feat(lab): separate RAVNOVES transfer from public benchmark

2026-07-31 14:35:51 +03:00
parent 55b7821a5c
commit c1b0f6f8a3
15 changed files with 1018 additions and 61 deletions
@@ -19,6 +19,7 @@ import { E38Result } from "./E38Result";
 import { E39Result } from "./E39Result";
 import { E40Result } from "./E40Result";
 import { L3PointPillarsResult } from "./L3PointPillarsResult";
+import { L31PointPillarsRavnovesResult } from "./L31PointPillarsRavnovesResult";
 import { RecordedReplayEvidence } from "./RecordedReplayEvidence";

 export { isAdvancedLaboratoryWorkId };
@@ -33,9 +34,13 @@ export function advancedLaboratoryWorkOptions(
 ): readonly LaboratoryOption<AdvancedLaboratoryWorkId>[] {
  const available = new Set(index.map(({ workId }) => workId));
  const options: readonly LaboratoryOption<AdvancedLaboratoryWorkId>[] = [
+    {
+      id: "l31-pointpillars-ravnoves",
+      label: "L3.1 · PointPillars на RAVNOVES00",
+    },
    {
      id: "l3-pointpillars-visual-audit",
-      label: "L3 · визуальный аудит PointPillars",
+      label: "L3 · KITTI · внешний PointPillars benchmark",
    },
    { id: "e31-source-binding", label: "LAB E31 · source binding" },
    { id: "e32-track-geometry", label: "LAB E32 · TrackGeometry v1" },
@@ -90,6 +95,9 @@ export function AdvancedLaboratoryResult({
  if (workId === "l3-pointpillars-visual-audit" && results.l3) {
    return <L3PointPillarsResult result={results.l3} />;
  }
+  if (workId === "l31-pointpillars-ravnoves" && results.l31) {
+    return <L31PointPillarsRavnovesResult result={results.l31} />;
+  }
  if (workId === "e40-perception-product-gate" && results.e40) {
    return <E40Result rigLabel={rigLabel} result={results.e40} />;
  }
@@ -0,0 +1,141 @@
+import {
+  LaboratoryEvidence,
+  LaboratoryResultSummary,
+  LaboratorySummary,
+  LaboratoryWorkTemplate,
+} from "../../components/laboratory/LaboratoryPresentation";
+import type {
+  L31PointPillarsRavnovesResult,
+} from "../../core/laboratory/l31PointPillarsRavnoves";
+import { L31PointPillarsRavnovesVisual } from "./L31PointPillarsRavnovesVisual";
+
+function percent(value: number, digits = 1): string {
+  return `${(value * 100).toLocaleString("ru-RU", {
+    maximumFractionDigits: digits,
+  })}%`;
+}
+
+export function L31PointPillarsRavnovesResult({
+  result,
+}: {
+  result: L31PointPillarsRavnovesResult;
+}) {
+  const metrics = result.metrics;
+  return (
+    <LaboratoryWorkTemplate
+      summary={(
+        <LaboratorySummary
+          title="L3.1 · PointPillars на RAVNOVES00"
+          description="Полный последовательный transfer-прогон PointPillars по 4570 реальным LiDAR-кадрам RAVNOVES00. Визуальная производная показывает точки нашего сканера и неподтверждённые боксы модели; внешний KITTI в эту работу не входит."
