Las técnicas de aprendizaje automático han acelerado el desarrollo de algoritmos de navegación autónoma en los últimos años, especialmente algoritmos para la navegación autónoma en carretera. Sin embargo, la navegación fuera de carretera en entornos no estructurados sigue desafiando a los vehículos terrestres autónomos. Muchos sistemas de navegación fuera de carretera dependen de LIDAR para detectar y clasificar el entorno, pero los sensores LIDAR a menudo no logran distinguir la vegetación navegable de los obstáculos sólidos no navegables. Mientras que otras áreas de autonomía se han beneficiado del uso de la simulación, no ha existido un simulador de LIDAR en tiempo real que tuviera en cuenta la interacción LIDAR-vegetación. En este trabajo, delineamos el desarrollo de un simulador de LIDAR basado en la física en tiempo real para entornos densamente vegetados que puede ser utilizado en el desarrollo de algoritmos de procesamiento de LIDAR para la navegación autónoma fuera de carretera. Presentamos una validación cualitativa de múltiples pasos del simulador, que incluye el desarrollo de un modelo estadístico mejorado para la distribución de alcance de los retornos de LIDAR en la hierba. Como demostración de la capacidad del simulador, mostramos un ejemplo de su uso para evaluar la navegación autónoma a través de la vegetación. Los resultados demuestran el potencial de utilizar la simulación en el desarrollo y prueba de algoritmos para la navegación autónoma fuera de carretera.