rm视觉学习1-自瞄部分

首先先感谢中南大学的开源，提供了很全面的思路，减少了很多基础性的开发研究

我看的阅读的是中南大学FYT战队开源视觉代码

链接：https://github.com/CSU-FYT-Vision/FYT2024_vision.git

1.框架：

        代码框架结构：readme有

        现在看第一个文件rm_auto_aim

 

这个是自瞄部分代码。今天的目标就是整理阅读这部分代码，自瞄部分整体的流程

**自瞄系统全流程解析**#### **1. 图像预处理**
- **输入**：相机捕获的原始图像（RGB或灰度）。
- **预处理步骤**：1. **二值化**：根据设定的阈值（`binary_thres`）将图像转换为二值图像，突出装甲板的边缘。2. **去噪**：通过形态学操作（如开运算、闭运算）去除噪声和小区域干扰。3. **颜色过滤**：根据敌方颜色（红/蓝）过滤无关区域。#### **2. 灯条检测**
- **检测方法**：- 使用轮廓检测（`cv::findContours`）找到候选灯条。- 对每个轮廓拟合旋转矩形（`cv::RotatedRect`），并计算其长宽比、角度等特征。
- **筛选条件**：- 长宽比范围（`light_params.min_ratio` ~ `light_params.max_ratio`）。- 角度限制（`light_params.max_angle`），确保灯条接近垂直。#### **3. 装甲板匹配**
- **匹配规则**：- 将成对的灯条组合为装甲板候选区域。- 检查灯条间距（`armor_params.min_small_center_distance` ~ `armor_params.max_large_center_distance`）。- 计算装甲板水平角度（`armor_params.max_angle`），排除倾斜过大的组合。
- **分类**：根据大小区分小装甲板（`SMALL_ARMOR`）和大装甲板（`LARGE_ARMOR`）。#### **4. 目标识别（数字分类）**
- **模型输入**：从装甲板区域裁剪的数字图像。
- **模型功能**：使用训练好的分类器（如YOLO或CNN）识别装甲板编号（如`1`~`5`或`outpost`）。
- **输出**：装甲板编号和置信度。#### **5. 位姿解算（PnP + BA优化）**
- **PnP解算**：- 根据装甲板的3D-2D点对应关系，解算装甲板在相机坐标系下的位姿（旋转矩阵`R`和平移向量`t`）。- 使用OpenCV的`solvePnP`函数实现。
- **BA优化**：- 使用G2O或Ceres库优化装甲板的Yaw角度，最小化重投影误差。- 公式：  \[\hat{\theta} = \arg\min_{\theta} \sum_i \| P^{det}_i - \frac{P^{img}_i}{P^{img}_i.z} \|^2\]- 其中，\( P^{img}_i \)是投影点，\( P^{det}_i \)是检测到的角点。#### **6. 目标跟踪（EKF滤波）**
- **状态向量**：包含目标中心位置、速度、Yaw角、角速度等。
- **预测**：根据运动模型预测下一帧目标状态。
- **更新**：用当前检测到的装甲板位置更新状态估计。
- **切换逻辑**：根据Yaw角速度（`target.v_yaw`）判断是否切换跟踪的装甲板。#### **7. 弹道补偿**
- **补偿器类型**：- 理想弹道模型（`IdealCompensator`）：忽略空气阻力。- 手动补偿（`ManualCompensator`）：根据经验设置固定偏移。
- **计算弹道下坠**：- 根据子弹初速（`bullet_speed`）、重力（`gravity`）和距离计算俯仰角偏移。- 公式：  \[\Delta \theta = \arctan\left( \frac{0.5 \cdot g \cdot t^2}{d} \right)\]- 其中，\( t \)为飞行时间，\( d \)为水平距离。#### **8. 云台控制指令**
- **输出指令**：- 目标Yaw和Pitch角度（单位：度）。- 开火建议（`fire_advice`）：当目标位于射击范围内时触发。
- **射击条件**：- 目标角度误差小于阈值（`shooting_range_w_`和`shooting_range_h_`）。- 跟踪稳定性高（连续多帧检测到目标）。#### **9. 数据发送**
- **消息类型**：通过ROS 2的`rm_interfaces/msg/GimbalCmd`发布云台指令。
- **字段**：- `yaw`：目标偏航角。- `pitch`：目标俯仰角。- `fire_advice`：是否开火。---### **关键代码文件**
1. **检测模块**：- `armor_detector.cpp`：实现灯条检测和装甲板匹配。- `armor_pose_estimator.cpp`：处理PnP和BA优化。
2. **跟踪模块**：- `armor_tracker.hpp`：EKF状态估计。
3. **解算模块**：- `armor_solver.cpp`：计算云台指令和弹道补偿。

 

