3 Repos
Synchronizing multiple high-frequency data streams to ensure alignment during playback.
Distinct from Data Synchronization: Focuses on aligning temporal sensor streams for visual playback rather than database state consistency.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching data & databases · Temporal Stream Synchronization. Refine with filters or upvote what's useful.
Rerun is a multimodal data visualizer and robotics data logger designed for rendering synchronized streams of 3D spatial data, images, and time-series metrics. It functions as a tool for capturing high-frequency sensor data and AI outputs into a queryable columnar format, providing a dedicated interface for viewing MCAP recording files and analyzing physical environments. The project distinguishes itself as a machine learning dataset streamer, capable of feeding logged recordings directly into GPU buffers and PyTorch training pipelines without intermediate exports. It supports a high-performa
Renders synchronized streams of images and point clouds to analyze multimodal sensor data over a shared timeline.
The Intel RealSense SDK is a software development kit providing drivers and libraries for interfacing with depth cameras to capture color, depth, and infrared data streams. It includes a depth camera driver for device discovery and sensor configuration, a stereo vision library for computing depth maps and aligning frames, and a 3D point cloud generator to transform depth and infrared frames into spatial representations. The SDK distinguishes itself through on-chip depth calculation and stereo calibration, using internal vision processors to reduce host CPU load. It supports hardware-level str
Aligns data from multiple sensors using physical sync cables and hardware triggers for precise timing.
evo ist ein Python-Framework zur Evaluierung von SLAM-Algorithmen, Roboterodometrie und Trajektoriendaten. Es dient als Analysebibliothek zur Messung von Drift und Präzision durch die Berechnung absoluter und relativer Posenfehler zwischen geschätzten Pfaden und Ground-Truth-Referenzen. Das Projekt bietet ein geometrisches Ausrichtungs-Framework zur Korrektur von Rotation, Translation und Skalierung zwischen räumlichen Trajektorien, um eine konsistente Fehlermessung zu gewährleisten. Es enthält spezialisierte Werkzeuge für die Odometrie-Driftanalyse und die Verarbeitung von Robotikdaten, einschließlich der Möglichkeit, Trajektorieninformationen aus ROS-Bagfiles zu extrahieren. Die Software deckt ein breites Spektrum an Funktionen ab, einschließlich 2D- und 3D-Trajektorienvisualisierung mit Unterstützung für geografische Kartenkacheln und ROS-Karten-Overlays. Zusätzliche Funktionen umfassen Zeitstempel-Synchronisation, räumliche Transformationen sowie die Möglichkeit, Trajektoriendaten in verschiedenen Industriestandardformaten zu filtern oder zu exportieren.
Implements a time-series alignment mechanism to synchronize multiple trajectories by applying constant temporal offsets.