Rerun

Что такое Rerun?

Rerun — это комплексный многомодальный стек данных, разработанный для моделирования, приема, хранения, запроса и визуализации сложных потоков данных в стиле робототехники. Он поддерживает различные типы данных, включая 2D, 3D, текст, временные ряды и тензоры, позволяя пользователям отлаживать, анализировать и улучшать системы, связанные с пространственным и воплощенным ИИ, робототехникой, моделированием и многим другим. Платформа предлагает SDK на Python, Rust и C++ для простого логирования и запроса данных, а также автономный просмотрщик для интерактивной визуализации. Ее модель данных с системой компонентов сущностей с учетом времени обеспечивает гибкую и производительную обработку временных и пространственных данных, что делает ее идеальной для понимания сложных данных датчиков и поведения систем.

Ключевые функции

• Многомодальное логирование данных

  Поддерживает логирование различных типов данных, таких как 3D-точки, изображения, тензоры и временные ряды, с минимальным кодом с использованием SDK на Python, Rust и C++.

• Интерактивная визуализация

  Предоставляет автономный просмотрщик и веб-ориентированные опции для визуализации пространственных и временных потоков данных для отладки и анализа.

• Модель данных с учетом времени

  Использует систему компонентов сущностей (ECS) с учетом времени для эффективного моделирования и запроса временных и пространственных отношений в данных.

• Гибкие режимы работы

  Поддерживает несколько режимов, включая запуск просмотрщика, подключение к удаленным просмотрщикам, предоставление данных через gRPC и сохранение логов на диск.

• Открытый исходный код и расширяемость

  Открытый исходный код с активным сообществом, позволяющий настраивать и расширять для соответствия конкретным потребностям в рабочих процессах робототехники и пространственных данных.

• Запрос и извлечение данных

  Позволяет запрашивать записанные данные в чистые датафреймы, совместимые с такими инструментами, как Pandas и DuckDB, для дальнейшего анализа.

Варианты использования

• Отладка робототехники : Визуализация и анализ потоков данных датчиков, таких как лидар, видеопотоки с камер и 3D-карты, для выявления и решения проблем в робототехнических системах.
• Разработка пространственного ИИ : Отслеживание и интерпретация пространственных представлений и прогнозов с течением времени для улучшения моделей воплощенного ИИ.
• Моделирование и тестирование : Запись и проверка многомодальных данных моделирования для валидации и уточнения алгоритмов и поведения систем.
• Мониторинг промышленных процессов : Прием и визуализация сложных данных датчиков из промышленных сред для мониторинга и диагностики в реальном времени.
• Создание наборов данных : Извлечение чистых, выровненных по времени наборов данных из записанных многомодальных данных для обучения и оценки моделей машинного обучения.

Часто задаваемые вопросы