【100天精通Python】Day69：Python可视化_实战：导航定位中预测轨迹和实际轨迹的3D动画，示例+代码

目录

 1. 预测的3D轨迹和实际轨迹的动画图，同时动态更新

 2 真值轨迹设置为静态的，预测轨迹不断更新

 3 网格的三维坐标系有旋转运动，以此全方位展示预测轨迹和真值轨迹之间的空间关系

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 1. 预测的3D轨迹和实际轨迹的动画图，同时动态更新

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib.animation import FuncAnimation, PillowWriter

# 假设您有两组连续平滑的姿势数据集，一组表示预测值，一组表示真值
# 每个数据点包含姿势信息 [x, y, z, roll, pitch, yaw]
# 这里使用一些示例数据，您需要替换为您的实际数据
num_poses = 200  # 增加轨迹点数
t = np.linspace(0, 20, num_poses)  # 时间点，使轨迹变得更长
# 生成示例数据来表示预测值轨迹
x_pred = np.sin(t)
y_pred = np.cos(t)
z_pred = np.linspace(0, 10, num_poses)
# 生成示例数据来表示真值轨迹
x_true = np.sin(t) + 0.5  # 真值轨迹稍微偏移
y_true = np.cos(t) + 0.5
z_true = np.linspace(0, 10, num_poses)

# 创建一个 3D 图形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 创建空的轨迹线，一个红色表示预测值，一个蓝色表示真值
line_pred, = ax.plot([], [], [], marker='o', linestyle='-', markersize=4, color='red', label='Predicted Trajectory')
line_true, = ax.plot([], [], [], marker='o', linestyle='-', markersize=4, color='green', label='True Trajectory')

# 设置图形标题和轴标签
ax.set_title('Pose Trajectories (Predicted vs. True)')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 添加图例
ax.legend(loc='upper right')


# 初始化函数，用于绘制空轨迹线
def init():
    line_pred.set_data([], [])
    line_pred.set_3d_properties([])
    line_true.set_data([], [])
    line_true.set_3d_properties([])
    return line_pred, line_true


# 更新函数，用于更新轨迹线的数据
def update(frame):
    line_pred.set_data(x_pred[:frame], y_pred[:frame])
    line_pred.set_3d_properties(z_pred[:frame])
    line_true.set_data(x_true[:frame], y_true[:frame])
    line_true.set_3d_properties(z_true[:frame])

    # 扩大坐标范围，以包围轨迹
    ax.set_xlim(min(x_true) - 1, max(x_true) + 1)
    ax.set_ylim(min(y_true) - 1, max(y_true) + 1)
    ax.set_zlim(min(z_true) - 1, max(z_true) + 1)

    return line_pred, line_true


# 创建动画对象
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=num_poses, init_func=init, blit=True)

# 创建一个文件名为animation.gif的视频文件，使用PillowWriter
ani.save('animation_gt.gif', writer=PillowWriter(fps=30))

# 显示动画
plt.show()

2 真值轨迹设置为静态的，预测轨迹不断更新

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib.animation import FuncAnimation, PillowWriter

# 假设您有两组连续平滑的姿势数据集，一组表示预测值，一组表示真值
# 每个数据点包含姿势信息 [x, y, z, roll, pitch, yaw]
# 这里使用一些示例数据，您需要替换为您的实际数据
num_poses = 200  # 增加轨迹点数
t = np.linspace(0, 20, num_poses)  # 时间点，使轨迹变得更长
# 生成示例数据来表示预测值轨迹
x_pred = np.sin(t)
y_pred = np.cos(t)
z_pred = np.linspace(0, 10, num_poses)
# 生成示例数据来表示真值轨迹
x_true = np.sin(t) + np.random.uniform(-0.2, 0.3)  # 真值轨迹稍微偏移
y_true = np.sin(t) + np.random.uniform(-0.2, 0.3)  # 真值轨迹稍微偏移
z_true = np.linspace(0, 10, num_poses)

