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2026-09-07 10:37:05 +08:00
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 <module type="PYTHON_MODULE" version="4">
  <component name="NewModuleRootManager">
    <content url="file://$MODULE_DIR$" />
-    <orderEntry type="inheritedJdk" />
+    <orderEntry type="jdk" jdkName="D:\program file\conda\envs\pytorch" jdkType="Python SDK" />
    <orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
  </component>
 </module>
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-# C++ → Python 移植计划（reference-c++ → utils）
-
-## 范围与环境
- 移植 `reference-c++/target_tracker` 与 `reference-c++/visual_track_control` 两个子项目为 Python，放入 `utils/`；**不改动 reference-c++ 任何文件**。
- Python 解释器：`D:\program file\conda\envs\pytorch\python.exe`（3.12.13，mavsdk 3.15.3 / numpy 2.4.3 已装）。需向该环境 `pip install pytest`。
- 行为保真优先：单位、符号约定、限幅顺序、超龄/判丢/Coast 语义、异常消息文本全部与 C++ 版及规格文档一致。
-
-## 目录布局
-```
-utils/
-├── README.md                      # 唯一文档（结构、运行、MAVSDK 映射决策、实机接线片段）
-├── conftest.py                    # pytest sys.path 注入，使两包可顶层导入
-├── target_tracker/                # 包1：追踪库（仅依赖 stdlib + numpy）
-│   ├── __init__.py                # 导出 TargetTracker/TrackResult/Detection/FrameShape 等
-│   ├── kalman_box_filter.py       # 8 维恒速卡尔曼（numpy 矩阵；Q 用状态值、R 用 abs×2 的规格差异保留）
-│   ├── tracklet.py                # 轨道 + ToCenterSize/ToXYXY/ComputeIoU
-│   ├── target_tracker.py          # 六步主流程 + 贪婪关联 + 主目标锁定；LastResult 用 threading.Lock
-│   └── tests/                     # pytest 移植 27 条（kalman 5 / tracklet 12 / tracker 10，含 §9.4 六条验收）
-├── visual_track_control/          # 包2：控制律（不 import target_tracker）
-│   ├── __init__.py
-│   ├── vtc_types.py               # TrackObservation/ControlSnapshot/ControlOutput/枚举（frozen dataclass）
-│   ├── vtc_config.py              # stdlib json 加载，校验异常消息与 C++ 一致（含字段路径）
-│   ├── line_of_sight.py / pid_controller.py / rate_limiter.py / staleness_checker.py / frame_transform.py
-│   ├── tracking_control_law.py    # 八步单周期主流程，logging 仅模式切换打点
-│   ├── offboard_sender.py         # OffboardSender 协议 + YawIntegrator + LoopbackSender（演示/测试）
-│   ├── mavsdk_sender.py           # MAVSDK 实现（mavsdk 懒加载，其余模块零感知）
-│   ├── config/track_control.json  # 从 C++ 原样拷贝
-│   └── tests/                     # pytest 移植 8 套
-└── examples/
-    └── track_control_demo.py      # 唯一同时 import 两包的胶水点
-```
-
-## 关键设计
-1. **解耦边界**：C++ 版 ControlSnapshot 内嵌 tracker::TrackResult；Python 改为控制律自有的最小结构 `TrackObservation(tracked, is_predicted, center)`。visual_track_control 全程不出现 target_tracker 导入，demo 负责字段拷贝。两包内部一律相对导入、可独立搬移；mavsdk 只在 mavsdk_sender.py 内懒加载。
-2. **MAVSDK 映射（已确认方案）**：统一 `set_velocity_ned(VelocityNedYaw)`。
-   - 速率式：`YawIntegrator` 把 yaw_rate 积分为绝对航向（wrap180，dt 取发送侧单调时钟差）→ VelocityNedYaw(vn, ve, vd, 积分航向)；
-   - 位置式：直接用 out.yaw_deg；刹车：零速 + 保持积分航向；降级：不发送。
-   - 控制律输出仍与 C++ 一致（机体系计算限幅→输出端旋转为 NED），NED 分量直接对应 MAVSDK 字段；OffboardError 捕获后返回 False（对齐 C++ Send 布尔语义）。offboard.start()/stop() 生命周期不属于 sender，README 给接线片段。
-3. **数值**：全程 Python float（双精度），卡尔曼用 numpy（4×4 求逆 + 1e-9 正则化）；保留检测入口 NaN/Inf 过滤、置信度 NaN→−∞ 排序等防御逻辑；时间戳 `time.monotonic_ns()//10**6`。
-4. **MAVSDK sender 测试**：用 fake offboard 对象（鸭子类型）验证分发与积分行为，不 import mavsdk；gateway 相关 C++ 字节级用例改为验证 sender 收到的 VelocityNedYaw 内容。
-
-## 验证与交付
-1. `pip install pytest`（pytorch 环境）→ 两包测试全绿；
-2. 运行 demo（asyncio，20Hz，三阶段：正常 6s → Coast 4s → 判丢 3s，演示判丢阈值 60 帧），输出语义与 C++ 版一致；
-3. mavsdk_sender 冒烟测试（fake offboard，不连实机）；
-4. 撰写 utils/README.md。
-
-## 实施顺序
-pip 安装 pytest → target_tracker 包+测试 → visual_track_control 包+测试 → sender 层+测试 → demo → README → 汇总报告。
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-# code-test-drone
-
-This project contains a C++ reference implementation of a visual target tracking and control system and its Python port, designed for drone tracking and control of moving targets.
