Foxglove einrichten: Ein praktischer Leitfaden

TL;DR

• Foxglove in 2 Minuten über Desktop, Web oder Docker installieren.
• Verbindung zu ROS 2 mit ros2 topic list und dem Foxglove-ROS-Bridge herstellen.
• MCAP-Logs schneller visualisieren als ROS-Bag-Dateien (mit mcap record).
• Dashboards mit Drag-and-Drop für 3D-Ansichten, Bilder und Diagramme erstellen.
• Live- und aufgezeichnete Daten mit Zeitsteuerung debuggen.
• Foxglove erweitern mit benutzerdefinierten TypeScript-Panels für proprietäre Schemata.

1. Foxglove installieren und mit ROS 2 verbinden

Foxglove installieren

Wählen Sie Ihre bevorzugte Methode:

Desktop (Empfohlen für ROS 2)

# macOS (Homebrew)
brew install --cask foxglove-studio

# Linux (AppImage)
wget https://github.com/foxglove/studio/releases/download/v2.12.0/FoxgloveStudio-2.12.0.AppImage
chmod +x FoxgloveStudio-*.AppImage
./FoxgloveStudio-*.AppImage

# Windows (Winget)
winget install Foxglove.FoxgloveStudio

Web-App (Keine Installation nötig)

Öffnen Sie https://app.foxglove.dev in Chrome oder Firefox.

Docker (Für CI/CD)

docker run -p 8080:8080 foxglove/studio

Verbindung zu ROS 2 herstellen

1. Überprüfen Sie, ob ROS 2 läuft:

   ros2 topic list
   

   Copy

   Beispielausgabe:

   /cmd_vel
   /scan
   /tf
   /odom
   

   Copy

2. Foxglove starten und verbinden:

   • Öffnen Sie Foxglove → Klicken Sie auf "Verbinden" → Wählen Sie "ROS 2".
   • Geben Sie Ihre ROS 2 Domain-ID ein (Standard: 0):

     ros2 run foxglove_bridge foxglove_bridge --ros-domain-id 0
     

     Copy
   • Wählen Sie in Foxglove dieselbe Domain-ID.

3. Erwartetes Ergebnis:

   • Foxglove listet alle ROS 2-Topics auf. Klicken Sie auf "Abonnieren", um den Stream zu starten.

2. Das MCAP-Log-Format

Warum MCAP?

MCAP (Micro-Container And Payload) ist schneller und kompakter als ROS-Bag-Dateien Quelle: MCAP-Spezifikation. Nutzen Sie es für:

• Große Roboterdatensätze.
• Cloud-Speicher (z. B. Foxglove Data Platform).

MCAP-Daten aufzeichnen

# MCAP-Tools installieren
pip install rosbags-mcap

# ROS 2-Topics aufzeichnen
ros2 bag record -a --storage mcap -o my_robot_data.mcap

Wiedergabe in Foxglove

1. Öffnen Sie Foxglove → Ziehen Sie my_robot_data.mcap in die Anwendung.
2. Nutzen Sie den Zeitregler, um durch die Daten zu navigieren.

3. Visualisierungslayouts erstellen

Ein Dashboard erstellen

1. Panels hinzufügen:

   • Ziehen Sie "3D-Panel", "Bild-Panel" oder "Diagramm-Panel" aus der linken Seitenleiste.
   • Beispiel: Visualisieren Sie /scan (LiDAR) in 3D und /image_raw als Bild.

2. Layout speichern:

   # Als JSON exportieren
   foxglove studio export-layout --output my_dashboard.json
   

   Copy

   Beispiel my_dashboard.json:

   {
     "panels": [
       {
         "type": "3D",
         "topic": "/scan",
         "frame": "base_link"
       },
       {
         "type": "Image",
         "topic": "/image_raw"
       }
     ]
   }
   

   Copy

3. Layout laden:

   • Öffnen Sie Foxglove → "Layout laden" → Wählen Sie my_dashboard.json.

4. 3D-, Bild- und Diagramm-Panels

3D-Panel (LiDAR/URDF)

• 3D-Panel hinzufügen → Wählen Sie das /scan-Topic.
• Konfigurieren:
  • Setzen Sie frame auf base_link (aus /tf).
  • Aktivieren Sie "TF-Rahmen anzeigen", um die Roboterposition zu visualisieren.

Bild-Panel (Kamera)

• Bild-Panel hinzufügen → Wählen Sie /image_raw.
• Anpassen:
  • Setzen Sie encoding auf bgr8 (häufig bei ROS 2-Kameras).

Diagramm-Panel (Zeitreihen)

• Diagramm-Panel hinzufügen → Wählen Sie /odom/pose/pose/position/x.
• Anpassen:
  • Fügen Sie eine zweite Reihe hinzu: /twist/twist/linear/x.
  • Nutzen Sie "Automatische Skalierung" für dynamische Bereiche.

5. Live-Debugging vs. Aufgezeichnete Wiedergabe

Live-Debugging

1. ROS 2-Daten in Echtzeit streamen:

   ros2 run foxglove_bridge foxglove_bridge --ros-domain-id 0
   

   Copy
2. Wiedergabe pausieren/fortsetzen mit den Zeitsteuerungen.

Aufgezeichnete Wiedergabe

1. MCAP-Datei laden:

   foxglove studio open my_robot_data.mcap
   

   Copy
2. Zeitsynchronisation:
   • Nutzen Sie "Zeitsynchronisation", um mehrere Logs abzugleichen.

6. Benutzerdefinierte Erweiterungen und Nachrichtenschemata

Ein benutzerdefiniertes Panel hinzufügen

1. TypeScript-Erweiterung erstellen:

   npx @foxglove/create-extension my-custom-panel
   cd my-custom-panel
   

   Copy
2. src/panel.ts bearbeiten:

   import { Panel } von '@foxglove/studio';
   
   export class MyCustomPanel extends Panel {
     render() {
       return <div>Benutzerdefinierte Visualisierung für my_topic</div>;
     }
   }
   

   Copy
3. Erstellen und Laden:

   npm run build
   foxglove studio load-extension ./dist
   

   Copy

Benutzerdefinierte Nachrichtenschemata definieren

1. Schema in foxglove.config.json hinzufügen:

   {
     "schemas": {
       "my_namespace/MyMessage": {
         "fields": [
           {"name": "x", "type": "float32"},
           {"name": "y", "type": "float32"}
         ]
       }
     }
   }
   

   Copy
2. In Foxglove verwenden:
   • Wählen Sie das Topic → Foxglove parst das benutzerdefinierte Schema.

7. Teamworkflows für Flotten-Debugging

Live-Sitzung teilen

1. Sitzung hosten:

   foxglove studio share --port 8080
   

   Copy
2. Teammitglieder einladen über https://app.foxglove.dev mit dem Link.

Cloud-Speicher (Foxglove Data Platform)

1. Daten hochladen:

   foxglove data upload my_robot_data.mcap
   

   Copy
2. In Foxglove zugreifen:
   • Melden Sie sich an → Wählen Sie "Cloud" → Laden Sie den Datensatz.

Was kommt als Nächstes?

1. Eine vollständige Roboter-Mission aufzeichnen und analysieren mit mcap record.
2. Ein benutzerdefiniertes Dashboard für die wichtigsten Roboter-Kennzahlen erstellen.
3. Foxglove erweitern mit einem TypeScript-Panel für proprietäre Topics.

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