精简仓库结构并增强任务链路:归档双目可选后端、新增LOS判据与自定义返航

归档 legacy/:stereo_yolo/stereo_ranger/target_tracker 三包 + 175 条测试 + demo/配置/权重/三份规格;运行链路不再依赖,默认 pytest 446 条,归档测试按需运行。

目标有效性第二判据改为 LOS 运动学一致性(pod_bridge/los_consistency.py),删除 require_vision;pod_locked() 叠加该判据,状态机随之后退重搜。

自定义返航(task_runner/return_home.py):保持转场高度回起飞点 → 恢复初始航向 → 垂直降落,不再爬 RTL_RETURN_ALT;未起飞/无起飞点/超时/异常仍退回 PX4 原生 RTL。

任务链安全兜底:主循环异常→紧急返航、stop 幂等、landing_stop 保留遥测、in_air 流复用+超时、解锁/起飞与吊舱识别仅执行一次、rtl_timeout 上限。

入口共享件拆到 utils/sitl_support.py;pod_sitl_test.py→l1_sitl_test.py;删除旧架构 test.py;相机脚本移入 tools/。

新增 .gitignore 并剔除历史误跟踪的 59 个 .pyc;requirements 按实际依赖重写;文档全面对齐,新增 legacy/README.md 与 tools/README.md。
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keita
2026-10-21 14:48:41 +08:00
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"""测距计算与有效性判定(§3.2/§6.4/§7.1):纯函数、无状态。
Z = F·B/D(前向分量,距离通道唯一消费量,§10.5);X/Y 以左目系表达;
R = sqrt(X² + Y² + Z²) 仅参考输出;c_mid = 两目框中心等权平均(虚拟双目
中心,§6.6,逐点精确、无近似)。
"""
import math
from dataclasses import dataclass
from typing import Optional, Tuple
from .config import StereoConfig
from .types import Detection
DELTA_D_PX = 1.0 # 误差预算的δD 基准(§7.2 定义 δZ(δD = 1px))
@dataclass(frozen=True)
class RangeSolution:
"""测距解算结果(Z 为前向分量,X/Y 属左目系,§3.2)。"""
z_m: float
x_m: float
y_m: float
r_m: float # 斜距(参考值,不进控制回路)
@dataclass(frozen=True)
class ValidityDecision:
"""有效性判定结果(§6.4 三道门的前两道;门③一致性由调用方合流)。"""
in_domain: bool # ① 域内:D ∈ [D_min, D_max]
budget_ok: bool # ② 误差预算:δZ(δD = 1px) ≤ δZ_max
valid: bool # ① 且 ②
def forward_distance_m(disparity_px: float, config: StereoConfig) -> float:
"""Z = F·B/D;调用方须先判 D ≤ 0 物理违例(§6.3/§11.2 除零纪律)。"""
if disparity_px <= 0.0:
raise ValueError(f"视差须为正(先判违例再除): D={disparity_px}")
return config.focal_baseline_px_m / disparity_px
def solve_range(left_box: Detection, right_box: Detection, disparity_px: float, config: StereoConfig) -> RangeSolution:
"""由视差与参考目(左目)框中心解算 (Z, X, Y, R)(§3.2)。"""
z_m = forward_distance_m(disparity_px, config)
x_m = (left_box.cx - config.cx_px) * z_m / config.fx_px
y_m = (left_box.cy - config.cy_px) * z_m / config.fy_px
r_m = math.sqrt(x_m * x_m + y_m * y_m + z_m * z_m)
return RangeSolution(z_m=z_m, x_m=x_m, y_m=y_m, r_m=r_m)
def virtual_center_px(left_box: Detection, right_box: Detection) -> Tuple[float, float]:
"""虚拟双目中心 c_mid = (cL + cR)/2(§6.6:等权平均 = 把相机搬到模组中线)。
与视差取点(同侧边缘)是两个不同的取点,不得混用(§6.6)。
"""
return ((left_box.cx + right_box.cx) / 2.0, (left_box.cy + right_box.cy) / 2.0)
def range_error_abs_m(z_m: float, config: StereoConfig, delta_d_px: float = DELTA_D_PX) -> float:
"""绝对误差估计 δZ ≈ Z²·δD/(F·B)(§7.1)。"""
return z_m * z_m * delta_d_px / config.focal_baseline_px_m
def range_error_rel(z_m: float, config: StereoConfig, delta_d_px: float = DELTA_D_PX) -> float:
"""相对误差估计 δZ/Z ≈ Z·δD/(F·B)(§7.1)。"""
return z_m * delta_d_px / config.focal_baseline_px_m
def evaluate_validity(disparity_px: float, z_m: Optional[float], config: StereoConfig) -> ValidityDecision:
"""有效性门①②(§6.4):域内 + 误差预算;z_m=None(D ≤ 0)时预算判失败。"""
in_domain = config.disparity_min_px <= disparity_px <= config.disparity_max_px
budget_ok = (
z_m is not None
and math.isfinite(z_m)
and range_error_abs_m(z_m, config) <= config.max_delta_z_m
)
return ValidityDecision(in_domain=in_domain, budget_ok=budget_ok, valid=in_domain and budget_ok)
def confidence_from_cost(cost: float) -> float:
"""匹配代价 → 置信度基值:线性映射 clamp(1 − cost, 0, 1)(§6.4 ⚠占位映射)。"""
return min(1.0, max(0.0, 1.0 - cost))