2. 日志分析工具链：FlightPlot、PlotJuggler、pyulog库的安装与基本使用

拿到PX4的ulog文件，第一件事是什么？

我个人的习惯是——先别急着看代码，先把数据“画”出来。人眼对图形的敏感度远高于对数字的敏感度。你盯着几百行数字看半天，不如一张曲线图来得直观。

这一章，我们就来搞定三款最常用的日志分析工具：FlightPlot、PlotJuggler 和 pyulog 库。它们各有侧重，但组合起来几乎能覆盖你所有的分析场景。

2.1 FlightPlot：官方工具，上手最快

FlightPlot 是 PX4 官方提供的 Java 桌面应用。说白了，它就是专门用来画 ulog 数据的。你不需要写一行代码，点几下鼠标就能看到曲线。

安装步骤

1. 确保有 Java 环境：FlightPlot 依赖 Java 8 或更高版本。在终端输入 java -version 检查。如果没有，去 Oracle 官网下载安装。
2. 下载最新 JAR 包：从 PX4 官方 GitHub 仓库的 Tools/jetbrains 目录下，找到 flightplot.jar。或者直接去 Release 页面下载。
3. 启动：双击 JAR 文件，或者在终端运行 java -jar flightplot.jar。

基本使用

启动后，界面很简洁。点击 File → Open Log，选择你的 .ulog 文件。加载完成后，左侧会列出所有可用的数据主题（Topic）。

• 选择数据：勾选你想看的主题，比如 vehicle_attitude（姿态）、vehicle_local_position（位置）。
• 绘制曲线：点击 Plot 按钮，右侧就会生成曲线图。你可以拖动缩放，也可以右键添加光标测量数值。
• 导出图片：File → Export Plot as Image，方便你放到报告里。

2.2 PlotJuggler：社区神器，灵活到没朋友

PlotJuggler 是我个人最常用的工具。它最初是为 ROS 设计的，但后来支持了 PX4 的 ulog 格式。它的核心优势在于——你可以任意组合、计算、变换数据。

安装方式

安装 PlotJuggler 有几种途径，我推荐用包管理器，省心。

系统	安装命令
Ubuntu 20.04+	sudo apt install plotjuggler
macOS (Homebrew)	brew install plotjuggler
Windows	从 GitHub Releases 下载 exe 安装包

如果你喜欢用 AppImage，也可以直接下载 Linux 版本的 AppImage 文件，给执行权限后直接运行。

基本使用流程

1. 加载数据：启动后，点击 Data → Import，选择你的 ulog 文件。PlotJuggler 会自动解析出所有主题。
2. 拖拽绘图：在左侧的 DataTree 中，找到你想看的变量，比如 vehicle_gps_position.vel_m_s（GPS 速度），直接拖拽到右侧的绘图区域。
3. 多图联动：按住 Ctrl 键，可以同时拖拽多个变量到同一个坐标系中对比。比如把期望姿态和实际姿态放在一起，一眼就能看出跟踪误差。
4. 使用变换器：这是 PlotJuggler 最强大的功能。点击 Transform 按钮，你可以对数据进行数学运算。比如计算 加速度计模值 = sqrt(ax^2 + ay^2 + az^2)，或者对数据进行低通滤波。

常用快捷键

• 鼠标滚轮：缩放时间轴。
• 按住 Shift + 鼠标拖拽：平移视图。
• 右键：添加光标，测量两点之间的差值。
• Ctrl + Z：撤销操作（这个很救命）。

2.3 pyulog：用 Python 脚本化处理日志

当你需要批量分析几十个日志，或者想把分析结果自动生成报表时，GUI 工具就不够用了。这时候，pyulog 库就派上了用场。

pyulog 是 PX4 官方维护的 Python 库，专门用来解析 ulog 文件。你可以把它看作是 ulog 文件的 Python 接口。

安装

直接用 pip 安装，很简单：

pip install pyulog

建议在 Python 3.8 以上的环境中安装。我遇到过在 Python 3.6 上安装报错的情况，升级到 3.8 就解决了。

核心用法

安装完成后，你可以在 Python 脚本中这样使用：

from pyulog import ULog

# 加载日志文件
ulog = ULog('flight_log.ulg')

# 获取所有数据主题
print(ulog.topic_list)

# 获取特定主题的数据
attitude_data = ulog.get_dataset('vehicle_attitude')
# attitude_data 是一个字典，包含时间戳和各个字段
time_us = attitude_data['timestamp']
q = attitude_data['q']  # 四元数

# 简单绘图示例（需要 matplotlib）
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(time_us, q[:, 0], label='q0')
plt.plot(time_us, q[:, 1], label='q1')
plt.plot(time_us, q[:, 2], label='q2')
plt.plot(time_us, q[:, 3], label='q3')
plt.legend()
plt.show()

常用功能清单

功能	代码示例	说明
列出所有主题	ulog.topic_list	返回主题名称列表
获取主题数据	ulog.get_dataset('topic_name')	返回包含时间戳和字段的字典
获取消息类型	ulog.msg_types	查看日志中包含哪些消息类型
获取参数	ulog.initial_parameters	返回飞行器初始参数列表

2.4 三款工具如何选择？

你可能会问，我到底该用哪个？我的建议是：

• 日常快速检查：用 FlightPlot。打开文件，点几下，看看曲线有没有明显异常。
• 深入分析问题：用 PlotJuggler。它的变换器和多图联动功能，能帮你发现隐藏的关联。
• 批量处理或自动化：用 pyulog。写个脚本，一键跑完所有日志，输出报告。