 里面弹道补偿的计算公式

各个文件包含的功能

armor_detector/
作用：装甲板检测模块，负责从图像中识别装甲板。
关键文件：
armor_detector.cpp：实现灯条检测、装甲板匹配和数字分类。
armor_pose_estimator.cpp：通过PnP和BA优化计算装甲板3D位姿。
types.hpp：定义装甲板、灯条的数据结构（如Armor、Light）和常量（如装甲板尺寸）。
输出：检测到的装甲板列表（位置、编号、类型）。
(2) armor_solver/
作用：解算模块，根据装甲板位姿计算云台控制指令。
关键文件：
armor_solver.cpp：核心算法，处理弹道补偿、目标选择和射击判断。
armor_tracker.hpp：扩展卡尔曼滤波（EKF）实现目标跟踪。
trajectory_compensator.hpp：弹道补偿器基类（支持理想弹道和手动补偿）。
输出：云台角度指令（Yaw/Pitch）和开火建议。
(3) armor_solver_node.cpp
作用：ROS 2节点入口，集成检测、跟踪、解算模块。
功能：
订阅相机图像和IMU数据。
调用检测和跟踪逻辑。
发布云台控制指令（rm_interfaces/msg/GimbalCmd）。
2. 接口与工具
(1) rm_interfaces/
作用：自定义ROS 2消息和服务，定义模块间通信协议。
关键消息：
Target.msg：目标信息（位置、速度、装甲板编号）。
GimbalCmd.msg：云台控制指令（Yaw/Pitch/开火标志）。
服务：用于动态参数配置（如调整检测阈值）。
(2) rm_utils/
作用：工具库，提供数学计算和日志功能。
关键内容：
math/utils.hpp：PnP解算、坐标转换等数学工具。
logger/：日志系统（基于spdlog封装）。
3. 配置文件与启动脚本
(1) config/
作用：存放参数配置文件（YAML格式）。
示例：
detector_params.yaml：灯条和装甲板的检测阈值。
solver_params.yaml：弹道补偿和跟踪参数。
(2) launch/
作用：ROS 2启动文件，用于一键启动模块。
示例：
bringup.launch.py：启动检测、解算节点和参数服务器。
4. 测试与调试
(1) test/
作用：单元测试和性能测试脚本。
示例：
test_armor_detector.cpp：测试装甲板检测的准确性和实时性。
(2) debug/
作用：调试工具和可视化脚本。
示例：
debug_detector.py：实时显示检测结果（灯条、装甲板框）。
5. 其他文件
CMakeLists.txt：定义模块的编译规则和依赖项。
README.md：模块的使用说明和依赖安装指南。

 以上就是对自瞄整体框架的一个详细，描述

具体代码的实现

1.armor_detector_node.cpp：视觉节点订阅的文件

1.构造函数 ArmorDetectorNode::ArmorDetectorNode
作用：初始化ROS 2节点，加载参数，订阅/发布消息。
关键步骤：
声明参数（如检测阈值、相机内参路径）。
订阅相机图像话题（/camera/image_raw）。
发布装甲板检测结果（/detector/armors）和调试信息（/detector/debug）。
初始化TF2监听器（用于坐标系转换）ArmorDetectorNode::ArmorDetectorNode(const rclcpp::NodeOptions &options): Node("armor_detector", options) {// 参数声明binary_thres_ = declare_parameter("binary_thres", 160);// 订阅图像image_sub_ = create_subscription<sensor_msgs::msg::Image>("/camera/image_raw", 10,std::bind(&ArmorDetectorNode::imageCallback, this, _1));// 发布装甲板消息armors_pub_ = create_publisher<rm_interfaces::msg::Armors>("/detector/armors", 10);}

 

2. 图像回调函数 ArmorDetectorNode::imageCallback
作用：处理每一帧图像，执行检测流程。
流程：
获取图像：将ROS图像消息转换为OpenCV格式（cv_bridge）。
坐标系转换：通过TF2获取相机到IMU的变换（用于位姿解算）。
调用检测器：执行装甲板检测（detector_->detect）。
发布结果：将检测到的装甲板信息发布到ROS话题。void ArmorDetectorNode::imageCallback(const sensor_msgs::msg::Image::ConstSharedPtr img_msg) {// 转换图像格式cv::Mat img = cv_bridge::toCvShare(img_msg, "bgr8")->image;// 获取坐标系变换try {auto transform = tf2_buffer_->lookupTransform("imu_link", img_msg->header.frame_id, tf2::TimePointZero);// 提取旋转矩阵 R_imu_camera} catch (tf2::TransformException &ex) {RCLCPP_ERROR(get_logger(), "TF Error: %s", ex.what());return;}// 检测装甲板auto armors = detector_->detect(img);// 发布结果auto armors_msg = std::make_shared<rm_interfaces::msg::Armors>();armors_msg->header = img_msg->header;armors_pub_->publish(*armors_msg);}

 