# 创建一个 3D 图形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 创建空的轨迹线，一个红色表示预测值，一个绿色表示真值
line_pred, = ax.plot([], [], [], marker='o', linestyle='-', markersize=4, color='red', label='Predicted Trajectory')
line_true, = ax.plot(x_true, y_true, z_true, marker='o', linestyle='-', markersize=4, color='green', label='True Trajectory')

# 设置图形标题和轴标签
ax.set_title('Pose Trajectories (Predicted vs. True)')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 添加图例
ax.legend(loc='upper right')

# 设置轨迹显示范围
ax.set_xlim(-2, 2)  # X轴范围
ax.set_ylim(-2, 2)  # Y轴范围
ax.set_zlim(0, 12)  # Z轴范围

# 初始化函数，用于绘制空轨迹线
def init():
    line_pred.set_data([], [])
    line_pred.set_3d_properties([])
    return line_pred, line_true

# 更新函数，用于更新预测轨迹的数据
def update(frame):
    line_pred.set_data(x_pred[:frame], y_pred[:frame])
    line_pred.set_3d_properties(z_pred[:frame])

    return line_pred, line_true

# 创建动画对象
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=num_poses, init_func=init, blit=True)

# 创建一个文件名为animation.gif的视频文件，使用PillowWriter
ani.save('animation_1.gif', writer=PillowWriter(fps=30))

# 显示动画
plt.show()

3 网格的三维坐标系有旋转运动，以此全方位展示预测轨迹和真值轨迹之间的空间关系

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib.animation import FuncAnimation, PillowWriter

# 假设您有两组连续平滑的姿势数据集，一组表示预测值，一组表示真值
# 每个数据点包含姿势信息 [x, y, z, roll, pitch, yaw]
# 这里使用一些示例数据，您需要替换为您的实际数据
num_poses = 200  # 增加轨迹点数
t = np.linspace(0, 20, num_poses)  # 时间点，使轨迹变得更长
# 生成示例数据来表示预测值轨迹
x_pred = np.sin(t)
y_pred = np.cos(t)
z_pred = np.linspace(0, 10, num_poses)
# 生成示例数据来表示真值轨迹
x_true = np.sin(t) + 0.5  # 真值轨迹稍微偏移
y_true = np.cos(t) + 0.5
z_true = np.linspace(0, 10, num_poses)

# 创建一个 3D 图形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 创建空的轨迹线，一个红色表示预测值，一个蓝色表示真值
line_pred, = ax.plot([], [], [], marker='o', linestyle='-', markersize=4, color='red', label='Predicted Trajectory')
line_true, = ax.plot(x_true, y_true, z_true, marker='o', linestyle='-', markersize=4, color='blue', label='True Trajectory')

# 设置图形标题和轴标签
ax.set_title('Pose Trajectories (Predicted vs. True)')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')

# 添加图例
ax.legend(loc='upper right')

# 设置轨迹显示范围
ax.set_xlim(-2, 2)  # X轴范围
ax.set_ylim(-2, 2)  # Y轴范围
ax.set_zlim(0, 12)  # Z轴范围

# 初始化函数，用于绘制空轨迹线
def init():
    line_pred.set_data([], [])
    line_pred.set_3d_properties([])
    return line_pred, line_true

# 更新函数，用于更新预测轨迹的数据和整体的旋转运动
def update(frame):
    line_pred.set_data(x_pred[:frame], y_pred[:frame])
    line_pred.set_3d_properties(z_pred[:frame])

    # 添加整体的旋转运动
    ax.view_init(elev=20, azim=frame)  # 调整视角，azim控制旋转

    return line_pred, line_true

# 创建动画对象
ani = FuncAnimation(fig, update, frames=num_poses, init_func=init, blit=True)

# 创建一个文件名为animation.gif的视频文件，使用PillowWriter
ani.save('animation.gif', writer=PillowWriter(fps=30))

# 显示动画
plt.show()

更新函数中使用了ax.view_init来控制整体的旋转运动，elev参数用于调整仰角，azim参数用于控制旋转。您可以根据需要调整elev和azim的值来实现所需的旋转效果。