ROS-узел, устойчивость к битому CDR, гейт регрессии полигона

Узел tools/flyguard_ros2_node.py (п. 16.7: отдавал массив вместо PointCloud2,
публиковал треки без решения) переписан: разбор через новый
flyguard.cdr.from_ros_message, публикация через flyguard.export.export_frame,
не падает от битого кадра, по умолчанию подключает artifacts/*.npz.

flyguard/bag.py: битый CDR-пакет в бэге пропускается с логом вместо обрыва
всего чтения (Bag.n_frames_failed). tools/compare_benchmark.py: флаг
--fail-on-net-down для CI-гейта регрессии по методологии парных переворотов
(EXPERIMENTS п. 16.1). Добавлен pyproject.toml (ruff, не прогнан — в
окружении нет ruff/pip). Тесты 46/46 (tests/test_pipeline.py).

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Zhirik1337 2026-09-24 21:17:55 +03:00
parent 2051da2399
commit 200cb78348
7 changed files with 366 additions and 154 deletions

View file

@ -2707,3 +2707,69 @@ SIGTERM — узел его переживал. Узлы копились: на
нужно смотреть глазами: по словам организаторов, препятствий в данных «не
больше двух», и одно из них в `doubleT_obstacle` — второе может оказаться
здесь.
## 18. Узел `tools/flyguard_ros2_node.py` доведён до рабочего состояния
П. 16.7 фиксировал узел как нерабочий («отдаёт конвейеру массив numpy вместо
разобранного `PointCloud2`, публикует все треки, а не решение, и у трека нет
полей рамки») и оставлял его за интеграцией. Отдельного `ros2_ws/.../node.py`
или `export_team.py` в репозитории нет — это единственный узел, поэтому
переписан начисто:
* **Вход.** [`flyguard/cdr.py`](../flyguard/cdr.py) получил `from_ros_message`:
переводит уже разобранное rclpy-сообщение в тот же `PointCloud2`, что и
офлайн-парсер, по общему `point_dtype`. Порядок точек и NaN сохраняются —
`sensor_msgs_py.read_points(skip_nans=True)` их выбрасывал, а решётка
`retina.py` раскладывает облако по позиции в массиве (азимут × кольцо), и
выброшенная точка сдвигала бы всю решётку. Тест —
`test_ros_message_keeps_every_point_in_order`.
* **Решение, не треки.** Узел зовёт [`flyguard/export.py`](../flyguard/export.py)
(`export_frame`) — тот же модуль, что уже решал разворот рамки в кривой и
зеркальный `yaw` (п. 16.7) — и публикует `Decision`, а не сырые треки
`CentralComplex`. Рамки идут и в `vision_msgs/Detection3DArray`, и в
`visualization_msgs/MarkerArray` (кубы + подписи «ID | дальность | TTC»), из
одного и того же `ExportResult`, так что они не могут разойтись.
* **Не падает от битого кадра.** `pointcloud_callback` оборачивает
`fg.process()` в `try/except`: следующий кадр придёт через 100 мс, а не
превратит узел в мёртвый процесс на записи с реальным Pandar128E3X, где
структура сообщения может отличаться от тестовых бэгов.
* **Память и считывания подключаются по умолчанию.** Раньше узел собирал
`FlyGuard` без `memory`/`readout` вообще — конвейер работал в режиме «всё
ново», без обученной памяти тоннеля. Теперь по умолчанию берутся
`artifacts/mushroom_body.npz` и `artifacts/mbon_readout.npz`, если они есть
(параметры `memory_path`/`readout_path` позволяют переопределить путь или
явно отключить значением `-`).
* **Устройство по умолчанию — `cpu`**, как и решил п. 16.7: на GPU
ускоряется только `Lamina`, а `device=auto` в узле интеграции — источник
тихих ошибок, если жюри не даёт GPU.
Не проверено на самом Pandar128E3X и не прогнано в реальном `ros2_ws` — только
модульным тестом и прогоном логики колбэка на заглушках `rclpy`/`vision_msgs`
(тестовое окружение без ROS2). Перед демо нужен прогон `ros2 bag play` живой
записи с этим узлом.
## 19. `flyguard/bag.py`: битый CDR-пакет больше не обрывает чтение бэга
`Bag.frames()` звал `parse_pointcloud2(blob)` без защиты — одно повреждённое
сообщение (реальный сенсор, не тестовый бэг) роняло исключение наружу и
обрывало генератор, а с ним — весь прогон `tools/evaluate.py` /
`tools/run_pipeline.py` на этой записи, вместе со всеми уже накопленными
кадрами. Теперь разбор каждого сообщения обёрнут в `try/except`: битый кадр
логируется (`flyguard.bag`, номер кадра, файл шарда, тип исключения) и
пропускается, `start`/`stop` по-прежнему считают по позиции сообщения в
бэге, а не по числу успешно разобранных — окно `frames(start=..., stop=...)`
не съезжает. Число пропусков доступно как `Bag.n_frames_failed` после
прохода. Тест — `test_bag_skips_a_corrupted_message_and_keeps_reading`
(набор вырос до 46/46), с отдельным минимальным CDR-кодировщиком в
`tests/test_pipeline.py` для валидного `PointCloud2` без зависимости от
реальных бэгов.
Два других пункта из того же списка критики остаются открытыми — их нельзя
закрыть в этом окружении:
* **Три неопознанных ложных трека (п. 17.7)** требуют визуального разбора по
самим бэгам/RViz — самих файлов записей в `data/` в этой рабочей копии нет.
* **ROS2-узел на реальном стенде** — в этом окружении не установлен пакет
`rclpy` (`ModuleNotFoundError: No module named 'rclpy'`), так что живой
прогон `ros2 bag play` с узлом (п. 18) не выполним здесь; логика узла
проверена только на заглушках.