3. 检测函数 Detector::detect（间接调用）
作用：实现装甲板检测的核心逻辑。
步骤：
预处理：二值化、颜色过滤。
灯条检测：轮廓查找 + 旋转矩形拟合。
装甲板匹配：配对灯条并筛选有效装甲板。
数字识别：调用分类器识别装甲板编号。
关键参数：
binary_thres：二值化阈值。
light_params：灯条长宽比、角度限制。
armor_params：装甲板间距、角度限制。
4. 调试函数 ArmorDetectorNode::publishDebugInfo
作用：发布调试信息（如检测框、灯条轮廓）。
实现：
绘制检测结果到图像（OpenCV绘图函数）。
通过ROS话题 /detector/debug 发布调试图像

5. 辅助函数
(1) ArmorDetectorNode::loadCameraInfo
作用：从YAML文件加载相机内参和畸变系数。
用途：初始化PnP解算器（ArmorPoseEstimator）。
(2) ArmorDetectorNode::createDetector
作用：根据参数创建装甲板检测器实例。
逻辑：选择检测算法（如传统图像处理或深度学习）。
关键ROS 2接口
订阅话题：
/camera/image_raw：输入图像。
发布话题：
/detector/armors：装甲板检测结果（位置、编号、类型）。
/detector/debug：调试图像（可视化检测框）。
总结
输入：相机图像 + 坐标系变换（TF2）。
处理：图像预处理 → 灯条检测 → 装甲板匹配 → 数字识别 → 位姿解算。
输出：装甲板位姿列表（ROS消息） + 调试图像。

 2.armor_detector.cpp：视觉检测的主要文件

1. 构造函数 Detector::Detector
作用：初始化检测器参数和工具。
参数：
bin_thres：二值化阈值。
color：敌方颜色（红/蓝）。
light_params：灯条检测参数（长宽比、角度限制）。
armor_params：装甲板匹配参数（间距、角度限制）。
关键操作：
初始化分类器（数字识别模型）。
设置角点校正器（LightCornerCorrector）。

2. 核心检测函数 Detector::detect
作用：从输入图像中检测装甲板。
输入：cv::Mat 格式的RGB图像。
输出：std::vector<Armor>，包含所有检测到的装甲板信息。
流程：
预处理：调用 preprocessImage 生成二值图像。
灯条检测：调用 findLights 提取候选灯条。
装甲板匹配：调用 matchLights 配对灯条并筛选有效装甲板。
数字识别：对每个装甲板调用分类器识别编号。

3. 图像预处理 Detector::preprocessImage
作用：生成二值化图像，突出灯条区域。
步骤：1.转换为灰度图。2.根据敌方颜色提取红色或蓝色通道。3.二值化（阈值 binary_thres）。

 

 

4. 灯条检测 Detector::findLights
作用：从二值图像中提取灯条候选区域。
流程：
查找轮廓（cv::findContours）。
对每个轮廓拟合旋转矩形（cv::RotatedRect）。
过滤不符合条件的灯条（长宽比、角度）。
过滤条件：
长宽比：light_params.min_ratio < ratio < light_params.max_ratio。
角度：light_params.max_angle 限制灯条倾斜度。
输出：std::vector<Light>，包含灯条几何信息和颜色。5. 装甲板匹配 Detector::matchLights
作用：将灯条配对为装甲板候选。
匹配规则：
距离检查：灯条中心距需在 [min_small_center_distance, max_large_center_distance] 范围内。
角度检查：两灯条的倾斜角差小于 armor_params.max_angle。
长度比：两灯条长度相近（避免误匹配）。
装甲板类型判断：
小装甲板：SMALL_ARMOR（间距较小）。
大装甲板：LARGE_ARMOR（间距较大）。
输出：std::vector<Armor>，包含匹配后的装甲板。6. 灯条有效性判断 Detector::isLight
作用：验证旋转矩形是否为有效灯条。
检查项：
长宽比是否符合灯条特征。
面积是否过小（噪声过滤）。
角度是否接近垂直（light_params.max_angle）。
返回：bool，true 表示有效。7. 装甲板类型判断 Detector::isArmor
作用：根据灯条对判断装甲板类型（小/大/无效）。
逻辑：
计算两灯条中心距离 distance。
若 distance 在 [min_small, max_small] 范围内 → 小装甲板。
若在 [min_large, max_large] 范围内 → 大装甲板。
否则返回 INVALID。

8. 调试工具函数
(1) Detector::drawResults
作用：在图像上绘制检测结果（灯条框、装甲板框、编号）。
用途：可视化调试。
(2) Detector::getAllNumbersImage
作用：返回所有装甲板数字区域的拼接图像。
用途：验证数字分类器的输入质量。总结
输入：原始图像（cv::Mat）。
处理链：
预处理 → 灯条检测 → 装甲板匹配 → 数字识别 → 输出装甲板列表。
关键参数：通过 LightParams 和 ArmorParams 控制检测灵敏度。

