中进行坐标转换。

本发明将顶点在ObjectSpace(目标空间坐标系)的坐标转换为世界坐标系坐标，然后再转换为摄像机坐标系下的坐标。

摄像机坐标系的定义为：摄像机位置为原点，摄像机前向为z轴正向。摄像机右侧为X轴正向。摄像机正上方为Y轴正向。

本发明把顶点(x，y，z)转化为球坐标。

其中，ψ为该点在XZ平面上的投影与Z轴的夹角，θ为该点与Y轴的夹角。

输出的球坐标Psphere为(ψ，θ，z)。

将该顶点的摄像机坐标系坐标Pworld(x，y，z)输出。

同时，输出此顶点的UV坐标uv。

因此，顶点着色器的输出为{Psphere，Pworld，uv}

二、Geometry Shader(几何着色器)

在几何着色器中，将每个三角面变成两个三角面组成的长方形，以抵消后续Raster(晶格化)及Barycentric Interpolation(质心插值法)对于顶点信息的压缩。

在此着色器阶段，可获得三角形三个顶点A、B、C的顶点着色器输出信息。

根据三个顶点的球坐标Psphere，求出：

ψ的最小值ψmin和最大值ψmax。

θ的最小值θmin和最大值θmax。

构建包络框，其左上角坐标为(ψmin，θmax)，右下坐标为(ψmax，θmin)，如图3所示。

如三角形的ψmin、ψmax、θmin、θmax的值在范围[-1，1]之外，则需扩大长方形的范围。根据(ψmin，θmax)，(ψmax，ψmin)求出此长方形的包络圆，再构建能够包络此圆的正方形包络框，如图4所示。

对包络框进行三角化，如图5所示。

由矩形A1B1C1D1变为两个新三角形A1B1C1和A2B2C2。其中，A1、B1、C1坐标不变。A2坐标等于A1，B2坐标等于C1，C2坐标等于D1；

令输出的两个三角形A1B1C1和A2B2C2的每个顶点依次挂载此三角面的三个顶点ABC的坐标；

A1点的存储坐标为A(Ax，Ay，Az，1)、B(0，0，0，0)、C(0，0，0，0)。

B1点的存储坐标为A(0，0，0，0)、B(Bx，By，Bz，1)、C(0，0，0，0)。

C1点的存储坐标为A(0，0，0，0)、B(0，0，0，0)、C(Cx，Cy，Cz，1)。

A2点的存储坐标为A(Ax，Ay，Az，1)、B(0，0，0，0)、C(0，0，0，0)。

B2点的存储坐标为A(0，0，0，0)、B(Bx，By，Bz，1)、C(0，0，0，0)。

C2点的存储坐标为A(0，0，0，0)、B(0，0，0，0)、C(Cx，Cy，Cz，1)。

几何着色器每个顶点的输出为：

{Psphere，Pworld，A，B，C，uv}

三、Fragment Shader(片元着色器)

在片元着色器中，可由几何着色器的输出获取三角形三个顶点。同时，由屏幕像素位置获取射线方向，对三角形进行射线检测，并计算碰撞点坐标。

由于顶点坐标已转化为球坐标，因此，根据屏幕像素点坐标Pixel(x，y)可计算此像素对应的ψ、θ。

θ＝(y-0.5)*2*θ_range

其中，ψrange、θrange分别为激光雷达每次扫描的范围的一半。

根据ψ、θ确定射线方向，并进行归一化，获得入射光的单位向量Dir。

y＝sin(θ)

在几何着色器中，本发明输出了三角形的三个顶点ABC的坐标。因此，在片元着色器中，此坐标经由质心插值法之后发生了变化。为在质心插值法之后求得原始三角形的坐标ABC，本发明可利用之前在几何着色器中输出的ABC坐标进行计算。令坐标为(x，y，z，w)，则可有此公式重新获得ABC坐标。

获得三角形ABC坐标及射线方向Dir后，进行射线与三角面碰撞检测。

如射线与三角面有交点，返回交点的摄像机空间坐标Pc及长度t。

由ABC算出三角形的法线Nrm。

Nrm＝(B-A)×(C-A)

