6. Foxglove

Foxglove Studio 是面向机器人的多模态数据可视化与调试工具，支持 ROS 1/2、MCAP 及 WebSocket 实时连接。

6.1 核心能力

功能

说明

多模态面板

3D 视图、点云、图像、Plot、日志

数据源

实时 WebSocket、离线 bag/MCAP 拖拽

协作

布局保存与共享

扩展

自定义 JavaScript 面板

Foxglove Studio

6.2 与 Autonomy 的接入方式

Autonomy 当前无内置 Foxglove 服务。推荐路径：

libautonomy
    → autonomy_ros（ROS 2 话题）
        → ros-foxglove-bridge
            → ws://host:8765
                → Foxglove Studio

安装 foxglove_bridge

Docker 镜像构建时可选安装（docker/install/install_ros2.sh）：

sudo apt install ros-humble-foxglove-bridge
# 或
ros2 run foxglove_bridge foxglove_bridge

连接 Studio

  1. 下载 Foxglove Studio

  2. Open connection → Foxglove WebSocket

  3. 输入 ws://localhost:8765（Docker 已映射时）

离线调试：将 MCAP / bag 文件拖入 Studio 窗口。

6.3 推荐面板布局

面板

订阅

用途

3D

/map, /plan, /scan, TF

导航全貌

Plot

/cmd_vel, odom 速度

控制曲线

Image

/sensor/camera

视觉

Raw Messages

任意

排错

实时曲线示例

6.4 规划 API（未实现）

历史文档中的 VisualizationServer 为设计示例，头文件 autonomy/visualization/visualization_server.hpp 不存在：

// 规划 API — 尚未实现
#include "autonomy/visualization/visualization_server.hpp"

auto server = std::make_shared<VisualizationServer>(options);
server->Publish<commsgs::planning_msgs::Path>("/planning/path", std::move(path));

接入后将从 config/visualization/visualization.lua 读取 host/port 与 topic 列表。

6.5 MCAP

docker/install/install_mcap.sh 安装 Foxglove MCAP C++ 头与 Python 包，供未来录制回放；当前 C++ 代码无 MCAP API 调用。

6.6 相关文档