+          status="Измерено · требуется визуальная ревизия"
+          statusTone="warning"
+          facts={[
+            {
+              label: "Источник",
+              value: `RAVNOVES00 · ${metrics.frameCount.toLocaleString("ru-RU")} кадров`,
+            },
+            {
+              label: "Гипотезы Vehicle",
+              value: metrics.classCounts.Vehicle.toLocaleString("ru-RU"),
+            },
+            {
+              label: "Исполнение",
+              value: "Worker 006 · 1 последовательный поток · existing Triton",
+            },
+            {
+              label: "Полномочия",
+              value: "Shadow-only · accuracy не принята",
+            },
+          ]}
+          brief={{
+            question: "Работает ли текущий LiDAR-native PointPillars на реальном потоке RAVNOVES00 и выглядят ли его объектные гипотезы правдоподобно?",
+            approach: "Lossless replay RAVNOVES00 проверен по SHA-256, каждая map-frame порция связана с ближайшей pose и переведена обратно в sensor-frame XYZI. Все 4570 кадров последовательно пропущены через неизменённый Triton engine; 18 route-wide кадров повторены и опубликованы в 3D/BEV.",
+            principalResult: `Вход и выход прошли контракт на ${percent(metrics.inputAdmissionFraction)} кадров; p95 inference ${metrics.inferenceLatencyMs.p95.toLocaleString("ru-RU", { maximumFractionDigits: 2 })} мс. Модель выдала ${metrics.predictionCount.toLocaleString("ru-RU")} гипотез, из них ${metrics.classCounts.Vehicle.toLocaleString("ru-RU")} Vehicle.`,
+            limitation: "У RAVNOVES00 нет независимых ориентированных 3D truth-боксов. Поэтому здесь нельзя считать accuracy, TP/FP/FN; боксы являются только гипотезами. Повтор 18 кадров совпал лишь частично, что отдельно блокирует эксплуатационный допуск модели.",
+          }}
+          method={{
+            completeness: "complete",
+            executionClass: "ai-inference",
+            pipelineId: "l31-pointpillars-ravnoves/transfer-v1",
+            components: [
+              {
+                kind: "source",
+                name: result.sourcePackId,
+                version: "lossless LiDAR replay v2",
+                role: "RAVNOVES00 point-cloud + best-effort pose",
+                identitySha256: result.sourceLogicalContentSha256,
+              },
+              {
+                kind: "algorithm",
+                name: "map-frame → sensor-frame XYZI",
+                version: "nearest pose ≤ 100 ms",
+                role: "восстановление входной системы координат детектора",
+                identitySha256: null,
+              },
+              {
+                kind: "model",
+                name: "NVIDIA PointPillars candidate",
+                version: result.model.sourceModelSha256,
+                role: "неизменённый cross-domain LiDAR-native transfer",
+                identitySha256: result.model.engineSha256,
+              },
+              {
+                kind: "runtime",
+                name: "Worker 006 canonical Triton",
+                version: result.resultId,
+                role: "последовательное shadow-исполнение без команд",
+                identitySha256: result.resultId.split("-").at(-1) ?? null,
+              },
+            ],
+          }}
+        />
+      )}
+      evidence={(
+        <LaboratoryEvidence
+          eyebrow="RAVNOVES00 → ВИЗУАЛЬНОЕ ДОКАЗАТЕЛЬСТВО"
+          title="Точки сканера и гипотезы PointPillars"
+          kind="diagnostic-model"
+          resizable
+        >
+          <L31PointPillarsRavnovesVisual result={result} />
+        </LaboratoryEvidence>
+      )}
+      result={(
+        <LaboratoryResultSummary
+          title="Runtime-контракт выполнен; модель пока не допущена"
+          status="Требует доработки"
+          statusTone="warning"
+          metrics={[
+            {
+              label: "Input admission",
+              value: percent(metrics.inputAdmissionFraction),
+              hint: `${metrics.frameCount.toLocaleString("ru-RU")} / ${metrics.frameCount.toLocaleString("ru-RU")} frames`,
