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Rerun

Plataforma de código aberto para registro, visualização e análise de dados espaciais e corporificados multimodais com um modelo de dados consciente do tempo.

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Visão Geral do Produto

O que é Rerun?

Rerun preview

Rerun é uma stack de dados multimodais abrangente projetada para modelar, ingerir, armazenar, consultar e visualizar fluxos de dados complexos no estilo robótico. Suporta vários tipos de dados, incluindo 2D, 3D, texto, séries temporais e tensores, permitindo que os usuários depurem, analisem e melhorem sistemas envolvendo IA espacial e corporificada, robótica, simulação e mais. A plataforma oferece SDKs em Python, Rust e C++ para registro e consulta de dados fáceis, junto com um visualizador independente para visualização interativa. Seu modelo de dados de Sistema de Entidade Componente consciente do tempo garante o processamento flexível, mas de alto desempenho, de dados temporais e espaciais, tornando-o ideal para entender dados complexos de sensores e comportamentos do sistema.


Recursos Principais

  • Registro de Dados Multimodais

    Suporta o registro de diversos tipos de dados como pontos 3D, imagens, tensores e séries temporais com código mínimo usando SDKs em Python, Rust e C++.

  • Visualização Interativa

    Fornece um visualizador independente e opções baseadas na web para visualizar fluxos de dados espaciais e temporais para depuração e análise.

  • Modelo de Dados Consciente do Tempo

    Utiliza um Sistema de Entidade Componente (ECS) consciente do tempo para modelar e consultar eficientemente relações temporais e espaciais nos dados.

  • Modos de Operação Flexíveis

    Suporta múltiplos modos, incluindo iniciar um visualizador, conectar a visualizadores remotos, servir dados via gRPC e salvar registros em disco.

  • Código Aberto e Extensível

    Código aberto com uma comunidade ativa, permitindo personalização e extensão para atender a necessidades específicas em fluxos de trabalho de robótica e dados espaciais.

  • Consulta e Extração de Dados

    Permite consultar dados registrados em dataframes limpos compatíveis com ferramentas como Pandas e DuckDB para análises adicionais.


Casos de Uso

  • Depuração de Robótica : Visualizar e analisar fluxos de dados de sensores como lidar, feeds de câmera e mapas 3D para identificar e resolver problemas em sistemas robóticos.
  • Desenvolvimento de IA Espacial : Rastrear e interpretar representações espaciais e previsões ao longo do tempo para melhorar modelos de IA corporificada.
  • Simulação e Testes : Registrar e revisar dados de simulação multimodais para validar e refinar algoritmos e comportamentos do sistema.
  • Monitoramento de Processos Industriais : Ingerir e visualizar dados complexos de sensores de ambientes industriais para monitoramento e diagnóstico em tempo real.
  • Criação de Conjuntos de Dados : Extrair conjuntos de dados limpos e alinhados temporalmente de dados multimodais registrados para treinamento e avaliação de modelos de aprendizado de máquina.

Perguntas Frequentes

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