 3.armor_pose_estimator.cpp：将装甲板的2D像素坐标转换为3D位姿，并通过优化提高Yaw角度的精度。

1. 构造函数 ArmorPoseEstimator::ArmorPoseEstimator
作用：初始化位姿估计器，加载相机内参并配置PnP解算器。
输入：sensor_msgs::msg::CameraInfo::SharedPtr（相机内参和畸变系数）。
关键操作：
初始化PnP解算器（PnPSolver），设置小/大装甲板的3D模板点。
初始化BA优化器（BaSolver），用于优化装甲板Yaw角度。
设置相机-IMU的旋转矩阵 R_gimbal_camera_（默认单位矩阵）

2. 位姿解算主函数 ArmorPoseEstimator::extractArmorPoses
作用：对检测到的装甲板列表进行位姿解算。
输入：
const std::vector<Armor> &armors：检测到的装甲板。
const Eigen::Matrix3d &imu_to_camera：IMU到相机的旋转矩阵。
输出：std::vector<rm_interfaces::msg::Armor>，包含位姿信息的装甲板ROS消息。
流程：
遍历装甲板，调用 solveArmorPose 解算单个装甲板位姿。
转换坐标系（相机系 → IMU系）。
填充ROS消息（位置、姿态、编号等）。

3. 单装甲板位姿解算 ArmorPoseEstimator::solveArmorPose
作用：解算单个装甲板的3D位姿（位置 + 旋转）。
步骤：
PnP解算：根据装甲板角点的2D-3D对应关系，计算初始位姿（cv::solvePnP）。
BA优化：使用光束法平差（Bundle Adjustment）优化装甲板的Yaw角度。
位姿转换：将位姿从相机系转换到IMU系。
输出：rm_interfaces::msg::Armor，包含优化后的位姿和编号。

4. BA优化函数 BaSolver::optimize
作用：优化装甲板的Yaw角度，最小化重投影误差。
输入：
const Armor &armor：装甲板信息（角点、编号）。
cv::Mat &rvec, cv::Mat &tvec：PnP解算的初始旋转和平移向量。
const Eigen::Matrix3d &imu_to_camera：IMU到相机的旋转矩阵。
输出：优化后的Yaw角度（弧度）。
数学原理：
误差函数：\ e(\theta) = \sum_i \| P^{det}_i - \frac{K \cdot (R(\theta) \cdot P^{3D}_i + t)}{z} \|^2 \
使用Ceres或G2O库实现非线性优化。

5. 辅助函数
(1) Armor::buildObjectPoints
作用：生成装甲板的3D模板点（基于装甲板尺寸）。
输入：装甲板宽度和高度（单位：米）。
输出：std::vector<cv::Point3f>，四个角点的3D坐标（以装甲板中心为原点）。
(2) PnPSolver::solvePnP
作用：封装OpenCV的PnP解算，支持选择小/大装甲板模板。
输入：
const std::vector<cv::Point2f> &points：装甲板角点的2D像素坐标。
ArmorType type：装甲板类型（小/大）。
输出：旋转向量 rvec 和平移向量 tvec。6. 调试与验证函数
(1) ArmorPoseEstimator::visualizeResults
作用：在图像上绘制位姿解算结果（坐标系轴、角点投影）。
用途：验证PnP和BA优化的准确性。
(2) BaSolver::computeReprojectionError
作用：计算重投影误差，用于评估优化效果。
输出：平均像素误差。总结
核心功能：将装甲板的2D像素坐标转换为3D位姿，并通过优化提高Yaw角度的精度。
依赖项：
OpenCV（PnP解算）。
Ceres/G2O（BA优化）。
Eigen（坐标系转换）。
输出：装甲板在IMU坐标系下的位姿，供后续跟踪和云台控制使用。

 4.ba_solver.cpp：通过非线性优化（BA）提高装甲板Yaw角的估计精度

 

1. 构造函数 BaSolver::BaSolver
作用：初始化BA优化器，配置相机内参和优化参数。
输入：
const std::array<double, 9> &K：相机内参矩阵（3x3）。
const std::vector<double> &D：相机畸变系数。
关键操作：
存储相机内参和畸变系数。
初始化优化器参数（如最大迭代次数、收敛阈值）。

2. 核心优化函数 BaSolver::optimize
作用：优化装甲板的Yaw角度，最小化重投影误差。
输入：
const Armor &armor：装甲板信息（角点、编号、类型）。
cv::Mat &rvec：PnP解算的初始旋转向量。
cv::Mat &tvec：PnP解算的初始平移向量。
const Eigen::Matrix3d &R_imu_camera：IMU到相机的旋转矩阵。
输出：优化后的Yaw角度（弧度）。
流程：
初始化优化变量：从 rvec 提取初始Yaw角。
构建优化问题：使用Ceres库定义残差块。
执行优化：调用Ceres求解器。
更新位姿：将优化后的Yaw角写回 rvec。

 