+            },
+            {
+              label: "Inference p95",
+              value: `${metrics.inferenceLatencyMs.p95.toLocaleString("ru-RU", {
+                maximumFractionDigits: 2,
+              })} мс`,
+              hint: `max ${metrics.inferenceLatencyMs.maximum.toLocaleString("ru-RU", { maximumFractionDigits: 2 })} мс`,
+            },
+            {
+              label: "Vehicle hypotheses",
+              value: metrics.classCounts.Vehicle.toLocaleString("ru-RU"),
+              hint: `${metrics.framesWithVehiclePredictions.toLocaleString("ru-RU")} кадров с Vehicle`,
+            },
+            {
+              label: "Детерминизм повтора",
+              value: percent(metrics.deterministicReplayFraction),
+              hint: `${metrics.deterministicReplayFrames} sealed visual frames`,
+            },
+          ]}
+          conclusion={{
+            proved: "Полный поток RAVNOVES00 принимается текущим PointPillars engine без ошибок контракта; inference на Worker 006 остаётся bounded, а реальные точки сканера и боксы модели доступны для 3D/BEV-проверки.",
+            notProved: "Не доказаны корректность классов, точность и полнота боксов, пригодность для навигации или safety. Без независимой разметки эти гипотезы нельзя называть детекциями.",
+            decision: "Сохранить L3.1 как фактический RAVNOVES transfer baseline. Текущий кандидат не подключать к operational detector: сначала разобрать визуальные боксы, причину частичного детерминизма и измерить независимый ground truth на ограниченном наборе.",
+          }}
+        />
+      )}
+    />
+  );
+}
@@ -0,0 +1,178 @@
+import { useEffect, useState } from "react";
+import { Icon, IconButton, Select } from "@nodedc/ui-react";
+
+import { LaboratoryEvidenceViewer } from "../../components/laboratory/LaboratoryEvidenceViewer";
+import {
+  fetchL31PointPillarsRavnovesFrame,
+  type L31PointPillarsRavnovesResult,
+  type L31VisualFrame,
+} from "../../core/laboratory/l31PointPillarsRavnoves";
+import {
+  L3PointPillarsScene,
+  type L3VisualMode,
+} from "./L3PointPillarsScene";
+
+function frameLabel(
+  frame: L31PointPillarsRavnovesResult["frames"][number],
+): string {
+  return (
+    `${frame.sessionSeconds.toLocaleString("ru-RU", {
+      maximumFractionDigits: 1,
+    })} с · кадр ${frame.frameId}`
+    + ` · Vehicle ${frame.classCounts.Vehicle}`
+  );
+}
+
+export function L31PointPillarsRavnovesVisual({
+  result,
+}: {
+  result: L31PointPillarsRavnovesResult;
+}) {
+  const [selectedFrameId, setSelectedFrameId] = useState(
+    result.frames[0]?.frameId ?? "",
+  );
+  const [frame, setFrame] = useState<L31VisualFrame | null>(null);
+  const [loading, setLoading] = useState(true);
+  const [error, setError] = useState<string | null>(null);
+  const [mode, setMode] = useState<L3VisualMode>("3d");
+  const [expanded, setExpanded] = useState(false);
+
+  useEffect(() => {
+    if (!selectedFrameId) return;
+    const controller = new AbortController();
+    setFrame(null);
+    setLoading(true);
+    setError(null);
+    void fetchL31PointPillarsRavnovesFrame(
+      result.resultId,
+      selectedFrameId,
+      { signal: controller.signal },
+    ).then((next) => {
+      if (!controller.signal.aborted) setFrame(next);
+    }).catch((caught: unknown) => {
+      if (controller.signal.aborted) return;
+      setError(
+        caught instanceof Error
+          ? caught.message
+          : "Визуальный кадр L3.1 недоступен.",
+      );
+    }).finally(() => {
+      if (!controller.signal.aborted) setLoading(false);
+    });
+    return () => controller.abort();
+  }, [result.resultId, selectedFrameId]);
+
+  const selectedIndex = result.frames.findIndex(
+    ({ frameId }) => frameId === selectedFrameId,
+  );
+  const navigate = (offset: -1 | 1) => {
+    if (!result.frames.length || selectedIndex < 0) return;
+    const index = (
+      selectedIndex + offset + result.frames.length
+    ) % result.frames.length;
