Introducción

Avala es la plataforma donde los equipos de robótica, vehículos autónomos y Physical AI visualizan, exploran y anotan sus datos de sensores — todo en un solo lugar. Suba grabaciones MCAP, escaneos LiDAR, flujos de cámara o escenas Gaussian Splat. Reprodúzcalos en un visor multi-sensor acelerado por GPU con líneas de tiempo sincronizadas y diseños de paneles configurables. Cuando esté listo para etiquetar, cambie al modo de anotación sobre los mismos datos — sin exportaciones, sin cambio de herramientas, sin re-subidas. La plataforma maneja el ciclo de vida completo desde datos de sensor sin procesar hasta datasets de entrenamiento etiquetados.

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Quién usa Avala

• Equipos de vehículos autónomos — Etiquete imágenes de cámara, nubes de puntos LiDAR y grabaciones multi-sensor sincronizadas para el entrenamiento de modelos de percepción. Visualice y depure datos MCAP/ROS con proyección multi-cámara.
• Empresas de robótica — Anote datos de percepción para navegación, manipulación y comprensión de escenas. Explore nubes de puntos 3D con renderizado acelerado por GPU.
• Equipos de Physical AI / Computación espacial — Trabaje con escenas Gaussian Splat, nubes de puntos densas y datos de sensores multimodales para comprensión del mundo 3D y transferencia sim-to-real.
• Equipos de AI/ML — Cree datasets de entrenamiento para detección de objetos, segmentación, clasificación y seguimiento en imágenes, video y datos 3D.
• Laboratorios de investigación — Construya datasets etiquetados para investigación en visión por computadora y percepción 3D con herramientas profesionales de anotación y flujos de control de calidad.

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Capacidades de la plataforma

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Visualización

El motor de visualización de Avala se ejecuta completamente en el navegador, impulsado por WebGPU y WebGL.

• Reproducción multi-sensor MCAP/ROS — Abra archivos MCAP que contienen datos de cámara, LiDAR, radar e IMU. El visor detecta automáticamente los topics y asigna tipos de panel en 8 tipos: Image, 3D / Point Cloud, Plot, Raw Messages, Log, Map, Gauge y State Transitions.
• Renderizado 3D de nubes de puntos acelerado por GPU — Renderice nubes de puntos con 6 modos de visualización: Neutral, Intensity, Rainbow, Label, Panoptic e Image Projection. Los compute shaders de WebGPU manejan el frustum culling y la selección de nivel de detalle en la GPU.
• Visor Gaussian Splat — Inspeccione reconstrucciones de escenas 3D en un visor Gaussian Splat acelerado por WebGPU con jerarquía de escena, panel de propiedades y superposición de estadísticas.
• Reproducción sincronizada multi-cámara — Vea múltiples flujos de cámara en sincronía con superposiciones de proyección LiDAR-a-cámara. Soporta modelos de cámara pinhole y double-sphere (ojo de pez).
• Diseños multi-ventana configurables — Disposición de paneles con arrastrar y soltar con vistas divididas redimensionables. El diseño por defecto coloca una barra lateral de topics, paneles de contenido y un panel de información de archivo en una configuración raíz horizontal.
• Navegación basada en línea de tiempo — Avance por fotogramas, búsqueda por marca de tiempo y control de velocidad de reproducción en todos los flujos de sensores sincronizados.

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Anotación

Herramientas profesionales de anotación para cada modalidad de datos, respaldadas por control de calidad y flujos de trabajo en equipo.

• Bounding Boxes — Regiones rectangulares 2D para detección de objetos
• Polígonos — Formas arbitrarias para límites precisos de objetos
• Cuboides 3D — Bounding boxes 3D en nubes de puntos y datos multi-sensor con vistas cenital, perspectiva y lateral
• Segmentación — Máscaras de clasificación a nivel de píxel
• Polilíneas — Anotaciones de caminos, carriles y bordes
• Keypoints — Anotaciones de puntos de referencia y poses
• Clasificación — Etiquetas de atributos a nivel de escena y de objeto

El control de calidad incluye flujos de revisión multi-etapa, seguimiento de problemas de anotación, métricas de acuerdo entre anotadores y flujos de consenso. El seguimiento de objetos proporciona IDs consistentes a lo largo de fotogramas de video y secuencias. Los servicios de etiquetado gestionado están disponibles para equipos que necesitan anotadores profesionales capacitados en su dominio.

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Tipos de datos soportados

Avala maneja cinco modalidades de datos, cada una con flujos de visualización y anotación diseñados específicamente:

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SDKs

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Próximos pasos