システム概要
Mission Control
avala.ai のウェブ UI — ビジュアライゼーション、アノテーション、プロジェクト管理、品質管理、データセット管理
ビジュアライゼーションエンジン
GPU アクセラレーションレンダリング — マルチセンサービューア、3D ポイントクラウドビューア、Gaussian Splat ビューア、WebGPU/WebGL レンダリングパイプライン
REST API
api.avala.ai/api/v1 — データセット、プロジェクト、タスク、エクスポート、組織。直接 HTTP/cURL、Python SDK、TypeScript SDK、CLI でアクセス可能。コンポーネント
Mission Control
Mission Control は avala.ai にある Avala のウェブアプリケーションです。以下を提供します：- データビジュアライゼーション — アノテーションの前、最中、後にセンサーデータを探索するための GPU アクセラレーションビューア。マルチセンサー再生、3D ポイントクラウドレンダリング、Gaussian Splat シーンナビゲーション — すべてブラウザ内で実行されます。
- アノテーションエディター — 画像、動画、ポイントクラウド、マルチセンサーデータにラベルを付けるための専用ツール。バウンディングボックス、ポリゴン、キュボイド、セグメンテーション、ポリライン、キーポイントをサポートしています。
- プロジェクト管理 — アノテーションプロジェクトの作成と設定、ラベルタクソノミーの定義、チームメンバーへの作業割り当て、進捗の監視。
- 品質管理 — 提出されたアノテーションのレビュー、課題のフラグ付け、承認率の追跡、コンセンサスワークフローの実行。
- データセット管理 — データのアップロード、シーケンスへのアイテムの整理、データセットの閲覧と検索、アクセス権限の管理。
ビジュアライゼーションエンジン
ビジュアライゼーションエンジンはブラウザ内で動作し、センサーデータの GPU アクセラレーションレンダリングを提供します：- マルチセンサービューア — 8 種類のパネル（画像、3D / ポイントクラウド、プロット、生メッセージ、ログ、マップ、ゲージ、ステート遷移）による MCAP および ROS レコーディングの同期再生。トピックの自動検出とスマートレイアウト構成により、データに基づいてパネルを配置します。
- 3D ポイントクラウドビューア — 6 つの可視化モード（ニュートラル、インテンシティ、レインボー、ラベル、パノプティック、画像プロジェクション）で LiDAR データをレンダリングします。バードアイビュー、パースペクティブビュー、サイドビュー。WebGPU コンピュートシェーダーが密なスキャンでの高フレームレートのための視錐台カリングとレベルオブディテールレンダリングを処理します。
- Gaussian Splat ビューア — 3D Gaussian Splat シーン再構成の WebGPU アクセラレーションレンダリング。GPU ラディックスソート、バッファプーリング、パイプラインプリコンパイルにより、フォトリアリスティックな環境のリアルタイムナビゲーションを実現します。
- レンダリングパイプライン — WebGPU が優先され、より広いブラウザサポートのために自動的に WebGL にフォールバックします。フィーチャーフラグがコンピュートシェーダー、レンダーバンドル、WGSL シェーダーコンパイルを制御します。
- マルチウィンドウレイアウト — ドラッグ&ドロップによる設定可能なパネル配置。自動バランシング付きのツリーベースレイアウトシステムにより、パネルの配置をカスタマイズするか、レイアウトコンポーザーにデータから最適化された配置を構築させることができます。
REST API
api.avala.ai/api/v1 の REST API は、すべてのプラットフォーム機能へのプログラムアクセスを提供します。すべてのリクエストは、X-Avala-Api-Key ヘッダーに渡される API キーで認証されます。
主要リソース：
| リソース | 説明 |
|---|---|
| データセット | データセットとそのアイテムの作成、一覧表示、管理 |
| プロジェクト | アノテーションワークフロー、ラベルタクソノミー、タスク設定の設定 |
| タスク | 個々のアノテーション作業単位の割り当て、追跡、管理 |
| エクスポート | 各種フォーマットでのアノテーション済みデータの生成とダウンロード |
| 組織 | チーム、メンバー、ロール、権限の管理 |
SDK
任意の言語から標準 HTTP クライアントを使用して REST API を直接呼び出すことができます（REST API を参照）。または、公式 SDK をご利用ください：- Python SDK（
pip install avala）— 同期・非同期クライアント、Pydantic モデル、自動ページネーション、型付き例外、CLI ツール。 - TypeScript SDK（
npm install @avala-ai/sdk）— Node.js およびエッジランタイム用の Promise ベース API を持つ完全型付きクライアント。 - CLI（
curl -fsSL https://avala.ai/install.sh | bash）— ターミナルからデータセット、プロジェクト、エクスポート、ストレージを管理。
バックエンドサービス
バックエンドサービスは、プラットフォームを動かす非同期処理を処理します：- MCAP パース — MCAP レコーディングからセンサーストリームを抽出・同期し、メッセージタイプを検出し、マルチセンサービューア用のフレームインデックスを構築します。
- 動画変換 — アップロードされた動画ファイルを、ビジュアライゼーションとアノテーションのためのフレームシーケンスに分割します。
- エクスポート生成 — JSON、COCO、KITTI、その他のフォーマットでダウンロード可能なエクスポートを生成します。
- タスク処理 — プロジェクト設定に基づいてアノテーションタスクを生成・配布します。
- 推論パイプライン — AI 支援アノテーションとプレラベリングのためのモデル推論を実行します。
ストレージ
ストレージはすべての永続データを管理します：- データセットファイル — 生の画像、動画フレーム、ポイントクラウド、MCAP レコーディング。
- アノテーション — アノテーターが作成したラベル付きデータ（バウンディングボックス、ポリゴン、キュボイド、マスク）。
- エクスポート — ダウンロード可能な生成済みエクスポートファイル。
- モデルアーティファクト — AI 支援ラベリングに使用される推論モデルの重みと設定。
MCP サーバー
MCP（Model Context Protocol）サーバーは、Avala のツールを Claude、Cursor、VS Code Copilot などの AI アシスタントに公開します。開発環境を離れずに、自然言語でデータセット、プロジェクト、エクスポートを操作できます。@avala-ai/mcp-server パッケージは npm で利用可能です。npm install -g @avala-ai/mcp-server でインストールするか、npx を使用してください。インストール手順は MCP セットアップガイドをご覧ください。コンポーネントの連携方法
- ユーザーは Mission Control（ウェブ UI）を通じて、または REST API と SDK を通じてプログラムで Avala と対話します。
- Mission Control は REST API を通じてデータをロードし、ビジュアライゼーションエンジンを使用してブラウザ内で直接レンダリングします — サーバーサイドレンダリングは不要です。
- すべてのクライアントインターフェースは同じ REST API と通信するため、Mission Control で行ったアクションは即座に API 経由で確認でき、その逆も同様です。
- REST API はリクエストを検証し、リソースを管理し、非同期処理のためにバックエンドサービスに作業をディスパッチします。
- バックエンドサービスはタスク（MCAP パース、動画変換、エクスポート生成）を処理し、結果をストレージに書き戻します。
次のステップ
API リファレンス
ベース URL、認証、エンドポイント、レスポンスフォーマット。
AI で Avala を使う
MCP で Avala を Claude、Cursor、VS Code に接続できます。
データタイプ
各データタイプのビジュアライゼーション機能とアノテーションツール。
基本コンセプト
ビューア、パネル、レイアウト、タイムライン、その他のプラットフォームコンセプト。