Rerun

¿Qué es Rerun?

Rerun es una pila completa de datos multimodales diseñada para modelar, ingerir, almacenar, consultar y visualizar flujos de datos complejos de estilo robótico. Soporta varios tipos de datos incluyendo 2D, 3D, texto, series temporales y tensores, permitiendo a los usuarios depurar, analizar y mejorar sistemas que involucran IA espacial y corporizada, robótica, simulación y más. La plataforma ofrece SDKs en Python, Rust y C++ para un fácil registro y consulta de datos, junto con un visor independiente para visualización interactiva. Su modelo de datos de Sistema de Entidad Componente con conciencia temporal asegura un manejo flexible pero eficiente de datos temporales y espaciales, haciéndolo ideal para entender datos complejos de sensores y comportamientos del sistema.

Características Principales

• Registro de datos multimodales

  Admite el registro de diversos tipos de datos como puntos 3D, imágenes, tensores y series temporales con código mínimo utilizando SDKs en Python, Rust y C++.

• Visualización interactiva

  Proporciona un visor independiente y opciones basadas en web para visualizar flujos de datos espaciales y temporales para depuración y análisis.

• Modelo de datos con conciencia temporal

  Utiliza un Sistema de Entidad Componente (ECS) con conciencia temporal para modelar y consultar eficientemente las relaciones temporales y espaciales en los datos.

• Modos de operación flexibles

  Soporta múltiples modos, incluyendo la generación de un visor, conexión a visores remotos, servicio de datos a través de gRPC y guardado de registros en disco.

• Código abierto y extensible

  Código abierto con una comunidad activa, permitiendo personalización y extensión para adaptarse a necesidades específicas en flujos de trabajo de robótica y datos espaciales.

• Consulta y extracción de datos

  Permite consultar datos registrados en dataframes limpios compatibles con herramientas como Pandas y DuckDB para análisis adicionales.

Casos de Uso

• Depuración de robótica : Visualizar y analizar flujos de datos de sensores como lidar, transmisiones de cámara y mapas 3D para identificar y resolver problemas en sistemas robóticos.
• Desarrollo de IA espacial : Seguir e interpretar representaciones espaciales y predicciones a lo largo del tiempo para mejorar modelos de IA corporizada.
• Simulación y pruebas : Registrar y revisar datos de simulación multimodales para validar y refinar algoritmos y comportamientos del sistema.
• Monitoreo de procesos industriales : Ingerir y visualizar datos complejos de sensores de entornos industriales para monitoreo y diagnóstico en tiempo real.
• Creación de conjuntos de datos : Extraer conjuntos de datos limpios y alineados temporalmente de datos multimodales registrados para el entrenamiento y evaluación de modelos de aprendizaje automático.

Preguntas Frecuentes