RealSim 数据可视化平台
RealSim 数据浏览器是云原生自动驾驶数据管理与探索工具，面向 ADAS 与自动驾驶研发团队。可全面评估自动驾驶系统覆盖范围，归集仿真与实车数据用于机器学习模型训练，大幅提升数据事件分析、分类效率，打通仿真测试、数据处理、算法迭代闭环。
行业现存痛点和客户核心痛点
01
数据体量庞大难处理
自动驾驶仿真与实车测试每日产生 TB 级行驶数据，海量事件难以高效处理。
02
数据分散难以统一管理
测试成本高、场景复杂，数据分散存储，无法高效归集、管理全部行驶数据。
03
跨团队协作效率低下
数据处理流程繁琐，跨团队数据协作困难，大量有效测试数据无法充分利用。
RealSim 数据可视化的解决方法
依托多主车集群可视化、传感算法数据联动、一键回溯能力，直观追溯仿真全链路数据
01自动采集场景数据
依托规则自动处理驾驶日志、建立场景索引，感知模型解析传感器数据，自动捕获关键事件，扩充算法训练数据资源。
- 规则引擎自动化完成驾驶日志索引整理工作
- 感知模型全面解析车辆全维度传感器采集数据
- 系统自主识别提取各类高价值真实驾驶事件
02云端回放行驶日志
兼容 ROS bag、CAN、DDS 等格式，云端回放行驶日志，叠加多源传感器数据可视化呈现，助力自动驾驶精准调试。
- 原生兼容 ROS bag / CAN / DDS 主流数据存储格式
- 云端同步多路摄像头雷达传感器画面实时回放
- 多源数据叠加可视化支撑算法精准定位问题
03精准定位极端场景
支持语句与自然语言查询，通过相似性搜索匹配危险场景，标记日志片段，快速筛选高价值自动驾驶测试案例。
- 支持自然语言检索日志内全部检测标注指标
- 场景相似检索快速匹配同类高危极端驾驶场景
- 灵活标记截取日志片段筛选高价值测试数据
04数据管理与数据输出
分析异常事件根本原因，按规则自动筛选数据，导出原始传感信息，制作仿真数据集，方便团队内部交流共享。
- 深度剖析自动驾驶接管失效等异常事件根源
- 自定义过滤规则实现目标事件自动化筛选
- 导出原始传感数据构建专属仿真场景数据集
RealSim 数据算法可视化核心亮点
支持多源数据叠加、全算法链路与多传感器在线可视，点云交互自定义渲染，流式加载实现低延迟展示
提速自动驾驶测试
Web 可视化搭配 AI 自动标记，大幅缩减场景查找所消耗的时间。
全格式无缝系统集成
对接仿真环境与现有设施，兼容 ROS bag、CAN 等主流数据格式。
全面提升研发生产力
分级权限共享数据，打通场景挖掘、分析与仿真复现完整链路。
智能提取高价值场景
规则自动抓取日志，AI 处理传感器数据，自主挖掘各类测试事件。
多维数据可视回放
解析多格式日志，3D 融合点云与车辆数据，助力算法精准调试。
智能查询场景匹配
支持条件与自然语言搜索，匹配相似场景，快速筛选极端工况数据。
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