Visualisation
Avala fournit une visualisation accélérée par GPU pour les données de capteurs directement dans le navigateur. Ces concepts s’appliquent à toutes les fonctionnalités de visualisation.Visualiseurs
Avala inclut des visualiseurs spécialisés pour différents types de données. Le visualiseur multi-capteurs gère les enregistrements MCAP et ROS avec une lecture synchronisée sur tous les flux de capteurs. Le visualiseur de nuages de points 3D affiche les données LiDAR avec six modes de visualisation. Le visualiseur Gaussian Splat affiche des reconstructions photoréalistes de scènes 3D utilisant WebGPU.Panneaux
Le visualiseur multi-capteurs organise les données en panneaux — des fenêtres de visualisation indépendantes pour différents flux de données. Avala supporte huit types de panneaux :
Les topics sont automatiquement assignés aux panneaux en fonction de leur schéma.
Dispositions
Les dispositions multi-fenêtres organisent les panneaux dans une grille configurable. Le compositeur de disposition construit automatiquement des arrangements optimisés en fonction des topics de vos données, ou vous pouvez personnaliser la disposition manuellement en faisant glisser, redimensionnant et réarrangeant les panneaux.Chronologies
Tous les panneaux d’un visualiseur partagent une chronologie synchronisée. Naviguez image par image, parcourez des horodatages spécifiques, ou rejouez des enregistrements à des vitesses configurables. La chronologie maintient tous les flux de capteurs alignés indépendamment de leurs fréquences de capture individuelles.Flux de capteurs
Les enregistrements MCAP contiennent plusieurs flux de capteurs (topics). Chaque topic transporte un type de données spécifique — images, nuages de points, lectures IMU, coordonnées GPS — à sa propre fréquence. Avala synchronise tous les flux par horodatage afin que vous puissiez voir l’image complète des capteurs à tout moment.Modes de visualisation
Les données de nuages de points peuvent être colorées selon six modes :Les modes de visualisation s’appliquent au visualiseur de nuages de points 3D et fonctionnent aussi bien avec les jeux de données LiDAR autonomes qu’avec les flux de nuages de points au sein des enregistrements MCAP.
Jeux de données
Un jeu de données est une collection d’éléments de données (images, images vidéo, nuages de points ou enregistrements multi-capteurs) qui servent de matière première pour la visualisation et l’annotation.Propriétés du jeu de données
Éléments de données
Chaque jeu de données contient des éléments — des échantillons de données individuels :- Jeux de données d’images — Chaque élément est un fichier image unique.
- Jeux de données vidéo — Les éléments sont des images vidéo, regroupées en séquences.
- Jeux de données LiDAR — Les éléments sont des scans individuels de nuages de points.
- Jeux de données MCAP — Les éléments contiennent des images multi-capteurs synchronisées (caméra + LiDAR + IMU).
Séquences
Les séquences regroupent des éléments liés pour les données temporelles ou multi-images :- Images vidéo du même enregistrement
- Scans LiDAR d’une session de conduite continue
- Captures multi-caméras synchronisées à des horodatages consécutifs
Projets
Un projet définit un flux de travail d’annotation en connectant un ou plusieurs jeux de données à un type de tâche spécifique, une taxonomie d’étiquettes et une configuration de contrôle qualité.Composants du projet
Types de tâches
Les projets sont configurés avec l’un des types de tâches suivants :Statut du projet
Tâches
Une tâche est une unité de travail individuelle au sein d’un projet. Chaque tâche représente un travail d’annotation à effectuer sur un ou plusieurs éléments de données par un seul annotateur.Cycle de vie de la tâche
Les tâches progressent à travers les états suivants :Résultats
Lorsqu’un annotateur termine une tâche, il soumet un résultat contenant :- Les données d’annotation (boîtes englobantes, polygones, cuboïdes, masques de segmentation, etc.)
- Les métadonnées (temps passé, versions des outils)
Organisations
Une organisation regroupe les utilisateurs et les ressources pour la collaboration en équipe.Structure de l’organisation
Rôles des membres
Étiquettes et taxonomie
Configuration des étiquettes
Les projets définissent une configuration d’étiquettes — un ensemble de classes d’objets prédéfinies que les annotateurs assignent aux annotations :Classification
Pour des taxonomies plus complexes, les projets peuvent inclure des configurations de classification qui définissent :- Attributs — Propriétés comme la couleur, le niveau d’occlusion ou la troncature que les annotateurs assignent à chaque objet.