3. Yaw角提取函数 BaSolver::extractYawFromRvec
作用：从旋转向量 rvec 中提取Yaw角（绕Z轴的旋转）。
输入：
const cv::Mat &rvec：旋转向量（3x1）。
const Eigen::Matrix3d &R_imu_camera：IMU到相机的旋转矩阵。
输出：Yaw角（弧度）。
实现：
将 rvec 转换为旋转矩阵 R_camera_armor。
结合 R_imu_camera 计算IMU系下的Yaw角。

4. 旋转向量更新函数 BaSolver::updateRvecWithYaw
作用：将优化后的Yaw角更新到旋转向量 rvec 中。
输入：
cv::Mat &rvec：待更新的旋转向量。
double yaw：优化后的Yaw角。
const Eigen::Matrix3d &R_imu_camera：IMU到相机的旋转矩阵。
实现：
构造新的旋转矩阵（仅更新Yaw角）。
将旋转矩阵转换回旋转向量。

5. 残差计算类 YawReprojectionError
作用：定义Ceres优化的残差计算逻辑。
关键成员：
observed_point_：检测到的装甲板角点（2D像素坐标）。
object_point_：装甲板角点的3D模板坐标。
tvec_：平移向量。
K_, D_：相机内参和畸变系数。
重载 operator()：
根据当前Yaw角计算重投影误差。
残差公式：\ e = \| p_{detected} - p_{projected} \| \。

6. 辅助函数 BaSolver::projectPoint
作用：将3D点投影到图像平面，考虑畸变。
输入：
const cv::Point3f &object_point：3D点坐标。
const Eigen::Matrix3d &R：旋转矩阵。
const cv::Mat &tvec：平移向量。
const std::array<double, 9> &K：相机内参。
const std::vector<double> &D：畸变系数。
输出：投影后的2D像素坐标。
实现：调用OpenCV的 projectPoints 函数。总结
核心功能：通过非线性优化（BA）提高装甲板Yaw角的估计精度。
依赖库：
Ceres Solver：用于高效的最小二乘优化。
Eigen：处理矩阵运算和坐标系转换。
OpenCV：提供PnP解算和投影功能。
输出：优化后的Yaw角，用于提升云台控制的准确性。

 5.graph_optimizer.cpp

 

1. 顶点类 VertexYaw 的函数
(1) VertexYaw::setToOriginImpl
作用：初始化顶点的估计值（Yaw角）。
实现：将顶点值设为 0。

2) VertexYaw::oplusImpl
作用：更新顶点的Yaw角估计值。
输入：const double *update，增量（弧度）。
数学：\ \theta_{\text{new}} = \theta_{\text{old}} + \Delta \theta \。

 

2. 边类 EdgeProjection 的函数
(1) 构造函数 EdgeProjection::EdgeProjection
作用：初始化投影误差边，存储相机-IMU变换和相机参数。
输入：
R_camera_imu：相机到IMU的旋转矩阵（Sophus::SO3d）。
R_pitch：云台俯仰角的旋转矩阵。
t：平移向量（相机系到装甲板系）。
K：相机内参矩阵。
关键操作：存储参数到成员变量。(2) EdgeProjection::computeError
作用：计算重投影误差（2D像素误差）。
数学原理：
根据Yaw角（顶点）和3D点（顶点）计算投影点：误差：\ e = P_{\text{detected}} - \frac{P_{\text{img}}}{z} \（归一化像素坐标）。

3. 图优化主函数 GraphOptimizer::optimize
作用：执行图优化，优化装甲板的Yaw角。
输入：
const std::vector<cv::Point2f> &detected_points：检测到的装甲板角点（2D）。
const std::vector<cv::Point3f> &object_points：装甲板3D模板点。
double initial_yaw：初始Yaw角（弧度）。
输出：优化后的Yaw角。
流程：
初始化图优化器（g2o::SparseOptimizer）。
添加顶点：
Yaw角顶点（VertexYaw）。
3D点顶点（g2o::VertexPointXYZ）。
添加边：为每个角点添加投影误差边（EdgeProjection）。
执行优化：调用 optimizer.optimize()。

4. 辅助函数
(1) GraphOptimizer::setCameraParams
作用：设置相机-IMU变换和相机内参。
输入：
R_camera_imu：相机到IMU的旋转矩阵。
R_pitch：云台俯仰角旋转矩阵。
t：平移向量。
K：相机内参矩阵。
(2) GraphOptimizer::computeReprojectionError
作用：计算优化后的平均重投影误差（用于验证优化效果）。
输出：像素误差的均方根（RMSE）。总结
核心功能：通过图优化（G2O）优化装甲板的Yaw角，最小化重投影误差。
关键类：
VertexYaw：优化变量（Yaw角）。
EdgeProjection：定义误差计算逻辑。
依赖项：
G2O：图优化框架。
Sophus：处理旋转矩阵（SO3d）。
Eigen：矩阵运算。
输出：优化后的Yaw角，用于提升装甲板位姿估计的准确性。