+    setSelectedFrameId(result.frames[index].frameId);
+  };
+
+  const controls = (
+    <div className="l3-visual-audit__actions">
+      <div className="l3-visual-audit__pagination">
+        <IconButton
+          label="Предыдущий кадр RAVNOVES00"
+          onClick={() => navigate(-1)}
+        >
+          <Icon name="chevron-left" size={16} />
+        </IconButton>
+        <IconButton
+          label="Следующий кадр RAVNOVES00"
+          onClick={() => navigate(1)}
+        >
+          <Icon name="chevron-right" size={16} />
+        </IconButton>
+      </div>
+      <Select
+        label="Выбрать кадр L3.1 RAVNOVES00"
+        value={selectedFrameId}
+        options={result.frames.map((item) => ({
+          value: item.frameId,
+          label: frameLabel(item),
+        }))}
+        variant="split"
+        menuWidth="anchor"
+        onChange={setSelectedFrameId}
+      />
+    </div>
+  );
+
+  const overlay = frame ? (
+    <div className="l3-visual-audit__overlay">
+      <div>
+        <span>RAVNOVES00</span>
+        <strong>
+          {frame.summary.sessionSeconds.toLocaleString("ru-RU", {
+            maximumFractionDigits: 1,
+          })} с · кадр {frame.frameId}
+        </strong>
+        <small>
+          {frame.modelRangePointCount.toLocaleString("ru-RU")} из{" "}
+          {frame.sourcePointCount.toLocaleString("ru-RU")} точек в range модели
+        </small>
+      </div>
+      <div>
+        <span>Гипотезы модели · не ground truth</span>
+        <strong>
+          Vehicle {frame.summary.classCounts.Vehicle}
+          {" · "}Pedestrian {frame.summary.classCounts.Pedestrian}
+          {" · "}Cyclist {frame.summary.classCounts.Cyclist}
+        </strong>
+        <small>
+          {frame.summary.inferenceMs.toLocaleString("ru-RU", {
+            maximumFractionDigits: 2,
+          })} мс · повтор{" "}
+          {frame.summary.deterministicReplay ? "совпал" : "не совпал"}
+        </small>
+      </div>
+      <div className="l3-visual-audit__legend">
+        <span data-tone="prediction">
+          Бокс · неподтверждённое предсказание PointPillars
+        </span>
+      </div>
+    </div>
+  ) : undefined;
+
+  return (
+    <div className="l3-visual-audit">
+      <LaboratoryEvidenceViewer
+        label="PointPillars на RAVNOVES00"
+        mode={mode}
+        modes={[
+          { value: "3d", label: "3D" },
+          { value: "bev", label: "BEV" },
+        ]}
+        expanded={expanded}
+        onModeChange={setMode}
+        onExpandedChange={setExpanded}
+        actions={controls}
+        overlay={overlay}
+      >
+        {loading ? (
+          <div className="l3-visual-audit__state" role="status">
+            <span className="busy-indicator" aria-hidden="true" />
+            <span>Открываем выбранный кадр RAVNOVES00</span>
+          </div>
+        ) : error || !frame ? (
+          <div className="l3-visual-audit__state" role="status">
+            <Icon name="alert" size={18} />
+            <span>{error ?? "Визуальный кадр L3.1 недоступен."}</span>
+          </div>
+        ) : (
+          <L3PointPillarsScene
+            frame={frame}
+            mode={mode}
+            bevCenterX={0}
+            bevHalfExtent={55}
+          />
+        )}
+      </LaboratoryEvidenceViewer>
+    </div>
+  );
+}
@@ -26,7 +26,7 @@ export function L3PointPillarsResult({
      summary={(
        <LaboratorySummary
          title="L3 · визуальный аудит PointPillars"
-          description="Визуальная производная полного KITTI transfer-прогона: исходные LiDAR-точки, независимые truth-боксы и предсказания модели сопоставлены тем же глобальным 3D IoU-контрактом. Производная не меняет метрики и не выдает результат за K1 accuracy."
+          description="Визуальная производная полного KITTI transfer-прогона: исходные LiDAR-точки, независимые truth-боксы и предсказания модели сопоставлены тем же глобальным 3D IoU-контрактом. Производная не меняет метрики и не выдаёт результат за точность целевого сканера."