由Pc求得碰撞点的世界坐标P。

P＝Pc+Pcam

其中Pcam为摄像机的世界坐标。

若激光雷达所扫描的表面使用了带Alpha通道的透明贴图，则需计算此点的贴图是否为透明。如透明则光线应穿过此三角面。

使用从几何着色器获得的uv坐标对贴图进行采样，获取该点的颜色Col(R，G，B，A)。如A小于材质的AlphaCullOff值，则认为光线穿透了此点，将此点的depth(深度)设为极小值以允许光线继续穿透。

如光线无法继续穿透，则进行后续计算：

由P对噪声图TXnoise的采样UV坐标Puv。

P_uv(u，v)＝Fraction((Px，Py)*Pz*100)

其中，Fraction()为获取输入值的小数点后的部分。

使用Puv获得一个4阶向量Pnoise，将其从[0，1)区间映射到[-0.5，0.5)，获得噪声向量err。

err＝P_noise-(0.5，0.5，0.5，0.5)

计算加噪后的法线Nnoise。

N_noise＝Nrm+err*(1-Smoothness)*RoughScale

计算加噪法线Nnoise与入射光夹角的余弦值lambert。

如lambert大于smoothness，则激光雷达接收到的信号为从该点返回的光线。

计算三角形表面材质对激光波段的吸收率Absorption。以Velodyne品牌为例，其激光雷达的波长为790nm。而红色的波长范围为650～750nm。因此可近似认为此贴图的红色通道R的值为激光在材质上的反射率。

由于激光具有良好的指向性，因此激光在稀薄空气中传播时能量无衰减。但激光在反射后失去了其指向性，变为了球形散射。因此其反射能量energy为：

如lambert小于smoothness，则认为激光雷达收到的信号为二次反射后的位置。

反射长度L可由噪声向量近似求得：

L＝(err_x，err_y，err_z)*err_w*reflection³

而二次反射后的反射点的位置Pr为：

P_r＝P+Reflect(Dir，Nrm)

其中，Reflect为计算Dir方向的光线在法线为Nrm的面上的反射方向的函数。

则反射后的能量energy为：

由于实际激光雷达仪器仅计算发射和返回的时间差。因此实际上，激光雷达输出的距离Len应为：

由于渲染管线仅能输出图像，因此需要将激光雷达的输出映射到(R，G，B，A)空间中。在此仅提供一种思路。【如使用其他方式映射或编码，依然纳入此权利声明中】

根据长度t或Len，计算激光雷达认为的反射点P0(x，y，z)的坐标：

P₀＝Dir*Len

由于RGB颜色的范围为[0，1]，因此需将P0映射到[0，1]空间。

A＝energy

此像素的depth(深度)为：

输出数据的解析方法：

以上述输出格式标准为例。

需要将图像上的像素进行一些处理，以便进行后续的显示或处理。

首先将RGB变换到[-Lmax，Lmax]范围内：

x＝(2R-1)*Lmax

y＝(2G-1)*Lmax

z＝B*Lmax

其中，RGB为图像某点的颜色值。Lmax为激光雷达扫描最大距离。

使用摄像机的逆变化矩阵乘以该坐标，得到该点的世界坐标Pworld。

P_world＝T_cam ^-1*(x，y，z，0)。

本发明测试环境如下：

CPU：i7 8700K

GPU：GTX 1080ti

操作系统：Windows 10

在仿真64线激光雷达时，实现了每秒300Hz的工作频率。远超激光雷达本身的20Hz最大工作频率。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种快速球坐标激光雷达仿真方法，其特征在于，由CPU与GPU进行协同运算，包括：

