Foxglove3.3.0

Foxgloveは、ロボティックスチームが、車両の録画を収集、検査、およびデバッグし、調査やモデル開発のための重要な瞬間を見つけます。 ロボットデータを物理AIの作業に適したワークスペースに分散させ、個々の実行やフリート全体での動作を把握できます。

チームは、FoxgloveのC++、Python、またはRust SDKで開いたMCAPフォーマットでログを録音できます。ただし、Foxletはロボット上でROS 1袋とMCAP録画を自動的にアップロードできます。 インポートされたデータは、MCAP、ROS Bag、ULog、その他の形式のデバイス、時間、トピック、および録画によってインデックス化され、組織のクラウドデータプラットフォーム、またはリモートHTTPサーバーを介してローカルで閲覧できます。 Foxgloveアプリは、ライブビジュアライゼーションやテレオペレーション用のロボットに接続し、複数のランを比較して、行動の違いを明らかにすることができます。

エンジニアは、注目すべき瞬間、結果をエクスポートし、録画やイベントをチームメイトと共有して調査を処理します。 イベントとメタデータは、MCP を介して接続されたエージェントやエージェントがデータをデバッグし、視覚化のレイアウトを設定できるように、より簡単な発見のためにログに追加することができます。

Foxgloveは、自律性、フリート操作、およびトレーニングデータセットで動作するロボティックス開発者に適しています。特に、物理システムを診断したり、新しいモデルの例を硬化させたりするときに。 現在のリリースは、macOS 12 Monterey または Apple Silicon (arm64) 以降では 3.2.1 で、 無料で起動できます。