Foxglove3.3.0

Foxglove permite a los equipos robóticos recoger, inspeccionar y depurar las grabaciones de la flota, luego localizar momentos importantes para la investigación o desarrollo de modelos. Trae datos de robots dispersos en un espacio de trabajo confiable para el trabajo físico-AI, ayudando a los ingenieros a entender el comportamiento a través de carreras individuales y flotas enteras.

Los equipos pueden registrar registros en el formato de MCAP abierto con los SDKs C+++ de Foxglove, Python o Rust, mientras que Foxlet en un robot puede subir automáticamente las grabaciones de ROS 1 y MCAP. Los datos importados se indexan por dispositivo, tiempo y tema, y las grabaciones en MCAP, ROS Bag, ULog y otros formatos se pueden ver localmente, desde la plataforma de datos de la nube de una organización, o a través de servidores remotos HTTP. La aplicación Foxglove también se conecta a robots para la visualización en vivo o la teleoperación y puede comparar múltiples carreras para revelar diferencias conductuales.

Los ingenieros pueden buscar todas las grabaciones para momentos notables, exportar los resultados y compartir grabaciones o eventos con compañeros de equipo que manejan una investigación. Los eventos y metadatos se pueden agregar a los registros para un descubrimiento más fácil, mientras que los agentes incorporados o los agentes conectados a través de MCP pueden ayudar a depurar datos y configurar diseños de visualización.

Foxglove se adapta a los desarrolladores robóticos que trabajan en autonomía, operaciones de flota y conjuntos de datos de entrenamiento, especialmente cuando diagnostican un sistema físico o comisarian ejemplos para un nuevo modelo. La versión actual es 3.3.0 para macOS 12 Monterey o posterior en Apple Silicon (arm64), y es freeware que es libre de comenzar.