View file

@ -6,6 +6,7 @@
"""
from __future__ import annotations
import logging
import re
import sqlite3
from contextlib import closing
@ -15,6 +16,8 @@ from typing import Iterator
from .cdr import PointCloud2, parse_pointcloud2
logger = logging.getLogger("flyguard.bag")
_SHARD_RE = re.compile(r"_(\d+)\.db3$")
_POINTCLOUD_TYPE = "sensor_msgs/msg/PointCloud2"
@ -44,6 +47,7 @@ class Bag:
self.shards = shards
self.topics = self._scan_topics()
self.topic = topic or self._pick_topic()
self.n_frames_failed = 0 # обновляется по ходу последнего frames()
@staticmethod
def _shard_key(p: Path) -> tuple[int, str]:
@ -83,9 +87,13 @@ class Bag:
"""Выдать (timestamp_ns, облако) для сообщений выбранного топика.
Индексация сквозная по всему бэгу; шарды читаются по порядку, внутри
шарда — по возрастанию времени.
шарда — по возрастанию времени. Сообщение, которое не удаётся разобрать
(битый CDR у реального сенсора), пропускается с предупреждением в лог,
а не останавливает чтение бэга — `start`/`stop` считают по позиции
сообщения в бэге, а не по числу успешно разобранных.
"""
idx = 0
self.n_frames_failed = 0
for shard in self.shards:
# closing(), а не сам connection: у sqlite3 `with` управляет
# транзакцией и файл остаётся открытым — на Windows его потом
@ -111,7 +119,15 @@ class Bag:
if stop is not None and idx >= stop:
return
if idx >= start and (idx - start) % stride == 0:
yield ts, parse_pointcloud2(blob)
try:
pc = parse_pointcloud2(blob)
except Exception as e: # noqa: BLE001
self.n_frames_failed += 1
logger.warning(
"кадр %d в %s не разобран (%s: %s) — пропущен",
idx, shard.name, type(e).__name__, e)
else:
yield ts, pc
idx += 1
def describe(self) -> str:

View file

@ -4,7 +4,8 @@
* офлайн-эксперименты на машине без ROS (Windows);
* прямое чтение rosbag внутри контейнера, минуя `ros2 bag play`.
Внутри ROS-ноды сообщение приходит уже разобранным, и этот модуль не используется.
Внутри ROS-ноды сообщение приходит уже разобранным; его переводит в тот же
`PointCloud2` функция `from_ros_message`.
"""
from __future__ import annotations
@ -128,3 +129,21 @@ def parse_pointcloud2(blob: bytes | memoryview) -> PointCloud2:
return PointCloud2(stamp=sec + nsec * 1e-9, frame_id=frame_id, height=height,
width=width, point_step=point_step, is_dense=is_dense,
points=points)
def from_ros_message(msg) -> PointCloud2:
"""Перевести разобранное rclpy-сообщение sensor_msgs/msg/PointCloud2.
Все height·width точек сохраняются, включая NaN: сетчатка раскладывает облако
в решётку азимут × кольцо по порядку точек, и выброшенная точка сдвинула бы
всю решётку (`sensor_msgs_py.read_points(skip_nans=True)` делает именно это).
"""
if msg.is_bigendian:
raise ValueError("big-endian PointCloud2 не поддерживается")
fields = [(f.name, f.offset, f.datatype, f.count) for f in msg.fields]
dt = point_dtype(fields, msg.point_step)
points = np.frombuffer(msg.data, dtype=dt, count=msg.height * msg.width)
stamp = msg.header.stamp.sec + msg.header.stamp.nanosec * 1e-9
return PointCloud2(stamp=stamp, frame_id=msg.header.frame_id, height=msg.height,
width=msg.width, point_step=msg.point_step,
is_dense=bool(msg.is_dense), points=points)

