数据质检
如何在大规模 ROS 录制数据进入训练与导出之前，自动、一致地判断录制是否满足团队或平台的底线要求（帧率、传感器 Topic、时间同步等）？
典型场景：
- 训练前希望批量筛掉帧率过低、关键 Topic 缺失或时间戳异常的数据。
- 需要为不同项目配置不同阈值，同时希望全平台有一条「硬底线」（全局规则）。
- 希望规则变更后，历史数据能自动补跑质检，结论与当前规则对齐。
- 个别数据被规则误杀时，需要人工覆盖结论并保留审计依据。
数据质检模块通过 质检规则 + 自动任务 实现上述目标：由平台扫描每条 ROS 录制的结构化报告，再按你在界面上配置的断言给出通过/不通过，并在数据集上汇总展示。
与「视频质检」的区别
- 数据质检（本文）：面向 ROS 轨迹 / ROS 录制数据（如 MCAP、bag、db3 等）的规则化检测（指标阈值、Topic 必需/ 禁止等），与预处理、导出、训练链路衔接。
- 视频质检：面向 多路视频可视化 的 Doctor 诊断（丢帧、花屏、BRISQUE 等），见 视频质检。
核心概念
质检规则
一条规则绑定 一种质检算法（面向 ROS 录制的巡检，当前以 MCAP 报告为主，其它容器与格式会逐步补齐）、作用域 与 若干断言。
| 概念 | 说明 |
|---|---|
| 作用域 | 项目规则：仅对指定项目下的数据集生效。全局规则：对全平台 ROS 录制数据生效（含未归属项目的数据）。有项目的数据集会同时匹配全局规则与本项目规则，各自独立产生执行记录。 |
| 匹配数据名 | 支持对 dataset.name 使用 glob（如 *arm*）；留空表示在当前作用域内匹配全部数据名。 |
| 优先级 | 数值越小越优先（展示与执行排序一致）；多条规则同时命中时，各自仍独立判定。 |
| 启用 | 停用后不再参与匹配与自动排队；启用后可根据策略对历史数据补跑。 |
断言类型
规则内的「判定条件」称为断言，常见类型包括：
- 数值阈值：对报告中的指标指定比较符与阈值（如
frame_rate >= 20）；可按需限定在「全文件」「某类 Topic」等范围（具体可选范围以界面为准）。 - 必需 Topic：报告中必须出现某 Topic，否则不通过。
- 禁止 Topic：报告中不得出现某 Topic，否则不通过。
严重度：error（界面展示为「不通过」）级断言未满足会导致本条运行判定为未通过；warning 用于提示，不单独决定未通过（便于先加观察项再收紧）。
权限说明
| 操作 | 管理员 | 项目经理 | 其他常见角色 |
|---|---|---|---|
| 查看质检结果、日志 | 支持 | 支持（受项目数据权限约束） | 采集等角色通常可查看与自己相关的数据 |
| 维护项目质检规则 | 支持 | 支持（需在项目内或公开项目） | 一般不可 |
| 维护全局质检规则 | 支持 | 不支持 | 不支持 |
全局规则的创建、编辑、删除、复制等写操作仅管理员可执行；非管理员在列表中可能看到全局规则，但无法修改。
使用流程概览
何时会自动执行
- 预处理成功后：ROS 录制数据预处理完成时，平台会对命中已启用规则的数据集自动发起质检任务（无需逐条手动点）。当前自动入队仍以 MCAP 为主；
bag、db3等与规则扫描、报告对齐的能力在迭代中，请以线上版本说明为准。 - 规则新建或变更：保存或启用规则后，可对历史命中数据异步补跑（数据量大时任务会排队执行，请耐心等待）。
- 手动触发：在单条数据集的质检相关入口，可手动触发当前规则下的执行（具体按钮名称以界面为准）。
非平台当前支持的格式，或尚未完成必要预处理的数据，可能不会进入自动质检队列。
结果如何理解
- 汇总状态：在数据集列表或详情中，可看到与当前数据命中的规则数及通过/未通过/运行中等汇总（具体展示以界面为准）。
- 单次运行：每条规则对应独立的运行记录，可查看容器输出的指标、未通过的断言明细等。
- 系统标签：未通过判定可能伴随系统标签（如
qc:failed） ，便于在数据运营中筛选；是否影响导出以平台当前策略为准。
人工覆盖
当规则合理但个别样本存在例外（例如现场降帧采集、事后已补救）时，可对某次运行结果做人工覆盖（通过/不通过及原因）。覆盖会参与汇总展示，并用于与导出、标签等逻辑的衔接。
功能截图
质检规则列表
添加新建/编辑规则
数据集详情中的质检结果