 6.light_corner_corrector.cpp：通过亚像素级优化提升灯条角点的检测精度，从而改善装甲板位姿解算的准确性。

1. 构造函数 LightCornerCorrector::LightCornerCorrector
作用：初始化角点校正器的参数和配置。
关键操作：
设置默认的角点搜索范围（search_radius_）。
初始化图像处理参数（如边缘检测阈值）。

2. 核心函数 LightCornerCorrector::correctCorner
作用：对灯条的角点位置进行亚像素级校正，提升检测精度。
输入：
const cv::Mat &image：原始图像（灰度或二值化）。
cv::Point2f &corner：待校正的角点坐标（输入输出参数）。
输出：校正后的角点坐标（直接修改 corner）。
流程：
提取局部ROI：以当前角点为中心，截取 search_radius_ 范围内的图像区域。
边缘检测：使用Sobel算子计算局部区域的梯度。
亚像素优化：调用OpenCV的 cornerSubPix 函数，基于梯度信息优化角点位置。

3. 批量校正函数 LightCornerCorrector::correctCorners
作用：对一组灯条的四个角点进行批量校正。
输入：
const cv::Mat &image：原始图像。
std::vector<cv::Point2f> &corners：灯条的四个角点（顺序：左上、右上、右下、左下）。
输出：校正后的角点坐标（直接修改 corners）。
实现：遍历每个角点，调用 correctCorner 逐个校正。

4. 参数设置函数 LightCornerCorrector::setSearchRadius
作用：调整角点搜索范围（单位：像素）。
输入：int radius，搜索半径（默认值通常为5~10像素）。
用途：根据图像分辨率或噪声水平动态调整搜索范围。

5. 边缘检测辅助函数 LightCornerCorrector::computeEdgeGradient
作用：计算局部区域的梯度幅值和方向（用于亚像素优化的权重）。
输入：const cv::Mat &patch，局部图像区域。
输出：梯度矩阵（cv::Mat）。
实现：使用Sobel算子计算x/y方向梯度，合并为幅值

6. 调试函数 LightCornerCorrector::drawCorrectionResult
作用：可视化校正前后的角点位置（用于调试）。
输入：
const cv::Mat &image：原始图像。
const std::vector<cv::Point2f> &corners_before：校正前角点。
const std::vector<cv::Point2f> &corners_after：校正后角点。
输出：绘制对比结果的图像（cv::Mat）。

 

总结
核心功能：通过亚像素级优化提升灯条角点的检测精度，从而改善装甲板位姿解算的准确性。
关键技术：
亚像素角点优化：基于图像梯度信息调整角点位置。
局部ROI处理：减少计算量，避免全局图像处理。
依赖项：OpenCV（cornerSubPix、Sobel算子、绘图函数）。
应用场景：在装甲板检测流程中，对灯条的四个角点进行后处理校正。

 7.number_classifier.cpp ：数字分类

 

 

1. 构造函数 NumberClassifier::NumberClassifier
作用：初始化数字分类器，加载预训练模型和分类标签。
关键操作：
加载模型文件（如ONNX或TensorRT格式）。
初始化预处理参数（归一化均值、标准差）。
加载类别标签（如["1", "2", "3", "4", "5", "outpost"]）。

2. 分类函数 NumberClassifier::classify
作用：对装甲板数字区域进行分类，返回编号或类型。
输入：
const Armor &armor：装甲板信息（包含数字区域图像 number_img）。
输出：分类结果（字符串，如"1"、"outpost"）。
流程：
预处理：调整大小、归一化、转换为Blob。
推理：调用模型前向传播。
后处理：提取置信度最高的类别。

 

 

3. 标签加载函数 NumberClassifier::loadLabels
作用：从文件加载分类标签。
输入：const std::string &label_path，标签文件路径（每行一个类别）。
输出：std::vector<std::string>，类别名称列表。

4. 预处理函数 NumberClassifier::preprocess
作用：标准化输入图像（归一化、通道分离等）。
输入：cv::Mat &image，原始数字区域图像。
输出：预处理后的图像（cv::Mat）。
关键步骤：
转换为浮点型并归一化到[0,1]。
应用ImageNet均值/标准差标准化。

5. 置信度阈值设置 NumberClassifier::setConfidenceThreshold
作用：设置分类结果的置信度阈值，低于阈值则视为无效。
输入：float threshold（默认值如0.7）。
影响：在classify函数中过滤低置信度结果。

6. 调试函数 NumberClassifier::visualize
作用：可视化分类结果（绘制类别文本和置信度）。
输入：
cv::Mat &image：原始图像。
const std::string &label：分类结果。
float confidence：置信度分数。
输出：绘制结果的图像（cv::Mat）。

 

