Log Sim 回灌仿真
支持海量测试用例一键批量启动、全流程自动化执行，无需人工逐次操作。平台可实时监控任务进度与运行状态，大幅减少人工干预，实现仿真测试规模化、标准化、高效率开展，缩短验证周期，提升研发迭代速度。
行业现存痛点和客户核心痛点
真实数据测试缺失
常规仿真缺少实车与历史运行日志支撑，无法还原真实传感器数据工况，难以开展贴近实车效果的算法验证
全链路回归测试困难
难以按原始时间序列重放完整数据，大多只能完成单模块测试，无法驱动整套算法链路运行
大规模回放能力不足
传统模式无法批量调度多项回灌任务，无法海量数据集自动化回放、评测及报告生成
Log Sim 回灌仿真的解决方法
依托多源数据叠加可视化，全链路算法数据可视，高性能传感渲染，实现仿真数据完整解析复盘
01多源日志可视化解析
采用云端 Web 高性能渲染引擎，实现路测日志物理精度回放，支持多图层数据叠加比对，为自动驾驶算法异常定位提供可视化分析手段。
- 网页端流畅回放路测数据，完整复现车辆真实行驶状态
- 多传感器数据分层叠加，便于开展跨模块对照分析
- 精细化时序调控，精准锁定算法失效的关键时间节点
02异常工况闭环复现仿真
精准识别实车接管等异常事件，一键复现故障场景定位根因，可集成 CI/CD 流程构建自动化测试套件，有效避免算法版本迭代出现性能退化。
- 全维度复现异常行车工况，深挖自动驾驶故障内在成因
- 自动化批量仿真运算，有效减少感知结果误报与漏报
- 接入持续集成体系，建立专用用例守护版本稳定性
- 可重复执行仿真任务，实现算法迭代回归标准化测试
03日志场景重建与数据扩充
基于原始路测日志自动生成高保真驾驶场景，结合传感器仿真与扩散模型降噪，通过参数变异生成大量场景变体，扩充自动驾驶边缘场景数据集。
- 解析原车行驶数据，自动生成高复杂度交通交互场景
- 过滤原始数据噪声，保留高价值的人车路交互信息
- 多维参数扫描扩维，打造丰富的极端边缘测试场景
- 融合传感器仿真模型，提升合成场景数据物理真实性
Log Sim 回灌仿真的核心亮点
支持实车日志时序回放，覆盖全链路感知算法验证，云端批量并发，高效复现路测问题且架构易拓展
真实日志接入回放
可将实车或历史运行日志接入 SIL 云仿真环境，按原始时间序列重放各类数据，打造真实可靠的测试环境。
全链路测试
覆盖从单模块验证到全链路算法回归的全流程，构建完整的算法测试闭环，满足不同层级测试需求。
感知算法专项验证
完整回放多类传感器数据，可专项检验感知算法在真实数据场景下的各项能力与运行稳定性。
路测问题高效复现
同步回灌全维度数据驱动算法链路运行，稳定复现路测问题，高效开展算法版本对比与回归验证。
云端批量并发运行
支持多任务并行执行，结合弹性算力架构，轻松承载大规模数据集的自动化回放与评测工作。
架构灵活可拓展
依托平台统一框架，支持多种运行方式与任务类型，可根据业务发展持续拓展各类回灌仿真模式。
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