# view_trajtory_tools

**Repository Path**: funpony/view_trajtory_tools

## Basic Information

- **Project Name**: view_trajtory_tools
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 2
- **Created**: 2024-11-23
- **Last Updated**: 2024-11-24

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README


# 空战轨迹可视化小工具

本项目旨在提取、处理和可视化空战场景中的动态 3D 运动数据。项目包含用于数据提取和动态绘图的 Python 脚本，以及可直接运行的 PowerShell 和 Linux Shell 脚本以实现自动化。

## 项目结构

```plaintext
view_air_combat/
├── processed_data/             # 提取后的数据存放目录
│   ├── control.json            # 提取的控制数据
│   ├── state.json              # 提取的状态数据
├── raw_data/                   # 原始输入数据存放目录
│   ├── data.json               # 原始输入数据文件
├── scripts/                    # 数据处理和绘图的 Python 脚本
│   ├── extract_state_control.py # 提取原始 JSON 数据的脚本
│   ├── plot_dynamic_position.py # 绘制 3D 动态动画的脚本
├── dynamic_plot.html           # 输出的 3D 动画 HTML 文件
├── run.ps1                     # 自动化的 PowerShell 脚本（适用于 Windows）
├── run.sh                      # 自动化的 Shell 脚本（适用于 Linux）
```

---

## 环境准备

请确保以下环境已配置好：

- **Python** (3.8 或更高版本)
- 安装必要的 Python 包：

  ```bash
  pip install plotly tqdm numpy
  ```

---

## 使用说明

### 1. 自动化运行

#### 在 Windows 上（使用 PowerShell）

运行自动化脚本 `run.ps1`：

```powershell
.\run.ps1
```

#### 在 Linux 上（使用 Shell）

运行自动化脚本 `run.sh`：

```bash
./run.sh
```

---

### 2. 手动运行

#### 2.1 提取数据

使用 `extract_state_control.py` 脚本从原始数据中提取状态和控制数据：

```bash
python scripts/extract_state_control.py raw_data/data.json processed_data 3000
```

- **`raw_data/data.json`**：输入 JSON 文件路径。
- **`processed_data`**：提取数据的输出目录。
- **`3000`**：提取的最大数据条数。

#### 2.2 绘制动态 3D 动画

使用 `plot_dynamic_position.py` 脚本生成动态 3D 动画：

```bash
python scripts/plot_dynamic_position.py processed_data
```

#### 2.3 绘制 2D 速度控制变化图片
使用 `plot_speed_control.py` 脚本生成动态 2D 绘图：
```bash
python scripts/plot_speed_control.py processed_data
```

---

## 输出结果

1. **提取的数据**：
   - `processed_data/state.json`：提取的状态数据。
   - `processed_data/control.json`：提取的控制数据。
2. **动态动画**：
   - `dynamic_plot.html`：生成的 3D 动画文件，可在任何现代浏览器中打开查看。
   - `speed_and_control_plot.png` 生成的 2D 速度和控制参数 绘图文件
---

## 使用工作流

1. 将原始输入数据（`data.json`）放入 `raw_data/` 目录中。
2. `data.json`格式如下：
   ```json
   [
      {
         "instruction": "Now your position is (0.0, 0.0, 6821.671193646911), the speed is (133.18307413489447, 0.0, 0.0), the relative position of the enemy is (5843.055495247758, 1805.4686761594858, -1884.29906125235), the relative speed of the enemy is (-219.35065794356413, -1.0552485570154862e-14, 27.99754515623645), please output the control command according to the current state.",
         "input": "",
         "output": "The instruction is [0.40139538049697876, 1.0, 2.7913429737091064]"
      },
      {
         ...
      },
      ...
   ]
   ```
3. 运行对应的自动化脚本（Windows 使用 `run.ps1`，Linux 使用 `run.sh`）。
4. 提取后的状态和控制数据将存储在 `processed_data/` 目录中。

---

## 注意事项