Fähigkeiten
- Multi-Sensor MCAP/ROS-Wiedergabe mit 8 Paneltypen — Bild, 3D / Punktwolke, Plot, Rohnachrichten, Log, Karte, Anzeige und Zustandsübergänge. Der Viewer erkennt automatisch Topics aus Ihrer Aufnahme und weist jedes dem passenden Paneltyp zu.
- GPU-beschleunigtes 3D-Punktwolken-Rendering mit 6 Visualisierungsmodi — Neutral, Intensität, Regenbogen, Label, Panoptisch und Bildprojektion. Wechseln Sie zwischen den Modi, um Rohintensitätswerte, semantische Labels, panoptische Instanzsegmentierung oder LiDAR-zu-Kamera-Farbprojektion zu inspizieren.
- Gaussian Splat Szenen-Viewer mit WebGPU-Rendering — Laden Sie 3D Gaussian Splat Rekonstruktionen in einen dedizierten Viewer mit Szenenhierarchie-Panel, Eigenschafteninspektor, Werkzeugleiste, Modusumschaltung, Rückgängig/Wiederherstellen und Echtzeitstatistiken. GPU-basierte Radix-Sortierung und Render-Bundle-Caching halten die Bildraten bei großen Szenen glatt.
- Multi-Kamera synchronisierte Wiedergabe mit LiDAR-zu-Kamera-Projektion — Betrachten Sie mehrere Kamerastreams synchron. Punktwolkendaten projizieren auf Kamerabilder mittels kalibrierter Transformationen, mit Unterstützung für sowohl Pinhole- (fx/fy/cx/cy + Verzerrung k1-k4/p1-p2) als auch Double-Sphere- (xi/alpha) Kameramodelle.
- Konfigurierbare Multi-Fenster-Layouts mit Drag-and-Drop-Panels — Das Standardlayout ordnet eine Topics-Seitenleiste (links), dynamische Inhaltspanels (Mitte) und ein Dateiinfo-Panel (rechts) in einem horizontalen Stamm an. Größe ändern, umordnen, hinzufügen oder entfernen Sie Panels, um die gewünschte Ansicht zu erstellen.
- Zeitleistenbasierte Navigation mit Bildweisem Durchgehen und Zeitstempel-Suche — Scrubben Sie durch Aufnahmen, gehen Sie Bild für Bild durch, passen Sie die Wiedergabegeschwindigkeit an und springen Sie zu bestimmten Zeitstempeln. Alle Panels bleiben synchronisiert.
- Automatische Topic-Erkennung und intelligente Paneltyp-Zuweisung — Wenn Sie eine MCAP-Datei öffnen, liest der Viewer das Topic-Schema und die Nachrichtentypen und erstellt dann das richtige Panel für jedes: Bild-Panels für Kamera-Topics, 3D-Panels für Punktwolken, Karten-Panels für GPS und so weiter.
- Pinhole- und Double-Sphere- (Fisheye-) Kameramodell-Unterstützung — Pinhole-Projektion (fx/fy/cx/cy) und Double-Sphere-Projektion (xi/alpha) für LiDAR-zu-Kamera-Overlay. Verzerrungsparameter werden gespeichert; radiale/tangentiale Verzerrungskorrektur für Pinhole-Kameras ist für ein zukünftiges Update geplant.
Unterstützte Nachrichtentypen
Der Viewer verarbeitet die folgenden ROS- und Foxglove-Nachrichtentypen:| Kategorie | Nachrichten |
|---|---|
| Kamera | sensor_msgs/Image, sensor_msgs/CompressedImage, foxglove.CompressedImage, foxglove.RawImage |
| LiDAR | sensor_msgs/PointCloud2, foxglove.PointCloud |
| Radar / Laser | sensor_msgs/LaserScan, radar_msgs/RadarScan (Weiterleitung via Topic-Name-Schlüsselwörter) |
| Transformationen | tf2_msgs/TFMessage, foxglove.FrameTransform |
| Position | sensor_msgs/NavSatFix |
| IMU | sensor_msgs/Imu |
Avala liest MCAP-Dateien nativ. ROS 1 Bags und ROS 2 Bags sollten vor dem Upload in das MCAP-Format konvertiert werden. Siehe den MCAP & ROS Integrationsguide für Konvertierungsanweisungen.
Wenn Sie brauchen…
| Wenn Sie brauchen… | Avala bietet… |
|---|---|
| MCAP-Aufnahmen abspielen | Multi-Sensor-Viewer mit 8 Paneltypen und synchronisierten Zeitleisten |
| Punktwolken visualisieren | 6 Rendering-Modi (Neutral, Intensität, Regenbogen, Label, Panoptisch, Bildprojektion) mit WebGPU-Beschleunigung |
| 3D-Szenenrekonstruktionen ansehen | Gaussian Splat Viewer mit Szenenhierarchie, Eigenschafteninspektor und GPU-basiertem Rendering |
| Rohe Sensordaten inspizieren | Rohnachrichten-, Plot-, Log-, Anzeige- und Zustandsübergangs-Panels für jedes Topic in Ihrer Aufnahme |
| LiDAR auf Kameras projizieren | Automatische Projektion mit Pinhole- und Double-Sphere-Kamerakalibrierungen |
| Dann dieselben Daten annotieren | Vollständiges Annotationswerkzeug-Set (Bounding Boxes, Polygone, 3D-Quader, Segmentierung, Polylinien, Keypoints, Klassifikation) ohne Werkzeugwechsel oder erneutes Hochladen |
Wie Avala im Vergleich abschneidet
| Fähigkeit | Avala | Foxglove | Rerun |
|---|---|---|---|
| Browserbasierte MCAP-Wiedergabe | |||
| GPU-beschleunigte Punktwolken | WebGPU | WebGL | WebGPU |
| Gaussian Splat Viewer | |||
| Multi-Kamera-Sync + Projektion | |||
| Annotationswerkzeuge auf denselben Daten | Vollständiges Set | ||
| Qualitätskontroll-Workflows | |||
| Managed Labeling Services | |||
| Python & TypeScript SDKs | |||
| MCP Server für KI-Assistenten |
Viewer
Multi-Sensor-Viewer
MCAP/ROS-Wiedergabe mit 8 Paneltypen, automatischer Topic-Erkennung und konfigurierbaren Layouts für Kamera-, LiDAR-, Radar- und IMU-Daten.
3D-Punktwolken-Viewer
GPU-beschleunigtes Punktwolken-Rendering mit 6 Visualisierungsmodi, Frustum Culling, LOD und LiDAR-zu-Kamera-Projektion.
Gaussian Splat Viewer
WebGPU-gerenderte 3D Gaussian Splat Szenen mit Szenenhierarchie, Eigenschaftenpanel und Echtzeitstatistiken.
Nächste Schritte
MCAP & ROS
Unterstützte Nachrichtentypen, Topic-Schemas und wie Sie Ihre Aufnahmen vorbereiten.
Panel-Referenz
Detaillierte Dokumentation für jeden Paneltyp: Bild, Punktwolke, Plot, Karte, Log und Rohnachrichten.
Rendering-Modi
Detaillierter Einblick in die 6 Punktwolken-Visualisierungsmodi und wann welcher zu verwenden ist.
Annotationswerkzeuge
Nach dem Erkunden Ihrer Daten beginnen Sie mit der Annotation mit 7 professionellen Labeling-Werkzeugen.