S1、CPU进行部分初始化工作，包括：

定义直角坐标系为左手坐标系；即物体前向为Z轴，右侧为X轴，上方为Y轴；

定义球坐标系为：ψ为空间中某点P在XZ平面上的投影与Z轴的夹角；θ为空间中某点P与Y轴的夹角；R为空间中某点P距离原点的距离；

定义激光雷达的总线数height；

定义激光雷达每次扫描的次数width；

定义每次扫描沿Y轴扫描的角度范围的一半ψrange；

定义每次扫描沿X轴扫描的角度范围的一半θrange；

定义每次扫描的最大感知范围Lmax；

绘制一个width*height像素的噪声图，要求RGBA四个通道均为独立噪声；

定义每个材质的平滑度smoothness；

定义每个材质的反射率reflection；

定义每个材质的贴图Tex；

在每次扫描前，定义摄像机的Transform Matrix Tcam；

S2、GPU在顶点着色器中对三角面的顶点坐标进行坐标转换；转换后的顶点输出为{Psphere，Pworld,uv}，其中Psphere为球坐标，Pworld为摄像机坐标系坐标，uv为该顶点的UV坐标；

S3、GPU在几何着色器中，将每个三角面变成两个三角形组成的长方形，令两个三角形的每个顶点依次挂载原三角面的三个顶点ABC的坐标并输出，三角形每个顶点的输出为{Psphere,Pworld,A,B,C,uv}；

S4、GPU在片元着色器中，由几何着色器的输出获取原三角面三个顶点；同时，由屏幕像素位置获取射线方向，对三角面进行射线检测，并计算碰撞点坐标；然后计算此碰撞点的贴图是否为透明，若光线无法继续穿透，计算激光雷达的输出并映射到(R,G,B,A)空间中。

2.根据权利要求1所述的一种快速球坐标激光雷达仿真方法，其特征在于，步骤S2中，坐标转换的过程包括：

将顶点在ObjectSpace目标空间坐标系的坐标转换为世界坐标系坐标，然后再转换为摄像机坐标系下的坐标；

摄像机坐标系的定义为：摄像机位置为原点，摄像机前向为z轴正向，摄像机右侧为X轴正向，摄像机正上方为Y轴正向；

顶点(x,y,z)转化为球坐标：

其中，ψ为该点在XZ平面上的投影与Z轴的夹角，θ为该点与Y轴的夹角；

输出的球坐标Psphere为(ψ，θ，z)；

将该顶点的摄像机坐标系坐标Pworld(x,y,z)输出；

同时，输出此顶点的UV坐标uv；

顶点着色器的输出为{Psphere,Pworld,uv}。

3.根据权利要求1所述的一种快速球坐标激光雷达仿真方法，其特征在于，步骤S3中，所述将每个三角面变成两个新三角面组成的长方形的方法包括：

S301、获得三角面三个顶点A、B、C的顶点着色器输出信息，根据三个顶点的球坐标Psphere，求出：

ψ的最小值ψmin和最大值ψmax，

θ的最小值θmin和最大值θmax；

S302、构建矩形包络框，其左上角坐标为(ψmin,θmax)，右下坐标为(ψmax,θmin)；

S303、对包络框进行三角化，由矩形A1B1C1D1变为两个新三角形A1B1C1和A2B2C2；其中，A1、B1、C1坐标不变；A2坐标等于A1，B2坐标等于C1，C2坐标等于D1；

S304、令输出的两个三角形A1B1C1和A2B2C2的每个顶点依次挂载此三角面的三个顶点ABC的坐标；

A1点的存储坐标为A(Ax,Ay,Az,1)、B(0,0,0,0)、C(0,0,0,0)；

B1点的存储坐标为A(0,0,0,0)、B(Bx,By,Bz,1)、C(0,0,0,0)；。

C1点的存储坐标为A(0,0,0,0)、B(0,0,0,0)、C(Cx,Cy,Cz,1)；

A2点的存储坐标为A(Ax,Ay,Az,1)、B(0,0,0,0)、C(0,0,0,0)；

B2点的存储坐标为A(0,0,0,0)、B(Bx,By,Bz,1)、C(0,0,0,0)；

C2点的存储坐标为A(0，0，0，0)、B(0，0，0，0)、C(Cx，Cy，Cz，1)；

每个顶点的输出为{Psphere，Pworld，A，B，C，uv}。

4.根据权利要求3所述的一种快速球坐标激光雷达仿真方法，其特征在于，步骤S302中，如三角面的ψmin、ψmax、θmin、θmax的值在范围[-1，1]之外，则需扩大矩形的范围，根据(ψmin，θmax)，(ψmax，ψmin)求出此矩形的包络圆，再构建能够包络此圆的正方形作为包络框。

