Rerun
什么是 Rerun
Rerun是专为物理AI设计的开源多模态数据基础设施。它提供从数据采集、存储、可视化到模型训练的统一数据层，专为处理多速率、多模态数据流而构建。该工具被广泛应用于机器人、自动驾驶、计算机视觉与具身智能等领域。
Rerun 核心功能
多模态数据记录
支持记录图像、点云、张量、文本等多种数据格式。
实时数据流可视化
支持来自多个进程的实时数据流并进行可视化。
时间轴控制与回放
提供可滚动的时间轴，支持回放已录制的数据。
自动构建可视化图形
基于数据关系自动生成可视化视图。
多语言SDK支持
提供适用于C++、Python和Rust的SDK。
本地化数据存储
支持数据本地化存储，满足零信任环境下的数据合规需求。
高性能渲染引擎
使用Rust结合WebGPU开发，确保高性能可视化。
数据帧API查询
提供数据帧API，便于查询和处理已记录的数据。
Rerun 价格
Rerun 使用门槛
谁会使用 Rerun？
Rerun 优劣势分析
S - 优势
W - 劣势
Rerun 使用场景
以下高频场景， Rerun 是您的首选：
- 当需要调试多传感器融合（如摄像头+激光雷达）数据流时。
- 当需要回放并分析机器人操作失败的具体瞬间时。
- 当需要将高维张量数据与3D点云在同一时间轴上关联分析时。
以下特殊场景，建议谨慎选择 Rerun：
- 当只需快速查看单张静态图片或视频文件时。
- 当项目仅需简单的二维图表绘制和数据统计时。
- 当团队没有编程基础，且需求仅是制作商业数据仪表盘时。
Rerun 使用教程
- 1安装Rerun SDK（例如通过pip install rerun-sdk）。
- 2在代码中导入Rerun库，并初始化记录器。
- 3使用SDK接口记录图像、点云等多模态数据及时间戳。
- 4启动Rerun Viewer，通过网络或本地文件加载已记录的数据流。
- 5在Viewer中利用时间轴滑动、多视图联动等功能进行数据探索与调试。
Rerun 使用案例
- 机器人操作复盘：记录机械臂抓取过程中的全部关节角度、力矩与视觉图像，在Viewer中逐帧回放，定位失败环节。
- 自动驾驶数据闭环：将路测车辆的多路摄像头、激光雷达点云与车辆位姿同步记录，用于离线场景重建与算法验证。
- SLAM算法调试：实时可视化特征点匹配、位姿估计与三维地图构建过程，对比不同算法的精度与鲁棒性。
- 工业质检分析：同步记录产品图像、传感器读数与算法判断结果，快速定位误检或漏检的样本。
- 气象数据三维融合：将雷达回波、卫星云图与高程模型在同一三维空间融合显示，进行气象分析。
Rerun 常见问题
Rerun免费吗？
Rerun是一款开源软件，其核心SDK和可视化工具均可免费使用。
Rerun好用吗？
Rerun被设计为易于使用且易于集成，其直观的多模态时间轴可视化功能在机器人等领域受到好评。
Rerun网页版官方网站是多少？
Rerun的官方网站是rerun.io。该网站提供文档、下载和社区信息。
Rerun怎么下载？
Rerun SDK通常通过包管理器安装，例如使用Python的pip install rerun-sdk命令。其独立Viewer应用可从官网或GitHub发布页下载。
Rerun主要用在哪些领域？
Rerun主要用于机器人学、自动驾驶、计算机视觉、SLAM、具身智能以及工业仿真等领域。
Rerun支持哪些编程语言？
Rerun提供适用于Python、C++和Rust的SDK。
Rerun如何记录数据？
开发者使用Rerun SDK在自己的代码中记录数据，SDK会负责将图像、点云等数据流式传输至Rerun Viewer进行可视化。
Rerun和TensorBoard有什么区别？
Rerun专注于多模态、时间感知的空间数据（如3D点云、图像序列）可视化，而TensorBoard更侧重于机器学习训练过程中的标量、图表和模型图的可视化。
Rerun的数据可以本地存储吗？
可以，Rerun支持将数据记录到本地文件，满足数据安全与合规要求。
Rerun的性能如何？
Rerun使用Rust语言和WebGPU开发，旨在提供高性能的渲染能力。