7. 模型热更新 NumberClassifier::reloadModel
作用：动态加载新模型（无需重启程序）。
输入：const std::string &new_model_path。总结
核心功能：利用深度学习模型对装甲板数字区域进行分类。
关键技术：
OpenCV DNN模块：支持多种模型格式（ONNX/TensorRT）。
预处理标准化：提升模型泛化能力。
动态阈值过滤：平衡准确率与误检率。
性能优化点：
使用GPU加速推理（net_.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA)）。
批量处理（若支持多输入）。

 

 以上就是关于armor_detector文件的一些解释

下面是armor_solver代码的解释

1. armor_solver_node.cpp

1. 构造函数 ArmorSolverNode::ArmorSolverNode
作用：初始化ROS 2节点，加载参数，配置订阅/发布接口。
关键操作：
声明参数（如跟踪阈值、EKF噪声参数）。
订阅装甲板检测结果（/detector/armors）。
发布云台控制指令（/solver/gimbal_cmd）。
初始化跟踪器（Tracker）和扩展卡尔曼滤波器（EKF）。

2. 装甲板回调函数 ArmorSolverNode::armorsCallback
作用：处理检测到的装甲板消息，执行跟踪和位姿解算。
输入：rm_interfaces::msg::Armors::SharedPtr，包含装甲板列表。
流程：
目标跟踪：调用 tracker_->update(armors_msg) 更新跟踪状态。
EKF预测：根据运动模型预测目标状态。
位姿解算：调用 solver_->solve 计算云台指令。
发布指令：将指令发送到云台控制话题。

 

3. 云台指令解算函数 ArmorSolverNode::solveGimbalCmd
作用：根据目标状态计算云台控制指令（Yaw/Pitch/开火建议）。
输入：
const rm_interfaces::msg::Target &target：跟踪目标信息。
const rclcpp::Time &stamp：当前时间戳。
输出：rm_interfaces::msg::GimbalCmd，云台指令。
逻辑：
弹道补偿：根据目标距离和子弹速度计算俯仰角偏移。
射击判断：若目标位于射击范围内，设置 fire_advice=true。

4. EKF更新函数 ArmorSolverNode::updateEKF
作用：用当前装甲板观测值更新EKF状态估计。
输入：
const rm_interfaces::msg::Armor &armor：当前检测的装甲板。
const rclcpp::Time &stamp：时间戳。
实现：
将装甲板位姿转换为目标状态向量。
调用 ekf_->update(measurement) 更新状态。

 

5. 调试发布函数 ArmorSolverNode::publishDebugInfo
作用：发布调试信息（如跟踪状态、预测误差）。
输出话题：/solver/debug（自定义调试消息）。
内容：
目标预测位置与实际位置的误差。
EKF协方差矩阵的迹（反映估计不确定性）。

6. 工具函数 ArmorSolverNode::calculateShootDelay
作用：计算子弹飞行时间（用于弹道补偿）。
输入：目标距离 distance（米）。

 

总结
核心流程：
装甲板检测 → 目标跟踪 → EKF状态估计 → 位姿解算 → 云台控制
关键模块：
跟踪器：关联多帧检测结果，处理目标切换。
EKF：估计目标运动状态（位置、速度、Yaw角速度）。
解算器：综合弹道补偿和射击逻辑生成指令。
ROS 2接口：
输入：/detector/armors（装甲板检测结果）。
输出：/solver/gimbal_cmd（云台指令）、/solver/debug（调试信息）。

 2.armor_solver_node.cpp 

 

1. 构造函数 Solver::Solver
作用：初始化解算器，加载参数并创建弹道补偿器。
关键操作：
从ROS参数服务器读取配置（如弹道速度、重力、补偿器类型）。
初始化补偿器（IdealCompensator 或 ManualCompensator）。
设置默认跟踪状态（State::TRACKING_ARMOR）。

 

2. 核心解算函数 Solver::solve
作用：根据目标信息计算云台控制指令（Yaw/Pitch/开火建议）。
输入：
const rm_interfaces::msg::Target &target：目标信息（位置、速度、装甲板编号）。
const rclcpp::Time &current_time：当前时间戳。
std::shared_ptr<tf2_ros::Buffer> tf_buffer：TF2坐标变换工具。
输出：rm_interfaces::msg::GimbalCmd，云台指令。
流程：
预测目标位置：补偿子弹飞行时间（calculateFlyingTime）。
选择最优装甲板：调用 selectBestArmor（针对多装甲板目标）。
计算弹道补偿：根据距离和重力计算俯仰角偏移。
生成指令：设置Yaw/Pitch角度和开火建议。

3. 装甲板选择函数 Solver::selectBestArmor
作用：从多个装甲板中选择最佳射击目标（如平衡步兵的左右装甲板）。
输入：
const std::vector<Armor> &armors：装甲板列表。
const Eigen::Vector3d &target_pos：目标预测位置。
double target_yaw：目标Yaw角。
输出：最优装甲板索引（int）。
选择策略：
距离云台当前角度最近的装甲板。
排除被遮挡或超出射击范围的装甲板。