13
pyproject.toml Normal file
View file

@ -0,0 +1,13 @@
[tool.ruff]
target-version = "py311"
line-length = 96
extend-exclude = ["artifacts", "data", "__pycache__"]
[tool.ruff.lint]
select = ["E", "F", "W", "B", "UP", "SIM"]
ignore = [
"E501", # длину строк проверяет line-length, но многодетные формулы иногда шире
]
[tool.ruff.lint.per-file-ignores]
"tests/*" = ["E402"] # sys.path.insert перед импортом flyguard — так во всех тестах

View file

@ -8,6 +8,8 @@
"""
from __future__ import annotations
import sqlite3
import struct
import sys
from pathlib import Path
@ -50,6 +52,37 @@ def test_point_dtype_rejects_overlapping_fields():
point_dtype([("x", 0, 8, 1), ("y", 4, 7, 1)], 26)
def test_ros_message_keeps_every_point_in_order():
"""Узел ROS: NaN-точки остаются на месте, иначе решётка азимут × кольцо съедет."""
from types import SimpleNamespace as NS
from flyguard.cdr import from_ros_message
spec = [("x", 0, 7, 1), ("y", 4, 7, 1), ("z", 8, 7, 1), ("intensity", 12, 7, 1),
("ring", 16, 4, 1), ("timestamp", 18, 8, 1)]
dt = point_dtype(spec, 26)
n_rings, n_cols = 4, 5
pts = np.zeros(n_rings * n_cols, dt)
pts["x"] = np.arange(pts.size, dtype=np.float32)
pts["ring"] = np.tile(np.arange(n_rings), n_cols)
pts["timestamp"] = 1.5 + np.arange(pts.size) * 1e-6
pts["x"][[3, 7]] = np.nan
msg = NS(header=NS(stamp=NS(sec=12, nanosec=500_000_000), frame_id="hesai_lidar"),
height=1, width=pts.size, point_step=26, is_bigendian=False, is_dense=False,
fields=[NS(name=n, offset=o, datatype=t, count=c) for n, o, t, c in spec],
data=pts.tobytes())
pc = from_ros_message(msg)
assert pc.n_points == n_rings * n_cols
assert pc.stamp == pytest.approx(12.5)
assert pc.frame_id == "hesai_lidar"
assert np.isnan(pc.points["x"][[3, 7]]).all()
assert pc.points["x"][8] == 8.0
assert np.array_equal(pc.points["ring"], pts["ring"])
assert np.array_equal(pc.points["timestamp"], pts["timestamp"])
# --------------------------------------------------------------------------- решётка
def _layout(n_rings=8, n_az=40, n_echo=2, shift=None):
@ -389,6 +422,64 @@ def test_injected_intensity_copies_the_surroundings():
# --------------------------------------------------------------------------- данные
def _write_minimal_bag(db_path, blobs: list[bytes]):
"""Собрать минимальный `.db3` со схемой rosbag2, нужной `flyguard.bag.Bag`."""
con = sqlite3.connect(db_path)
con.execute("CREATE TABLE topics (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, type TEXT)")
con.execute("CREATE TABLE messages (id INTEGER PRIMARY KEY, topic_id INTEGER, "
"timestamp INTEGER, data BLOB)")
con.execute("INSERT INTO topics VALUES (1, '/lidar_points', "
"'sensor_msgs/msg/PointCloud2')")
for i, blob in enumerate(blobs):
con.execute("INSERT INTO messages (topic_id, timestamp, data) VALUES (1, ?, ?)",
(i, blob))
con.commit()
con.close()
def _cdr_pointcloud2_blob(n_points: int) -> bytes:
"""Валидный CDR sensor_msgs/msg/PointCloud2: один float32 `x` на точку."""
def s(text: str) -> bytes:
b = text.encode() + b"\x00"
pad = (-len(b)) % 4
return struct.pack("<I", len(b)) + b + b"\x00" * pad
buf = bytearray(b"\x00\x00\x00\x00") # заголовок инкапсуляции CDR
buf += struct.pack("<ii", 0, 0) # header.stamp (sec, nanosec)
buf += s("hesai_lidar") # header.frame_id
buf += struct.pack("<II", 1, n_points) # height, width
buf += struct.pack("<I", 1) # число полей
buf += s("x")
buf += struct.pack("<I", 0) # offset
buf += struct.pack("<B", 7) # datatype=FLOAT32
buf += b"\x00\x00\x00" # паддинг octet -> uint32 (_align(4))
buf += struct.pack("<I", 1) # count
buf += struct.pack("<B", 0) # is_bigendian
buf += b"\x00\x00\x00" # паддинг octet -> uint32 (_align(4))
buf += struct.pack("<I", 4) # point_step
buf += struct.pack("<I", 4 * n_points) # row_step
data = np.arange(n_points, dtype="<f4").tobytes()
buf += struct.pack("<I", len(data)) + data
buf += struct.pack("<B", 1) # is_dense
return bytes(buf)
def test_bag_skips_a_corrupted_message_and_keeps_reading(tmp_path):
"""Один битый CDR-пакет (реальный сенсор) не должен обрывать чтение бэга."""
from flyguard.bag import Bag
good_a = _cdr_pointcloud2_blob(5)
good_b = _cdr_pointcloud2_blob(7)
broken = b"\x00\x00\x00\x00" + b"\xff" * 3 # обрывается на первом же string()
_write_minimal_bag(tmp_path / "chunk_0.db3", [good_a, broken, good_b])
bag = Bag(tmp_path)
frames = list(bag.frames())
assert [pc.n_points for _, pc in frames] == [5, 7]
assert bag.n_frames_failed == 1
@pytest.mark.skipif(not DATA.exists(), reason="датасет не распакован")
def test_real_bag_projects_without_angular_error():
"""На реальном бэге выпрямленная решётка обязана описывать лучи точно."""

