Rerun 4.5

工具介绍

Rerun是一款面向机器人学习领域的一体化基础设施工具，核心定位是帮助机器人学习研发团队缩短迭代周期，覆盖从数据采集到模型训练的全流程数据处理需求。工具支持数据接入、可视化处理、数据标注、信息查询以及格式转换等全链路核心能力，能够解决机器人研发过程中数据链路分散、协作效率低的痛点。对比同类分散式的机器人研发工具，Rerun通过统一的基础设施架构，将多个研发环节整合在同一平台中，减少研发人员在不同工具间切换的成本，目前已更新到0.27版本，持续优化坐标框架、服务管理等核心能力，适配不同规模的机器人研发项目。

效果展示/案例参考

在自主移动机器人研发项目中，Rerun可以快速整合多传感器采集的坐标数据，生成清晰的3D空间可视化框架，帮助研发人员快速定位算法偏差，缩短问题排查时间。

在机械臂训练数据处理场景中，Rerun可以快速完成多时间节点数据的转换和查询，提升标注效率，输出符合训练要求的标准化数据集，帮助研发团队明显缩短数据处理周期。

对于中小型机器人研发项目，Rerun的灵活架构可以快速适配项目需求，快速搭建完整的数据处理链路，落地效率远高于从零搭建数据链路的模式。

核心功能

• 全链路数据支持：覆盖从数据采集到模型训练全流程，支持数据接入、标注、查询、转换等操作，满足机器人学习全流程数据需求
• 坐标框架层级管理：提供实验性坐标框架层级管理能力，适配机器人3D空间数据的整理需求，提升空间数据处理精度
• Python服务端API：提供Python接口实现服务管理，方便研发人员通过代码灵活管控服务，适配个性化研发需求
• 3D视图蓝图控制：支持3D视图的自定义蓝图控制功能，研发人员可自定义3D数据展示方案，更直观分析空间数据
• 优化时间面板控制：升级时间面板交互功能，提升多时间节点机器人数据的管理和查看效率，方便追踪数据变化
• 灵活数据转换：支持灵活多变的数据格式转换，适配不同传感器、不同模型训练框架的输入输出要求

使用流程

• 步骤1：进入Rerun官网，根据自身研发环境需求下载对应版本的工具包，完成本地或云端部署
• 步骤2：通过工具提供的API接口，接入机器人研发过程中采集的各类原始数据
• 步骤3：根据项目需求，选择对应的数据处理、可视化或标注功能，完成数据加工整理
• 步骤4：导出加工完成的标准化数据集，直接接入机器人模型训练流程使用

使用场景

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