-
-## Project Structure
-
-```
-code-test-drone/
-├── reference-c++/           # C++ reference implementation
-│   ├── target_tracker/      # Target tracking library (independent sub-project)
-│   │   ├── include/         # Header files directory
-│   │   ├── src/             # Source files directory
-│   │   └── tests/           # Unit tests
-│   └── visual_track_control/# Visual tracking control library
-│       ├── include/         # Header files directory
-│       ├── src/             # Source files directory
-│       └── tests/           # Unit tests
-└── utils/                   # Python port
-    ├── target_tracker/      # Target tracking (Python version)
-    ├── visual_track_control/# Tracking control (Python version)
-    └── tests/               # Unit tests
-```
-
-## Main Modules
-
-### target_tracker - Target Tracking Library
-
-Provides target tracking functionality based on Kalman filtering:
-
- **KalmanBoxFilter**: 8-dimensional Kalman filter (position, velocity)
- **Tracklet**: Target trajectory management and state updates
- **TargetTracker**: Main tracker, containing association and election logic
-
-Core features:
- Greedy association algorithm for detection matching
- Three-level fallback mechanism for main target election
- Supports Coast (pure prediction) and Lost (missed) state management
-
-### visual_track_control - Visual Tracking Control Library
-
-Generates drone control commands based on tracking results:
-
- **PIDController**: Distance PID control
- **TrackingControlLaw**: Tracking control law
- **MavlinkCommandGateway**: MAVLink command gateway
- **PixelToAngle**: Pixel to angle conversion
- **StalenessChecker**: Data staleness check
- **SlewRateLimiter**: Rate limiter
-
-Supports multiple control modes:
- **Rate Mode**: Angular rate control
- **Position Mode**: Absolute heading control
- **Distance Control**: Approach/retreat strategy
-
-## Environment Requirements
-
-### C++ Version
- CMake 3.10+
- C++17 Compiler
- MAVLink Library (MAVSDK)
-
-### Python Version
- Python 3.12+
- Dependencies: `numpy`, `pymavlink`, `mavsdk`
-
-## Installation
-
-### Python Environment
-```bash
-pip install -r requirements.txt
-```
-
-### C++ Build
-```bash
-cd reference-c++/target_tracker
-mkdir build && cd build
-cmake ..
-make
-
-cd ../../visual_track_control
-mkdir build && cd build
-cmake ..
-make
-```
-
-## Testing
-
-### Python Tests
-```bash
-cd utils
-pytest
-```
-
-### C++ Tests
-```bash
-cd reference-c++/target_tracker/build
-ctest
-
-cd ../../visual_track_control/build
-ctest
-```
-
-## Configuration
-
-Both C++ and Python versions use JSON format configuration files:
-
-```json
-{
-    "control": {
-        "frequency_hz": 20.0,
-        "visual_stale_ms": 200,
-        "radar_stale_ms": 500,
-        "attitude_stale_ms": 300
-    },
-    "camera": {
-        "image_width": 1920,
-        "image_height": 1080,
-        "fov_h_deg": 60.0,
-        "fov_v_deg": 35.0
-    },
-    "heading": {
-        "mode": "rate",
-        "gain": 1.0,
-        "yaw_rate_limit_dps": 30.0,
-        "yaw_slew_limit_dps2": 60.0
-    },
-    "distance": {
-        "d_exp_m": 10.0,
-        "kp": 0.5,
-        "ki": 0.05,
-        "kd": 0.1,
-        "integral_limit": 2.0
-    }
-}
-```
-
-## Usage Examples
-
-### Python Tracking Demo
-```bash
-cd utils
-python demo_track_control.py
-```
-
-### C++ Tracking Demo
-```bash
-cd reference-c++/visual_track_control/build
-./track_control_demo
-```
-
-## Porting Notes
-
-Please refer to the README in each subdirectory for interface differences between the Python version and the C++ version:
- [target_tracker Python Version](./utils/target_tracker/README.md)
- [visual_track_control Python Version](./utils/visual_track_control/README.md)
-
-## License
-
-This project follows open source license agreements.
-
-## Contributing Guidelines
-
-Feel free to submit Issues and Pull Requests to improve this project.
@@ -1,7 +1,4 @@

-
-抱歉，我无法访问代码仓库。让我直接根据提供的代码结构为你生成 README。
-
 # code-test-drone

 本项目包含一个视觉目标追踪与控制系统的 C++ 参考实现及其 Python 移植版本，用于无人机对移动目标的追踪与控制。
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+## 1.已完成工作：
+- 两C++模块移植到python
+- mock测试通过
+- 仿真测试一切正常
+## 2.未完成工作
+状态机代码尚未完成