View file

@ -14,6 +14,10 @@
python tools/compare_benchmark.py artifacts/benchmark.json new.json
python tools/compare_benchmark.py a.json b.json --objects человек_лежа,ящик
Для CI-гейта (провалить сборку при регрессии) добавьте
`--fail-on-net-down N`: выход с кодом 1, если (1→0) − (0→1) по всем
предметам больше N. Не включено по умолчанию — без него это только отчёт.
"""
from __future__ import annotations
@ -38,6 +42,8 @@ def main() -> None:
help="через запятую; пусто — все предметы")
ap.add_argument("--edges", default="0,15,40,90,130,170,230",
help="границы полос дальности, м")
ap.add_argument("--fail-on-net-down", type=int, default=None, metavar="N",
help="выйти с кодом 1, если (1→0) − (0→1) больше N (для CI)")
args = ap.parse_args()
a, b = load(args.before), load(args.after)
@ -78,6 +84,12 @@ def main() -> None:
total_down += obj_down
print(f"\nвсе предметы: 0→1 {total_up}, 1→0 {total_down}")
if args.fail_on_net_down is not None:
net_down = total_down - total_up
if net_down > args.fail_on_net_down:
raise SystemExit(f"регрессия: (1→0) − (0→1) = {net_down} > "
f"{args.fail_on_net_down}")
if __name__ == "__main__":
main()