4. 射击判断函数 Solver::isOnTarget
作用：判断目标是否位于可射击范围内。
输入：
double yaw：云台当前Yaw角。
double pitch：云台当前Pitch角。
const Eigen::Vector3d &target_pos：目标位置。
输出：bool，true表示可射击。
判断逻辑：
计算目标与云台的角度偏差。
检查偏差是否小于阈值（shooting_range_w_ 和 shooting_range_h_）。

5. 弹道补偿函数 IdealCompensator::calculate
作用：计算理想弹道下的俯仰角补偿值（忽略空气阻力）。
输入：const Eigen::Vector3d &target_pos，目标位置。

6. 状态切换函数 Solver::updateState
作用：根据目标运动状态切换跟踪模式（如装甲板/中心点跟踪）。
触发条件：
目标Yaw角速度超过阈值（max_tracking_v_yaw_）→ 切换到中心点跟踪。
目标静止 → 切换回装甲板跟踪。

 

总结
核心功能：将目标位姿转换为云台控制指令，结合弹道补偿和射击逻辑。
关键模块：
目标预测：补偿子弹飞行时间和目标运动。
装甲板选择：动态切换跟踪目标。
弹道模型：支持理想弹道和手动补偿。
输出指令：Yaw/Pitch角度 + 开火建议，通过ROS 2话题发布。

 3.armor_tracker.cpp

 

1. 构造函数 Tracker::Tracker
作用：初始化跟踪器参数和状态。
关键参数：
max_match_distance：同一目标装甲板的最大匹配距离（单位：米）。
max_match_yaw_diff：同一目标装甲板的最大Yaw角差（单位：弧度）。
初始化内容：
重置跟踪状态（LOST）。
设置跟踪阈值（tracking_thres、lost_thres）。

2. 初始化函数 Tracker::init
作用：在首次检测到目标时初始化跟踪器。
输入：const Armors::SharedPtr &armors_msg，检测到的装甲板消息。
流程：
选择距离图像中心最近的装甲板作为初始目标。
初始化EKF（扩展卡尔曼滤波）状态向量。
设置跟踪状态为 DETECTING。

3. 状态更新函数 Tracker::update
作用：根据新检测到的装甲板更新跟踪状态和目标信息。
输入：const Armors::SharedPtr &armors_msg，当前帧的装甲板消息。
核心逻辑：
匹配目标：调用 matchArmors 关联当前检测与历史跟踪目标。
状态机切换：
LOST → DETECTING：首次检测到目标。
DETECTING → TRACKING：连续多帧检测到目标。
TRACKING → TEMP_LOST：短暂丢失目标。
EKF更新：用匹配的装甲板更新状态估计。

 

 

4. 装甲板匹配函数 Tracker::matchArmors
作用：关联当前检测的装甲板与跟踪目标。
匹配策略：
距离过滤：仅考虑距离小于 max_match_distance_ 的装甲板。
角度过滤：Yaw角差小于 max_match_yaw_diff_。
ID匹配：优先匹配相同编号（如 "1"、"outpost"）的装甲板。
输出：匹配成功的装甲板（std::optional<Armor>），若无匹配返回 std::nullopt。

 

 

6. 目标丢失处理函数 Tracker::handleLostArmor
作用：处理目标丢失情况，更新跟踪状态。
逻辑：
若丢失帧数超过 lost_thres_，状态置为 LOST。
否则状态为 TEMP_LOST，继续预测目标位置（EKF预测）。

7. 装甲板跳变处理函数 Tracker::handleArmorJump
作用：当目标切换装甲板（如平衡步兵旋转）时，更新跟踪信息。
触发条件：检测到同一目标的不同装甲板（如从左侧切换到右侧）。
操作：
更新跟踪的装甲板编号（tracked_id_）。
调整EKF状态中的Yaw角。

8. 工具函数 Tracker::convertArmorToMeasurement
作用：将装甲板信息转换为EKF的观测向量。
输入：const Armor &armor。
输出：Eigen::VectorXd

总结
核心功能：通过多状态机（LOST/DETECTING/TRACKING/TEMP_LOST）和EKF实现鲁棒的目标跟踪。
关键设计：
状态机管理：适应目标出现、持续跟踪、短暂丢失等场景。
EKF融合：结合运动模型和观测数据提高跟踪精度。
装甲板匹配：综合空间距离、角度和编号关联目标。
输出：稳定的目标状态（位置、速度、Yaw角），供后续解算模块使用。

 目前来说，

 

rm_auto_aim下的rm_auto_aim这个文件夹暂时没有什么作用，以上就是所有关于自瞄的一个相关的解释，整体来看，代码非常完善， 相关功能集成度很高，鲁棒性很强，由此可见中南大学的视觉组的功力还是很深厚的，代码还需细细研读，还需要适配自己那套机器

 只能说，需要学的还有太多了，写这个的目的是为了写个笔记，方便重新看的时候没有那么难受