系统概述
Mission Control
Web 界面，位于 avala.ai——可视化、标注、项目管理、质量控制、数据集管理
组件
Mission Control
Mission Control 是 Avala 的 Web 应用程序，位于 avala.ai。它提供：- 数据可视化 — GPU 加速查看器，用于在标注之前、期间和之后探索传感器数据。多传感器回放、3D 点云渲染和 Gaussian Splat 场景导航——全部在浏览器中完成。
- 标注编辑器 — 专门构建的工具，用于标注图像、视频、点云和多传感器数据，支持边界框、多边形、长方体、分割、折线和关键点。
- 项目管理 — 创建和配置标注项目，定义标签分类体系，分配工作给团队成员，并监控进度。
- 质量控制 — 审核已提交的标注，标记问题，跟踪通过率，运行共识工作流。
- 数据集管理 — 上传数据，将项组织为序列，浏览和搜索数据集，管理访问权限。
可视化引擎
可视化引擎在浏览器中运行，为传感器数据提供 GPU 加速渲染：- 多传感器查看器 — MCAP 和 ROS 录制的同步回放，支持八种面板类型：图像、3D / 点云、图表、原始消息、日志、地图、仪表盘和状态转换。自动 topic 检测和智能布局组合根据您的数据排列面板。
- 3D 点云查看器 — 使用六种可视化模式（中性、强度、彩虹、标签、全景、图像投影）渲染 LiDAR 数据。鸟瞰视图、透视视图和侧视图。WebGPU 计算着色器处理视锥体裁剪和细节层次渲染，在密集扫描上保持高帧率。
- Gaussian Splat 查看器 — WebGPU 加速渲染 3D Gaussian Splat 场景重建。GPU 基数排序、缓冲池和管道预编译提供逼真环境中的实时导航。
- 渲染管道 — 优先使用 WebGPU，自动回退到 WebGL 以获得更广泛的浏览器支持。功能标志控制计算着色器、渲染包和 WGSL 着色器编译。
- 多窗口布局 — 可配置的面板排列，支持拖放。基于树的布局系统具有自动平衡功能，让您自定义面板的组织方式，或让布局组合器从您的数据构建优化的排列。
REST API
REST API 位于api.avala.ai/api/v1，提供对每种平台能力的编程访问。所有请求通过 X-Avala-Api-Key 头中传递的 API 密钥进行认证。
核心资源：
| 资源 | 描述 |
|---|---|
| 数据集 | 创建、列出和管理数据集及其项 |
| 项目 | 配置标注工作流、标签分类体系和任务设置 |
| 任务 | 分配、跟踪和管理单个标注工作单元 |
| 导出 | 生成和下载各种格式的标注数据 |
| 组织 | 管理团队、成员、角色和权限 |
SDK
您可以使用标准 HTTP 客户端从任何语言直接调用 REST API（参阅 REST API），或使用官方 SDK：- Python SDK（
pip install avala）— 同步和异步客户端、Pydantic 模型、自动分页、类型化异常、CLI 工具。 - TypeScript SDK（
npm install @avala-ai/sdk）— 完全类型化的客户端，基于 Promise 的 API，适用于 Node.js 和边缘运行时。 - CLI（
curl -fsSL https://avala.ai/install.sh | bash）— 从终端管理数据集、项目、导出和存储。
后端服务
后端服务处理驱动平台的异步处理：- MCAP 解析 — 从 MCAP 录制中提取和同步传感器流，检测消息类型，并为多传感器查看器构建帧索引。
- 视频转换 — 将上传的视频文件拆分为帧序列，用于可视化和标注。
- 导出生成 — 生成 JSON、COCO、KITTI 和其他格式的可下载导出。
- 任务处理 — 根据项目配置生成和分发标注任务。
- 推理管道 — 运行模型推理，用于 AI 辅助标注和预标注。
存储
存储管理所有持久化数据：- 数据集文件 — 原始图像、视频帧、点云和 MCAP 录制。
- 标注 — 标注员生成的标注数据（边界框、多边形、长方体、蒙版）。
- 导出 — 生成的可供下载的导出文件。
- 模型工件 — 用于 AI 辅助标注的推理模型的权重和配置。
MCP 服务器
MCP（Model Context Protocol）服务器将 Avala 工具暴露给 Claude、Cursor 和 VS Code Copilot 等 AI 助手。它支持在不离开开发环境的情况下通过自然语言与数据集、项目和导出进行交互。@avala-ai/mcp-server 包可在 npm 上获取。使用 npm install -g @avala-ai/mcp-server 或使用 npx 安装。详情请参阅 MCP 设置指南。组件如何交互
- 用户通过 Mission Control（Web 界面）或通过 REST API 和 SDK 以编程方式与 Avala 交互。
- Mission Control 通过 REST API 加载数据，并使用可视化引擎直接在浏览器中渲染——不需要服务器端渲染。
- 所有客户端界面与同一个 REST API 通信，因此在 Mission Control 中执行的操作可通过 API 立即可见，反之亦然。
- REST API 验证请求，管理资源，并将工作分派给后端服务进行异步处理。
- 后端服务处理任务（MCAP 解析、视频转换、导出生成）并将结果写回存储。
下一步
API 参考
基础 URL、认证、端点和响应格式。
与 AI 一起使用 Avala
通过 MCP 将 Avala 连接到 Claude、Cursor 和 VS Code。
数据类型
每种数据类型的可视化能力和标注工具。
核心概念
查看器、面板、布局、时间轴和其他平台概念。