View file

@ -1,13 +1,21 @@
"""
ROS 2 узел для биоинспирированного пайплайна FlyGuard (ЛЦТ-2026 Кейс 05).
Связывает входные данные 3D-лидара с ядром FlyGuard и публикует детекции/маркеры.
Топики:
вход <lidar_topic> sensor_msgs/PointCloud2 (Hesai Pandar128E3X)
выход flyguard/threat_level std_msgs/String CLEAR | WARNING | EMERGENCY
flyguard/status std_msgs/String JSON: дальность, TTC, скорость, рамки
flyguard/bounding_boxes vision_msgs/Detection3DArray
flyguard/markers visualization_msgs/MarkerArray
"""
import json
import math
import sys
import time
from pathlib import Path
import numpy as np
# Автоматически добавляем корень репозитория в sys.path
ROOT_DIR = Path(__file__).resolve().parent.parent
if str(ROOT_DIR) not in sys.path:
sys.path.insert(0, str(ROOT_DIR))
@ -15,189 +23,176 @@ if str(ROOT_DIR) not in sys.path:
import rclpy
from rclpy.node import Node
# Импорт сообщений ROS 2
from geometry_msgs.msg import Point
from sensor_msgs.msg import PointCloud2
from std_msgs.msg import String
from vision_msgs.msg import Detection3DArray, Detection3D, BoundingBox3D
from visualization_msgs.msg import MarkerArray, Marker
from geometry_msgs.msg import Vector3
from vision_msgs.msg import BoundingBox3D, Detection3D, Detection3DArray, ObjectHypothesisWithPose
from visualization_msgs.msg import Marker, MarkerArray
import sensor_msgs_py.point_cloud2 as pc2
from flyguard.cdr import from_ros_message
from flyguard.export import ThreatLevel, export_frame
from flyguard.mbon_readout import MbonReadout
from flyguard.mushroom_body import MushroomBody
from flyguard.pipeline import FlyGuard, Params
from flyguard.track_readout import TrackReadout
# Импорт ядра FlyGuard
try:
from flyguard.pipeline import FlyGuard, Params
from flyguard.mushroom_body import MushroomBody
except ImportError as e:
FlyGuard = None
Params = None
MushroomBody = None
ARTIFACTS = ROOT_DIR / "artifacts"
def _artifact(param: str, default_name: str) -> Path | None:
"""Пустой параметр — артефакт по умолчанию из artifacts/, если он есть; '-' — без него."""
if param == "-":
return None
path = Path(param) if param else ARTIFACTS / default_name
return path if path.exists() else None
class FlyGuardNode(Node):
def __init__(self):
super().__init__('flyguard_node')
# --- Объявление параметров ---
self.declare_parameter('lidar_topic', '/pandar_points')
self.declare_parameter('frame_id', 'pandar')
self.declare_parameter('lidar_topic', '/lidar_points')
self.declare_parameter('frame_id', '')
self.declare_parameter('memory_path', '')
self.declare_parameter('readout_path', '')
self.declare_parameter('track_readout_path', '-')
self.declare_parameter('fov_deg', 30.0)
# на GPU ускоряется только ламина (EXPERIMENTS п. 7.4); 'auto' — если нужна видеокарта
self.declare_parameter('device', 'cpu')
self.lidar_topic = self.get_parameter('lidar_topic').get_parameter_value().string_value
self.frame_id = self.get_parameter('frame_id').get_parameter_value().string_value
memory_path = self.get_parameter('memory_path').get_parameter_value().string_value
fov_deg = self.get_parameter('fov_deg').get_parameter_value().double_value
gp = self.get_parameter
self.lidar_topic = gp('lidar_topic').value
self.frame_id = gp('frame_id').value
memory_path = _artifact(gp('memory_path').value, 'mushroom_body.npz')
readout_path = _artifact(gp('readout_path').value, 'mbon_readout.npz')
track_path = _artifact(gp('track_readout_path').value, 'track_readout.npz')
# --- Инициализация ядра FlyGuard ---
if FlyGuard is not None:
self.get_logger().info("Инициализация ядра FlyGuard...")
memory = MushroomBody.load(memory_path) if memory_path else None
params = Params(fov_deg=fov_deg)
self.fg = FlyGuard(params, memory=memory)
else:
self.get_logger().error("Модуль flyguard.pipeline не найден!")
self.fg = None
log = self.get_logger()
memory = MushroomBody.load(str(memory_path)) if memory_path else None
readout = MbonReadout.load(str(readout_path)) if readout_path else None
track_readout = TrackReadout.load(str(track_path)) if track_path else None
log.info(f"память тоннеля: {memory_path or 'нет'}; считывание MBON: "
f"{readout_path or 'нет'}; считывание треков: {track_path or 'нет'}")
