> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://avala.ai/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Introducción > Comience con la plataforma Avala para datos de Physical AI 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. ## 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. ## Capacidades de la plataforma ### 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. ### 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. ## Tipos de datos soportados Avala maneja cinco modalidades de datos, cada una con flujos de visualización y anotación diseñados específicamente: | Tipo de dato | Formatos | Descripción | | ------------------- | --------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **Imágenes** | JPEG, PNG, WebP | Visualización y anotación de fotograma único con todas las herramientas 2D | | **Video** | MP4, MOV | Convertido a secuencias de fotogramas para reproducción, anotación fotograma a fotograma y seguimiento de objetos | | **Nubes de puntos** | PCD, PLY | Escaneos 3D LiDAR con renderizado acelerado por GPU y anotación con cuboides | | **MCAP / ROS** | MCAP | Contenedor multi-sensor con datos de cámara, LiDAR, radar e IMU; reproducción multi-panel y proyección multi-cámara | | **Splat** | Gaussian Splat | Visualización y anotación de escenas 3D en entornos Gaussian Splat renderizados con WebGPU | ## SDKs Instale con `pip install avala` — type hints completos y soporte async. Instale con `npm install @avala-ai/sdk` — funciona en Node.js y navegadores. ## Explore la plataforma
Visualización Visualización

Visualización

Visor multi-sensor acelerado por GPU con 8 tipos de paneles, 6 modos de renderizado de nubes de puntos y soporte para Gaussian Splat.
Anotación Anotación

Anotación

Herramientas profesionales de anotación para datos 2D, 3D, video y multi-sensor con control de calidad.
Integraciones Integraciones

Integraciones

Conecte con S3, MCP, MCAP/ROS, webhooks y pipelines de inferencia.

 ## Próximos pasos Cree su primer proyecto de anotación en menos de 60 segundos. Comprenda datasets, proyectos, tareas y el ciclo de vida de la anotación. Explore el visor multi-sensor, el renderizador de nubes de puntos 3D y el visor Gaussian Splat. Instale el Python SDK o TypeScript SDK y comience a construir.