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算法细节

这里记录自瞄主链路里会影响结果的核心计算。模型训练、数据集整理和离线评测另行记录。

1. ArmorDetector​

ArmorDetector 的输出不是普通框，而是带四角点和 PnP 位姿的装甲板结果。

处理流程：

  1. 从 CameraFrameSync 读取同步帧。
  2. 将图像送入 OpenVINO 模型。
  3. 解码颜色、编号、置信度和四角点。
  4. 过滤低置信度、颜色不匹配、编号无效或几何异常的候选。
  5. 对有效候选做 PnP，发布 armor_detector/armors_frame。

当前配置启用数字 refine：检测候选成立后，再用数字分类结果修正编号；置信度不足或尺寸类型冲突时不会覆盖 detector 编号。

2. ArmorTracker​

ArmorTracker 读取 Detector 结果和同帧 IMU，使用 camera_mount_to_body 手眼外参把相机观测转换到公开本体系。

Tracker 内部按装甲板编号维护目标状态。同一帧出现多个编号时，各编号独立更新，最后只输出当前选中的目标。

目标选择会参考：

  1. 近期观测数量。
  2. 距离。
  3. 图像面积。
  4. 自旋速度。
  5. 相对当前视轴的角差。
  6. 切换裕量。

输出 tracker/target_frame 使用公开坐标约定：右手系，x 向右，y 向前，z 向上。

3. Aimer​

Aimer 在 Tracker 输出之后工作。它会按延迟预测目标位置，展开可打装甲板，解算弹道，再生成 yaw / roll 云台目标。

当前 Aimer 关注这些输入：

  1. tracker/target_frame：目标状态。
  2. host/robot_game_ref：弹速、热量上限和冷却值等裁判信息。
  3. host/gimbal_quat：云台姿态反馈，用于自动开火判断。

弹道解算使用带空气阻力的弹丸运动模型。云台目标规划使用 yaw / roll 双轴 TinyMPC。自动开火还会检查命中候选、命令稳定性和云台反馈。

4. 坐标边界​

坐标、目标角和 host/target_euler 字段含义以 坐标系规范 为准。算法组页不重新定义坐标。