logsim
Logsim是由路测数据提取的场景，提供复杂多变的障碍物行为和交通状况，使场景充满不确定性。简单理解就是路测时录制log，通过平台回放log实现场景重现。Logsim数据来源于真实的路测，是最真实，正确有效的。但是Logsim数据的内容通常无法根据需求进行更改。
举个例子, 比如路测的时候, 有一些需要人工接管的case, 那么这些case肯定是要分析原因的,
这些case记录下来了之后, 也可以用来迭代算法与模型, 因为可以拿着录下来的传感器的log来作为算法的输入, 用修正后的真值来作为结果训练模型。 这里修正后的真值指的是, 基于log更新后的真值, 比如轨迹, 这个轨迹可以替代路测时的实车轨迹(这个是人工接管的, 所以可以认为不是最优的了).
WorldSim
Worldsim是由人为预设的障碍物行为和交通灯状态构成的场景，可以简单高效的测试自动驾驶车辆，但缺乏真实交通环境中复杂的情况；worldsim假设感知是正确工作的。Worldsim用的是模拟数据。
场景库
测试需要测试样例, 对于仿真测试来说, 一个个场景就是一个个用例,
一般一个场景包含了几层信息:
1. 道路网络： 车道类型, 车道属性, 车道线，路口，红绿灯信息等
2. 路面
3. 测试场景: 主要是用来描述动态场景, 包含交通流的情况, 比如感知的结果等等.
场景库的类别比如:
1. 自然加驶场景
2. 标准法规场景
3. 功能安全场景
4. V2X场景
5. 危险事故场景
6. 能力评估场景
7. 预期功能安全场景
开源的场景库比如
