Rerun

什么是Rerun？

Rerun是一个全面的多模态数据栈，旨在建模、摄取、存储、查询和可视化复杂的机器人式数据流。它支持各种数据类型，包括2D、3D、文本、时间序列和张量，使用户能够调试、分析和改进涉及空间和具身AI、机器人、仿真等系统。该平台提供Python、Rust和C++ SDK，便于数据记录和查询，同时提供独立查看器进行交互式可视化。其时间感知的实体组件系统数据模型确保了对时间和空间数据的灵活而高效的处理，使其成为理解复杂传感器数据和系统行为的理想选择。

主要功能

• 多模态数据记录

  支持使用Python、Rust和C++的SDK以最少的代码记录各种数据类型，如3D点、图像、张量和时间序列。

• 交互式可视化

  提供独立查看器和基于网络的选项，用于可视化空间和时间数据流以进行调试和分析。

• 时间感知数据模型

  使用时间感知实体组件系统(ECS)高效建模和查询数据中的时间和空间关系。

• 灵活的操作模式

  支持多种模式，包括启动查看器、连接到远程查看器、通过gRPC提供数据服务以及将日志保存到磁盘。

• 开源且可扩展

  开源且拥有活跃的社区，允许定制和扩展以满足机器人和空间数据工作流程中的特定需求。

• 数据查询和提取

  能够将记录的数据查询为干净的数据框架，与Pandas和DuckDB等工具兼容，以便进一步分析。

使用场景

• 机器人调试 : 可视化和分析传感器数据流，如激光雷达、摄像头反馈和3D地图，以识别和解决机器人系统中的问题。
• 空间AI开发 : 跟踪和解释随时间变化的空间表征和预测，以改进具身AI模型。
• 仿真和测试 : 记录和审查多模态仿真数据，以验证和完善算法和系统行为。
• 工业过程监控 : 摄取和可视化来自工业环境的复杂传感器数据，用于实时监控和诊断。
• 数据集创建 : 从记录的多模态数据中提取干净、时间对齐的数据集，用于训练和评估机器学习模型。

常见问题