- Catégories hiérarchiques — Structures de classes imbriquées (par ex., Véhicule > Voiture > Berline).
- Attributs conditionnels — Attributs qui n’apparaissent que pour des classes d’objets spécifiques.
Types d’annotation
Avala supporte les types d’annotation suivants, chacun conçu pour des tâches d’étiquetage spécifiques :Contrôle qualité
Avala fournit des outils d’assurance qualité intégrés pour garantir la précision et la cohérence des annotations.Révisions
Les annotations passent par une étape de révision avant acceptation :- L’annotateur soumet son résultat.
- Un réviseur examine les annotations.
- Le réviseur approuve le travail correct ou rejette le travail qui nécessite des corrections.
- Les tâches rejetées sont renvoyées à l’annotateur pour retravail.
Problèmes
Les problèmes d’annotation permettent aux réviseurs de signaler des problèmes spécifiques sur des annotations individuelles :- Épinglez un problème sur un objet ou une région spécifique de la scène.
- Assignez les problèmes aux membres de l’équipe pour résolution.
- Suivez le statut des problèmes (ouvert, résolu).
Métriques
Surveillez la qualité des annotations avec des métriques intégrées :- Taux d’acceptation — Pourcentage de tâches approuvées à la première soumission.
- Temps d’annotation — Temps moyen passé par tâche.
- Accord inter-annotateurs — Cohérence entre les annotateurs sur les mêmes données.
- Fréquence des problèmes — Taux de problèmes signalés par tâche.
Consensus
Les flux de consensus assignent les mêmes données à plusieurs annotateurs indépendamment, puis comparent les résultats pour mesurer l’accord et identifier les cas ambigus.Les métriques de qualité aident à identifier les besoins de formation et à maintenir des standards d’annotation cohérents au sein de votre équipe.
Séquences
Les séquences sont des collections ordonnées d’éléments de données qui représentent des progressions temporelles ou spatiales — images vidéo, balayages LiDAR ou enregistrements multi-capteurs.Propriétés
Flux de statut
Les séquences suivent cette progression de statut lors du téléchargement et du traitement des données :- uploading — Les images sont en cours de téléchargement vers la plateforme.
- processing — Les images sont en cours de validation et de préparation pour l’annotation.
- ready — Toutes les images sont traitées et disponibles pour l’annotation.
- failed — Le traitement a rencontré une erreur (vérifiez les statuts individuels des images).
Gestion de flotte
La gestion de flotte est en aperçu. Les fonctionnalités décrites ici peuvent changer.
Appareils
Un appareil représente un robot physique, un montage de capteurs ou une unité de calcul dans votre flotte. Chaque appareil a un identifiant unique préfixédev_ et suit les métadonnées comme le type, la version du firmware et le statut (online, offline, maintenance).
Enregistrements
Les appareils produisent des enregistrements — des fichiers MCAP capturés pendant le fonctionnement. Les enregistrements sont automatiquement associés à leur appareil source et peuvent être filtrés par appareil, date, statut et tags.Événements
Les événements sont des marqueurs horodatés sur les enregistrements : erreurs, changements d’état, anomalies et annotations personnalisées. Les événements apparaissent sur la chronologie du visualiseur MCAP et peuvent être interrogés à travers la flotte.Règles d’enregistrement
Les règles d’enregistrement évaluent automatiquement les enregistrements selon des conditions et déclenchent des actions (tag, signalement pour révision, notification) lorsque des correspondances sont trouvées. Les règles peuvent se déclencher sur des seuils, des motifs, des fréquences ou l’absence de données.Alertes
Les alertes notifient votre équipe lorsque les conditions de la flotte changent. Acheminez les alertes vers Slack, email, webhooks ou notifications dans l’application. Les alertes suivent un cycle de vie :open → acknowledged → resolved.
Prochaines étapes
Types de données
Formats supportés, capacités de visualisation et outils d’annotation pour chaque type de données.
Annotation
Découvrez l’interface web pour la visualisation, l’annotation et la gestion de projet.
Architecture
Comment les composants de la plateforme Avala s’articulent, y compris le moteur de visualisation.
Authentification API
Configurez les clés API et commencez à faire des requêtes authentifiées.
Tableau de bord de flotte
Gérez les appareils, enregistrements et télémétrie à travers votre flotte de robots.