          status="Требуется визуальная проверка"
          statusTone="warning"
          facts={[
@@ -51,7 +51,7 @@ export function L3PointPillarsResult({
            question: "Соответствуют ли измеренные провал переноса и почти сплошная ложная занятость фактической геометрии исходных LiDAR-кадров?",
            approach: "Полный sealed run проверен по hash identity. Global score-order matching повторён с исходными порогами IoU, после чего детерминированно выбраны TP-, FP-, FN- и class-coverage кадры. В браузер поступает только выбранный кадр.",
            principalResult: `Полный прогон: BEV mAP40 ${percent(metrics.bevMap40)}, 3D mAP40 ${percent(metrics.threeDMap40, 6)}, false occupied ${percent(metrics.falseOccupiedRate)}. Визуальный аудит теперь доступен в 3D и BEV.`,
-            limitation: "Это cross-domain KITTI probe модели, обученной на proprietary solid-state LiDAR. Он проверяет перенос и корректность измерителя, но не доказывает точность K1, camera-first детектор, навигацию или safety.",
+            limitation: "Это cross-domain KITTI probe модели, обученной на proprietary solid-state LiDAR. Он проверяет перенос и корректность измерителя, но не доказывает точность целевого сканера, camera-first детектор, навигацию или safety.",
          }}
          method={{
            completeness: "complete",
@@ -131,7 +131,7 @@ export function L3PointPillarsResult({
          ]}
          conclusion={{
            proved: "Полный cross-domain прогон воспроизводим, его численные артефакты связаны с исходными LiDAR-кадрами, а TP/FP/FN можно проверить в 3D и BEV без повторного inference.",
-            notProved: "Не доказаны пригодность этой модели для K1, точность camera-first семантики, метрическая геометрия K1 в других условиях, навигация, команды или safety.",
+            notProved: "Не доказаны пригодность этой модели для целевого сканера, точность camera-first семантики, метрическая геометрия в других условиях, навигация, команды или safety.",
            decision: "Не переносить этот публичный PointPillars-кандидат в operational pipeline. Использовать визуальный аудит для проверки природы провала и сохранить архитектуру camera-first semantics + LiDAR metric geometry как основной продуктовый путь.",
          }}
        />
@@ -94,9 +94,16 @@ function addBoxes(
 export function L3PointPillarsScene({
  frame,
  mode,
+  bevCenterX = 30,
+  bevHalfExtent = 42,
 }: {
-  frame: L3VisualFrame;
+  frame: Pick<
+    L3VisualFrame,
+    "frameId" | "pointsXyzi" | "truthBoxes" | "predictionBoxes"
+  >;
  mode: L3VisualMode;
+  bevCenterX?: number;
+  bevHalfExtent?: number;
 }) {
  const hostRef = useRef<HTMLDivElement | null>(null);
  const [renderError, setRenderError] = useState<string | null>(null);
@@ -138,7 +145,7 @@ export function L3PointPillarsScene({
    );
    const pointsMaterial = new THREE.PointsMaterial({
      color: tokenColor(host, "--nodedc-text-secondary", [187, 190, 196]),
-      size: mode === "bev" ? 1.4 : 1.8,
+      size: mode === "bev" ? 2.2 : 1.8,
      sizeAttenuation: false,
      transparent: true,
      opacity: 0.52,
@@ -163,6 +170,11 @@ export function L3PointPillarsScene({
        "--nodedc-danger-rgb",
        [255, 98, 112],
      ),
+      "model-prediction": tokenColor(
+        host,
+        "--nodedc-accent-rgb",
+        [111, 181, 251],
+      ),
    };
    const truthLines = addBoxes(scene, frame.truthBoxes, colors, 0.9);
    const predictionLines = addBoxes(
@@ -190,10 +202,10 @@ export function L3PointPillarsScene({
    const perspective = new THREE.PerspectiveCamera(52, 1, 0.1, 500);
    perspective.position.set(-12, 18, 36);
    const orthographic = new THREE.OrthographicCamera(-40, 40, 40, -40, 0.1, 500);
-    orthographic.position.set(35, 100, 0);
+    orthographic.position.set(bevCenterX + 5, 100, 0);
    orthographic.up.set(1, 0, 0);
    const camera = mode === "bev" ? orthographic : perspective;
