Physical AI에 Avala를 사용하는 이유
Gaussian Splat 뷰어
장면 계층 구조, 속성 검사기, 실시간 통계를 갖춘 WebGPU 렌더링 뷰어에 3D Gaussian Splat 장면 재구성을 로드합니다. 재구성된 3D 환경에서 직접 탐색하고 어노테이션합니다.
포인트 클라우드 시각화
6가지 시각화 모드를 갖춘 GPU 가속 포인트 클라우드 렌더링. 공간 구조, 밀도, 센서 커버리지를 검사합니다.
멀티센서 MCAP 재생
체화된 AI 시스템의 기록된 센서 데이터를 재생합니다 — 카메라, 뎁스 센서, LiDAR, IMU — 동기화된 멀티패널 뷰어에서.
3D 어노테이션 도구
도구를 전환하지 않고 포인트 클라우드와 Gaussian Splat 장면에서 직접 3D 큐보이드, 분류 라벨, 객체 속성을 어노테이션합니다.
사용 사례
체화된 AI를 위한 장면 이해
체화된 AI 에이전트는 환경의 3D 구조를 이해해야 합니다. Avala의 포인트 클라우드와 Gaussian Splat 뷰어는 캡처된 환경을 시각화한 후, 장면 이해 모델을 학습시키는 객체, 영역, 공간 관계에 어노테이션합니다.Sim-to-Real 전이
시뮬레이션 환경을 구축하는 팀은 시뮬레이션을 검증하고 보정하기 위해 라벨링된 실제 데이터가 필요합니다. Avala는 파이프라인의 실제 세계 측면을 처리합니다.디지털 트윈 데이터 어노테이션
디지털 트윈 애플리케이션은 물리적 세계를 가상 표현에 매핑하는 어노테이션된 데이터가 필요합니다. Avala의 Gaussian Splat 뷰어는 어노테이터가 실제 환경에 있는 것처럼 탐색하고 라벨링할 수 있는 사실적인 3D 장면 재구성을 렌더링합니다.시작하기
다음 단계
시각화 개요
Gaussian Splat 및 포인트 클라우드 뷰어를 포함한 Avala의 시각화 기능 전체 개요.
3D 큐보이드 도구
정밀한 위치, 크기, 방향 제어로 3D에서 객체를 어노테이션하는 방법.