Webviz 开源项目教程
1. 项目介绍
Webviz 是一个基于 Web 的应用程序,用于回放和可视化 ROS(机器人操作系统)的 bag 文件。它支持本地或云服务中的 bag 文件回放,并且可以通过 roslibjs 连接到实时机器人。Webviz 由 Cruise 公司维护,旨在提供一个通用的、可定制的工具,帮助用户在浏览器中直观地查看和分析机器人数据。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,请确保你已经安装了以下工具:
- Node.js (建议版本 14 或更高)
- npm (通常随 Node.js 一起安装)
- Docker (可选,用于快速启动静态 Webviz 应用)
2.2 安装依赖
首先,克隆 Webviz 仓库并进入项目目录:
git clone https://github.com/cruise-automation/webviz.git
cd webviz
然后,安装项目依赖:
npm run bootstrap
2.3 启动 Webviz
你可以选择以下两种方式之一来启动 Webviz:
2.3.1 使用 Docker 启动静态 Webviz 应用
docker run -p 8080:8080 cruise/webviz
启动后,打开浏览器访问 http://localhost:8080 即可使用 Webviz。
2.3.2 手动构建并启动
npm run build-static-webviz
npm run serve-static-webviz
同样,启动后访问 http://localhost:8080 即可使用 Webviz。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 案例一:自动驾驶数据可视化
Cruise 公司使用 Webviz 来可视化自动驾驶车辆在道路和模拟环境中做出的数千个复杂决策。通过 Webviz,工程师可以实时监控车辆状态,分析决策过程,并进行调试和优化。
3.2 案例二:机器人仿真数据回放
在机器人仿真环境中,Webviz 可以用于回放仿真过程中生成的 bag 文件,帮助研究人员分析机器人在不同场景下的行为和性能。通过 Webviz 的模块化设计,用户可以自定义可视化布局,以满足特定的分析需求。
3.3 最佳实践
- 模块化使用:利用 Webviz 的模块化设计,根据需求组合不同的可视化面板,以最大化数据分析的效率。
- 实时监控:通过连接到实时机器人,Webviz 可以用于实时监控机器人的状态和行为,及时发现和解决问题。
- 数据回放:对于历史数据的分析,Webviz 提供了强大的回放功能,支持从本地或云服务中加载 bag 文件。
4. 典型生态项目
4.1 Foxglove Studio
Foxglove Studio 是一个开源的机器人数据可视化工具,最初作为 Webviz 的分支项目启动。它专注于开发适用于通用机器人用例的功能,如 ROS 2 支持和自定义扩展。如果你需要更广泛的机器人数据支持,可以考虑使用 Foxglove Studio。
4.2 roslibjs
roslibjs 是一个用于在 Web 浏览器中与 ROS 通信的 JavaScript 库。它与 Webviz 结合使用,可以实现与实时机器人的连接和数据可视化。
4.3 rosbag.js
rosbag.js 是一个用于在 Web 浏览器中处理 ROS bag 文件的 JavaScript 库。它支持 bag 文件的解析和回放,是 Webviz 的核心依赖之一。
通过这些生态项目的结合使用,Webviz 可以更好地满足各种机器人数据可视化和分析的需求。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
idea-claude-code-gui一个功能强大的 IntelliJ IDEA 插件,为开发者提供 Claude Code 和 OpenAI Codex 双 AI 工具的可视化操作界面,让 AI 辅助编程变得更加高效和直观。Java01
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00