-    camera.lookAt(30, 0, 0);
+    camera.lookAt(mode === "bev" ? bevCenterX : 30, 0, 0);

    const controls = new OrbitControls(camera, renderer.domElement);
    controls.enableDamping = false;
@@ -201,7 +213,7 @@ export function L3PointPillarsScene({
    controls.enablePan = true;
    controls.enableZoom = true;
    controls.screenSpacePanning = true;
-    controls.target.set(30, 0, 0);
+    controls.target.set(mode === "bev" ? bevCenterX : 30, 0, 0);
    controls.update();

    const render = () => renderer.render(scene, camera);
@@ -214,7 +226,7 @@ export function L3PointPillarsScene({
        camera.aspect = width / height;
        camera.updateProjectionMatrix();
      } else {
-        const horizontal = 42;
+        const horizontal = bevHalfExtent;
        camera.left = -horizontal;
        camera.right = horizontal;
        camera.top = horizontal / (width / height);
@@ -242,7 +254,7 @@ export function L3PointPillarsScene({
      renderer.dispose();
      renderer.domElement.remove();
    };
-  }, [frame, mode]);
+  }, [bevCenterX, bevHalfExtent, frame, mode]);

  return (
    <div className="l3-visual-audit__scene" ref={hostRef}>
@@ -44,25 +44,17 @@ import {
  advancedLaboratorySourceSession,
  advancedLaboratoryWorkOptions,
  isAdvancedLaboratoryWorkId,
-  type AdvancedLaboratoryWorkId,
 } from "./AdvancedLaboratoryResult";
 import {
  e28LaboratoryBrief, e29LaboratoryBrief,
  e30LaboratoryBrief, PUBLISHED_LABORATORY_BRIEF,
 } from "./laboratoryArchiveBriefs";
 import { useAdvancedLaboratoryCatalog } from "./useAdvancedLaboratoryCatalog";
+import { buildLaboratoryProfiles, workOptionsForProfile } from "./laboratoryArchiveProfiles";
+import type { LaboratoryProfileId, LaboratoryWorkId } from "./laboratoryArchiveProfiles";
 type LaboratoryWorkspaceProps = WorkspaceRendererProps & {
  SpatialView: ComponentType<WorkspaceRendererProps>;
 };
-
-type LaboratoryProfileId = "sensor-fusion" | "published-perception";
-type LaboratoryWorkId =
-  | "e28-local-surface"
-  | "e29-camera-geometry"
-  | "e30-evidence-review"
-  | AdvancedLaboratoryWorkId
-  | `session:${string}`;
-
 function laboratoryWorkOrdinal(value: string): number {
  const match = value.match(/\bE(\d+)\b/i);
  return match ? Number(match[1]) : -1;
@@ -667,7 +659,11 @@ export function LaboratoryArchiveWorkspace(props: LaboratoryWorkspaceProps) {
        label: "LAB E30 · evidence review A2",
      });
    }
-    items.push(...advancedLaboratoryWorkOptions(advanced.index));
+    items.push(
+      ...advancedLaboratoryWorkOptions(advanced.index).filter(
+        ({ id }) => id !== "l3-pointpillars-visual-audit",
+      ),
+    );
    return items.sort(
      (left, right) => laboratoryWorkOrdinal(right.label) - laboratoryWorkOrdinal(left.label),
    );
@@ -677,29 +673,28 @@ export function LaboratoryArchiveWorkspace(props: LaboratoryWorkspaceProps) {
    e29Result,
    e30Result,
  ]);
-  const profiles = useMemo(() => {
-    const items: LaboratoryOption<LaboratoryProfileId>[] = [];
-    if (sensorWorks.length) {
-      items.push({
-        id: "sensor-fusion",
-        label: `${rigLabel} · камера + LiDAR · control plane`,
-      });
-    }
-    if (publishedWorks.length) {
-      items.push({
-        id: "published-perception",
-        label: `${rigLabel} · опубликованный perception pipeline`,
-      });
-    }
-    return items;
-  }, [publishedWorks.length, rigLabel, sensorWorks.length]);
-  const workOptions: readonly LaboratoryOption<LaboratoryWorkId>[] =
-    profileId === "sensor-fusion"
-      ? sensorWorks
-      : publishedWorks.map((session) => ({
+  const publicBenchmarkWorks = useMemo(
+    () => advancedLaboratoryWorkOptions(advanced.index).filter(
+      ({ id }) => id === "l3-pointpillars-visual-audit",
+    ),
+    [advanced.index],
+  );
+  const profiles = useMemo(
+    () => buildLaboratoryProfiles({
+      rigLabel,
+      sensorAvailable: sensorWorks.length > 0,
