Capacidades
- Reproducción multi-sensor MCAP/ROS con 8 tipos de paneles — Image, 3D / Point Cloud, Plot, Raw Messages, Log, Map, Gauge y State Transitions. El visor detecta automáticamente los topics de su grabación y asigna cada uno al tipo de panel apropiado.
- Renderizado 3D de nubes de puntos acelerado por GPU con 6 modos de visualización — Neutral, Intensity, Rainbow, Label, Panoptic e Image Projection. Cambie entre modos para inspeccionar valores de intensidad sin procesar, etiquetas semánticas, segmentación panóptica de instancias o proyección de color LiDAR-a-cámara.
- Visor de escenas Gaussian Splat con renderizado WebGPU — Cargue reconstrucciones 3D Gaussian Splat en un visor dedicado con panel de jerarquía de escena, inspector de propiedades, barra de herramientas, alternador de modo, deshacer/rehacer y estadísticas en tiempo real. GPU radix sorting y almacenamiento en caché de render bundles mantienen tasas de fotogramas suaves en escenas grandes.
- Reproducción sincronizada multi-cámara con proyección LiDAR-a-cámara — Vea múltiples flujos de cámara en sincronía. Los datos de nubes de puntos se proyectan sobre las imágenes de cámara usando transformaciones calibradas, con soporte para modelos de cámara pinhole (fx/fy/cx/cy + distorsión k1-k4/p1-p2) y double-sphere (xi/alpha).
- Diseños multi-ventana configurables con paneles de arrastrar y soltar — El diseño por defecto organiza una barra lateral de topics (izquierda), paneles de contenido dinámicos (centro) y un panel de información de archivo (derecha) en una raíz horizontal. Redimensione, reorganice, agregue o elimine paneles para construir la vista que necesita.
- Navegación basada en línea de tiempo con avance por fotogramas y búsqueda por marca de tiempo — Desplácese por grabaciones, avance fotograma a fotograma, ajuste la velocidad de reproducción y salte a marcas de tiempo específicas. Todos los paneles se mantienen sincronizados.
- Detección automática de topics y asignación inteligente de tipo de panel — Cuando abre un archivo MCAP, el visor lee el esquema del topic y los tipos de mensajes, luego crea el panel adecuado para cada uno: paneles Image para topics de cámara, paneles 3D para nubes de puntos, paneles Map para GPS, etc.
- Soporte de modelos de cámara pinhole y double-sphere (ojo de pez) — Proyección pinhole (fx/fy/cx/cy) y proyección double-sphere (xi/alpha) para superposición de LiDAR-a-cámara. Los parámetros de distorsión se almacenan; la corrección de distorsión radial/tangencial para cámaras pinhole está planificada para una actualización futura.
Tipos de mensajes soportados
El visor maneja los siguientes tipos de mensajes ROS y Foxglove:| Categoría | Mensajes |
|---|---|
| Cámara | sensor_msgs/Image, sensor_msgs/CompressedImage, foxglove.CompressedImage, foxglove.RawImage |
| LiDAR | sensor_msgs/PointCloud2, foxglove.PointCloud |
| Radar / Láser | sensor_msgs/LaserScan, radar_msgs/RadarScan (enrutados por palabras clave del nombre del topic) |
| Transformaciones | tf2_msgs/TFMessage, foxglove.FrameTransform |
| Posición | sensor_msgs/NavSatFix |
| IMU | sensor_msgs/Imu |
Avala lee archivos MCAP de forma nativa. Los bags de ROS 1 y ROS 2 deben convertirse a formato MCAP antes de subirlos. Consulte la guía de integración MCAP y ROS para instrucciones de conversión.
Si necesita…
| Si necesita… | Avala proporciona… |
|---|---|
| Reproducir grabaciones MCAP | Visor multi-sensor con 8 tipos de paneles y líneas de tiempo sincronizadas |
| Visualizar nubes de puntos | 6 modos de renderizado (Neutral, Intensity, Rainbow, Label, Panoptic, Image Projection) con aceleración WebGPU |
| Ver reconstrucciones de escenas 3D | Visor Gaussian Splat con jerarquía de escena, inspector de propiedades y renderizado basado en GPU |
| Inspeccionar datos de sensores sin procesar | Paneles Raw Messages, Plot, Log, Gauge y State Transition para cada topic en su grabación |
| Proyectar LiDAR sobre cámaras | Proyección automática usando calibraciones de cámara pinhole y double-sphere |
| Luego anotar los mismos datos | Kit completo de herramientas de anotación (bounding boxes, polígonos, cuboides 3D, segmentación, polilíneas, keypoints, clasificación) sin cambiar de herramienta ni re-subir |
Cómo se compara Avala
| Capacidad | Avala | Foxglove | Rerun |
|---|---|---|---|
| Reproducción MCAP en navegador | |||
| Nubes de puntos aceleradas por GPU | WebGPU | WebGL | WebGPU |
| Visor Gaussian Splat | |||
| Sincronización multi-cámara + proyección | |||
| Herramientas de anotación sobre los mismos datos | Suite completa | ||
| Flujos de control de calidad | |||
| Servicios de etiquetado gestionado | |||
| Python SDK y TypeScript SDK | |||
| Servidor MCP para asistentes de IA |
Visores
Visor multi-sensor
Reproducción MCAP/ROS con 8 tipos de paneles, detección automática de topics y diseños configurables para datos de cámara, LiDAR, radar e IMU.
Visor de nubes de puntos 3D
Renderizado de nubes de puntos acelerado por GPU con 6 modos de visualización, frustum culling, LOD y proyección LiDAR-a-cámara.
Visor Gaussian Splat
Escenas 3D Gaussian Splat renderizadas por WebGPU con jerarquía de escena, panel de propiedades y estadísticas en tiempo real.
Próximos pasos
MCAP y ROS
Tipos de mensajes soportados, esquemas de topics y cómo preparar sus grabaciones.
Referencia de paneles
Documentación detallada para cada tipo de panel: Image, Point Cloud, Plot, Map, Log y Raw Messages.
Modos de renderizado
Análisis detallado de los 6 modos de visualización de nubes de puntos y cuándo usar cada uno.
Herramientas de anotación
Después de explorar sus datos, comience a anotar con 7 herramientas profesionales de etiquetado.