5.根据权利要求1所述的一种快速球坐标激光雷达仿真方法，其特征在于，步骤S4中，所述射线检测及计算碰撞点坐标的步骤包括：

S401、根据屏幕像素点坐标Pixel(x，y)计算此像素对应的ψ、θ；

θ＝(y-0.5)*2*θ_range

其中，ψrange、θrange分别为激光雷达每次扫描的范围的一半；

根据ψ、θ确定射线方向，并进行归一化，获得入射光的单位向量Dir；

y＝sin(θ)

S402、利用在几何着色器中输出的ABC坐标进行计算；令坐标为(x，y，z，w)，则根据下面公式重新获得三角面ABC坐标；

S403、获得三角面ABC坐标及射线方向Dir后，进行射线与三角面碰撞检测；如射线与三角面有交点，返回交点的摄像机空间坐标Pc及长度t；

S404、由ABC算出三角面的法线Nrm；

Nrm＝(B-A)×(C-A)

由Pc求得碰撞点的世界坐标P；

P＝Pc+Pcam

其中Pcam为摄像机的世界坐标。

6.根据权利要求1所述的一种快速球坐标激光雷达仿真方法，其特征在于，步骤S4中，所述计算碰撞点的贴图是否为透明的方法是：

使用从几何着色器获得的uv坐标对贴图进行采样，获取该点的颜色Col(R，G，B，A)；如A小于材质的AlphaCullOff值，则认为光线穿透了此点，将此点的depth深度设为极小值以允许光线继续穿透。

7.根据权利要求1所述的一种快速球坐标激光雷达仿真方法，其特征在于，步骤S4中，所述计算激光雷达的输出包括：

S411、取得碰撞点的世界坐标P对噪声图TXnoise的采样UV坐标Puv；

P_uv(u，v)＝Fraction((Px，Py)*Pz*100)

其中，Fraction()为获取输入值的小数点后的部分；

S412、使用Puv获得一个4阶向量Pnoise，将其从[0，1)区间映射到[-0.5，0.5)，获得噪声向量err；

err＝P_noise-(0.5，0.5，0.5，0.5)

S413、计算加噪后的法线Nnoise；

N_noise＝Nrm+err*(1-Smoothness)*RoughScale

Nrm为由三角面ABC坐标计算出的三角面的法线；

S414、计算加噪法线Nnoise与入射光夹角的余弦值lambert；

如lambert大于smoothness，则激光雷达接收到的信号为从该点返回的光线；

S415、计算三角形表面材质对激光波段的吸收率Absorption；

S416、激光在反射后的反射能量energy为：

S417、由于实际激光雷达仪器仅计算发射和返回的时间差，实际上激光雷达输出的距离Len应为：

8.根据权利要求7所述的一种快速球坐标激光雷达仿真方法，其特征在于，步骤S416中，如lambert小于smoothness，则认为激光雷达收到的信号为二次反射后的位置；

反射长度L可由噪声向量近似求得：

L＝(err_x，err_y，err_z)*err_w*reflection³

而二次反射后的反射点的位置Pr为：

P_r＝P+Reflect(Dir，Nrm)

其中，Reflect为计算Dir方向的光线在法线为Nrm的面上的反射方向的函数；

则反射后的能量energy为：

9.根据权利要求1所述的一种快速球坐标激光雷达仿真方法，其特征在于，步骤S4中，激光雷达的输出映射到(R，G，B，A)空间中的方法为：

根据长度t或Len，计算激光雷达认为的反射点P0(x，y，z)的坐标：

P₀＝Dir*Len

由于RGB颜色的范围为[0，1]，因此需将P0映射到[0，1]空间。

A＝energy

此像素的depth深度为：