+      publicBenchmarkAvailable: publicBenchmarkWorks.length > 0,
+      publishedAvailable: publishedWorks.length > 0,
+    }),
+    [publicBenchmarkWorks.length, publishedWorks.length, rigLabel, sensorWorks.length],
+  );
+  const publishedWorkOptions = publishedWorks.map((session) => ({
          id: `session:${session.id}` as const,
          label: `${session.lab?.labId ?? "LAB"} · ${laboratorySessionTitle(session)}`,
        }));
+  const workOptions = workOptionsForProfile(
+    profileId, sensorWorks, publicBenchmarkWorks, publishedWorkOptions,
+  );
  const selectedSessionId = workId.startsWith("session:")
    ? workId.slice("session:".length)
    : null;
@@ -730,6 +725,12 @@ export function LaboratoryArchiveWorkspace(props: LaboratoryWorkspaceProps) {
          setWorkId(firstWork.id);
          initialWorkSelectedRef.current = true;
        }
+      } else if (firstProfile.id === "public-benchmarks") {
+        const firstWork = publicBenchmarkWorks[0];
+        if (firstWork) {
+          setWorkId(firstWork.id);
+          initialWorkSelectedRef.current = true;
+        }
      } else {
        const first = publishedWorks[0];
        if (first) {
@@ -756,6 +757,7 @@ export function LaboratoryArchiveWorkspace(props: LaboratoryWorkspaceProps) {
    profileId,
    profiles,
    publishedWorks,
+    publicBenchmarkWorks,
    sensorWorks,
    sessions.state,
    workId,
@@ -770,6 +772,11 @@ export function LaboratoryArchiveWorkspace(props: LaboratoryWorkspaceProps) {
      if (first) setWorkId(first.id);
      return;
    }
+    if (next === "public-benchmarks") {
+      const first = publicBenchmarkWorks[0];
+      if (first) setWorkId(first.id);
+      return;
+    }
    const first = publishedWorks[0];
    if (!first) return;
    const nextWork = `session:${first.id}` as const;
@@ -0,0 +1,60 @@
+import type { LaboratoryOption } from "../../components/laboratory/LaboratoryPresentation";
+import type { AdvancedLaboratoryWorkId } from "../../core/laboratory/advancedIndex";
+
+export type LaboratoryProfileId =
+  | "sensor-fusion"
+  | "public-benchmarks"
+  | "published-perception";
+
+export type LaboratoryWorkId =
+  | "e28-local-surface"
+  | "e29-camera-geometry"
+  | "e30-evidence-review"
+  | AdvancedLaboratoryWorkId
+  | `session:${string}`;
+
+export function buildLaboratoryProfiles({
+  rigLabel,
+  sensorAvailable,
+  publicBenchmarkAvailable,
+  publishedAvailable,
+}: {
+  rigLabel: string;
+  sensorAvailable: boolean;
+  publicBenchmarkAvailable: boolean;
+  publishedAvailable: boolean;
+}): readonly LaboratoryOption<LaboratoryProfileId>[] {
+  const profiles: LaboratoryOption<LaboratoryProfileId>[] = [];
+  if (sensorAvailable) {
+    profiles.push({
+      id: "sensor-fusion",
+      label: `${rigLabel} · камера + LiDAR · control plane`,
+    });
+  }
+  if (publicBenchmarkAvailable) {
+    profiles.push({
+      id: "public-benchmarks",
+      label: "Публичные датасеты · внешний benchmark-контур",
+    });
+  }
+  if (publishedAvailable) {
+    profiles.push({
+      id: "published-perception",
+      label: `${rigLabel} · опубликованный perception pipeline`,
+    });
+  }
+  return profiles;
+}
+
+export function workOptionsForProfile(
+  profileId: LaboratoryProfileId,
+  sensorWorks: readonly LaboratoryOption<LaboratoryWorkId>[],
+  publicBenchmarkWorks: readonly LaboratoryOption<LaboratoryWorkId>[],
+  publishedWorks: readonly LaboratoryOption<LaboratoryWorkId>[],
+): readonly LaboratoryOption<LaboratoryWorkId>[] {
+  return profileId === "sensor-fusion"
+    ? sensorWorks
+    : profileId === "public-benchmarks"
+      ? publicBenchmarkWorks
+      : publishedWorks;
+}
@@ -19,6 +19,7 @@ function mergeResults(
 ): AdvancedLaboratoryResults {
  return {
    l3: next.l3 ?? current.l3,
+    l31: next.l31 ?? current.l31,
    e31: next.e31 ?? current.e31,
    e32: next.e32 ?? current.e32,
    e33: next.e33 ?? current.e33,