3 repositorios
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 es un framework de Python para la evaluación de algoritmos SLAM, odometría de robots y datos de trayectoria. Sirve como biblioteca de análisis para medir la deriva y la precisión calculando errores de pose absolutos y relativos entre las rutas estimadas y las referencias de verdad fundamental (ground truth). El proyecto proporciona un marco de alineación geométrica para corregir la rotación, traslación y escala entre trayectorias espaciales, asegurando una medición de error consistente. Incluye herramientas especializadas para el análisis de deriva de odometría y el procesamiento de datos robóticos, incluida la capacidad de extraer información de trayectoria de archivos ROS bagfiles. El software cubre una amplia gama de capacidades, incluida la visualización de trayectorias en 2D y 3D con soporte para mosaicos de mapas geográficos y superposiciones de mapas ROS. La funcionalidad adicional incluye sincronización de marcas de tiempo, transformaciones espaciales y la capacidad de filtrar o exportar datos de trayectoria en varios formatos estándar de la industria.
Implements a time-series alignment mechanism to synchronize multiple trajectories by applying constant temporal offsets.