在做机器人的调试的时候，关节的位置、速度和加速度曲线是必须要看的三样东西。
很多人一开始会在 Python 和 MATLAB 之间纠结。
但是真正做项目的时候就会发现，大部分的时间都花在了“数据如何变成曲线”的环节上。
比如rosbag，需要先写解析脚本。
PX4 的 ULog 要用工具进行转换。
产线里 MQTT 数据来了，还要先落盘再画图。折腾一圈，半天就没了。
最近挖到一个开源神器，可以直接拖拽使用，效率提高了一倍。
在 Github 上有 6000 多人关注。
它是一个可以同时显示上千条曲线的时间序列可视化工具。
10年老牌项目，ROS圈做数据分析的基本都知道。
PlotJuggler 界面动态演示做机器人算法调试和无人机飞控分析的工程师，强烈建议用起来。
下面我们看看它有哪些独特功能。
rosbag和ULog文件可以直接拖进来看曲线。
以前要用 Python 或 MATLAB 写脚本解析，现在打开软件把文件拖进去，曲线就出来了。
ROS1 和 ROS2 都支持，PX4 飞控的 uLog 格式也可以直接打开，不需要格式转换。
PlotJuggler 多曲线时间序列展示上面是多条曲线一起显示的效果，不同颜色表示不同数据通道，非常清楚。
做运动学算法调试时，关节轨迹、速度变化、加速度响应等数据可以一次性对比出来。
无人机飞行日志的姿态角、角速度和控制输出等数据，直接打开ULog文件就能展示，效率直接翻倍。
数据源很广泛，可以是文件也可以是实时流。
CSV文件、MQTT消息、WebSocket数据流、UDP包等都可以直接接入。
MQTT订阅之后就可以直接看到曲线了，PLC变量的变化会实时地显示出来。
Lab Streaming Layer也能直接接，生理信号、运动数据都能实时进来。
数据源不支持的话，可以用插件自己做一个。
JSON、CBOR、BSON、MessagePack 这些常见工业格式也都支持。
二维可视化能力也很好，深度图、视频都可以处理。
深度摄像头数据、H264/H265 视频流、WebRTC 实时视频等可以直接加载并显示出来。
PlotJuggler 2D场景可视化上面是2D场景叠加可视化的效果，图像和标注同时呈现，调试视觉算法特别方便。
OpenGL渲染，百万数据点不卡。
上千条曲线同时显示，每条百万级数据点，拖拽缩放都不卡顿。
在做产线数据的时候，它性能上的优点就比较明显了。
以前用Python的matplotlib做图，数据量大的时候就会变慢，现在用了GPU来加快速度，反应很快。
在机器人调试时需要同时查看几十个关节变量，每个变量有几万多个数据点，传统的工具基本顶不住。
用 PlotJuggler 可以实现高性能渲染，
PlotJuggler 高性能渲染演示3D可视化更是亮点，点云、网格模型都能实时渲染。
ROS的TF变换系统自带，深度摄像头和激光雷达的点云数据可以直接显示出来。
PlotJuggler 3D场景可视化上面是3D点云和网格模型的可视化效果，做SLAM调试时能直观看到环境重建情况。
PlotJuggler 函数编辑器内置数据变换函数，常用的运算可以拖拽完成。
导数、移动平均、积分、差分，这些工程常用的运算，不用写代码。
选择曲线之后，在变换选项里就可以看到结果了。
在机器人调试的时候，由位置计算出速度，再由速度计算出加速度，两步就可以完成了。
在做振动分析的时候，用移动平均来平滑掉噪声，然后积分得到位移，再对它求导得到加速度的变化率。
以前写MATLAB函数要花很多时间，现在只要拖拽就可以得到结果，比以前方便多了。
传感器数据有噪声？移动平均一键平滑，参数还能调整窗口大小。
PlotJuggler 自定义脚本编辑器Lua脚本支持自定义函数，5分钟学会语法。
内置函数不够用？Lua脚本写自己的计算逻辑，多输入单输出都行。
语法简单，比Python方便得多，不需要环境配置，实时计算，数据一进来就出结果。
想计算两个传感器的差值？写个简单函数，实时显示偏差曲线。
多输入函数也支持，比如融合3个传感器数据，算加权平均值，Lua几行就搞定。
看到这你想装上试试？
Ubuntu 用户可以直接用 snap 安装，一行命令就可以完成。
sudo snap install plotjuggler
Windows 和 macOS 用户可以到 Release 页面下载安装包，解压后就可以运行了。
PlotJuggler 安装界面感兴趣的朋友可以抓紧试试。
开源地址：https://github.com/PlotJuggler/PlotJuggler
