As tecnologias de imageamento em três dimensões (3D) vêm tendo seu uso cada vez mais disseminado no meio acadêmico e no setor industrial, especialmente na forma de nuvens de pontos, uma representação matemática da geometria e superfície de um objeto ou área. No entanto, a obtenção desses dados pode ainda ser cara e demorada, reduzindo a eficiência de muitos procedimentos que são dependentes de um grande conjunto de nuvens de pontos, como a geração de datasets para treinamento de aprendizagem de máquina, cálculo de dossel florestal e inspeção submarina. Uma solução atualmente em voga é a criação de simuladores computacionais de sistemas de imageamento, realizando o escaneamento virtual de um cenário feito a partir de arquivos de objetos 3D. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um simulador de sistema LiDAR (light detection and ranging) baseado em algoritmos de rastreamento de raio com paralelismo (GPU raytracing), com o sensor virtual modelado por parâmetros metrológicos e calibrado por meio de comparação com um sensor real, juntamente com um gerador flexível de cenários virtuais. A combinação destas ferramentas no simulador resultou em uma geração robusta de nuvens de pontos sintéticas em cenários diversos, possibilitando a criação de datasets para uso em testes de conceitos, combinação de dados reais e virtuais, entre outras aplicações.