if memory is None or readout is None:
log.warn("без памяти тоннеля и считывания MBON ложных тревог будет заметно больше")
params = Params(fov_deg=float(gp('fov_deg').value), device=gp('device').value)
self.fg = FlyGuard(params, memory=memory, readout=readout, track_readout=track_readout)
# --- Подписчики и Публикаторы ---
self.sub_cloud = self.create_subscription(
PointCloud2,
self.lidar_topic,
self.pointcloud_callback,
10
)
PointCloud2, self.lidar_topic, self.pointcloud_callback, 10)
self.pub_threat = self.create_publisher(String, 'flyguard/threat_level', 10)
self.pub_status = self.create_publisher(String, 'flyguard/status', 10)
self.pub_boxes = self.create_publisher(Detection3DArray, 'flyguard/bounding_boxes', 10)
self.pub_markers = self.create_publisher(MarkerArray, 'flyguard/markers', 10)
self.get_logger().info(f"FlyGuard ROS 2 Node запущен! Топик: {self.lidar_topic}")
self.n_frames = 0
self.n_failed = 0
log.info(f"FlyGuard ROS 2 узел запущен, вход: {self.lidar_topic}, "
f"устройство: {self.fg.device}")
def pointcloud_callback(self, msg: PointCloud2):
"""Обработка каждого кадра лидара (10 Гц)"""
start_time = self.get_clock().now()
# 1. Читаем точки из PointCloud2 в structured numpy array
# (сохраняет стандартную структуру PointCloud)
pc_data = pc2.read_points(msg, skip_nans=True)
if pc_data.size == 0:
t0 = time.perf_counter()
# Битый кадр не должен останавливать узел: следующий придёт через 100 мс.
try:
res = self.fg.process(from_ros_message(msg))
except Exception as e: # noqa: BLE001
self.n_failed += 1
self.get_logger().error(f"кадр пропущен ({self.n_failed} всего): "
f"{type(e).__name__}: {e}",
throttle_duration_sec=1.0)
return
# 2. Вызываем ядро FlyGuard
if self.fg is None:
if res is None: # идёт калибровка решётки по первым кадрам
return
self.n_frames += 1
res = self.fg.process(pc_data)
if res is None:
return
frame_id = self.frame_id or msg.header.frame_id
out = export_frame(res.decision, self.fg.plane, self.fg.corridor, stamp=res.stamp)
d = res.decision
tracks = getattr(self.fg.cx, 'tracks', [])
self.pub_threat.publish(String(data=out.threat_level.name))
self.pub_status.publish(String(data=json.dumps(_finite(out.to_dict()),
ensure_ascii=False)))
self.publish_detections(out, msg.header.stamp, frame_id)
self.publish_markers(out, msg.header.stamp, frame_id)
# 3. Определяем уровень угрозы
if d.detected:
threat_level = "EMERGENCY" if getattr(d, 'emergency', False) else "WARNING"
else:
threat_level = "CLEAR"
elapsed_ms = (time.perf_counter() - t0) * 1e3
if out.threat_level != ThreatLevel.CLEAR:
self.get_logger().info(f"{out.threat_level.name}: {out.nearest_distance:.1f} м, "
f"TTC {out.ttc:.1f} с, кадр {elapsed_ms:.1f} мс",
throttle_duration_sec=0.5)
if elapsed_ms > 100.0:
self.get_logger().warn(f"кадр {elapsed_ms:.0f} мс — дольше периода лидара",
throttle_duration_sec=5.0)
# 4. Публикация статуса
threat_msg = String()
threat_msg.data = threat_level
self.pub_threat.publish(threat_msg)
# 5. Публикация маркеров и рамок
stamp = msg.header.stamp
self.publish_detections(tracks, stamp)
self.publish_rviz_markers(tracks, threat_level, d, stamp)
elapsed_ms = (self.get_clock().now() - start_time).nanoseconds / 1e6
self.get_logger().debug(f"Кадр за {elapsed_ms:.1f} мс | Статус: {threat_level} | Треков: {len(tracks)}")
def publish_detections(self, tracks, stamp):
"""Формирование vision_msgs/Detection3DArray"""
det_array = Detection3DArray()
det_array.header.stamp = stamp
det_array.header.frame_id = self.frame_id
for trk in tracks:
def publish_detections(self, out, stamp, frame_id):
arr = Detection3DArray()
arr.header.stamp = stamp
arr.header.frame_id = frame_id
for b in out.boxes:
det = Detection3D()
det.header = det_array.header
det.header = arr.header
bbox = BoundingBox3D()
bbox.center.position.x = float(getattr(trk, 'x', 0.0))
bbox.center.position.y = float(getattr(trk, 'y', 0.0))
bbox.center.position.z = float(getattr(trk, 'z', 0.0))
bbox.size.x = float(getattr(trk, 'dx', 0.5))
bbox.size.y = float(getattr(trk, 'dy', 0.5))
bbox.size.z = float(getattr(trk, 'dz', 1.5))
bbox.center.position.x = b.x
bbox.center.position.y = b.y
bbox.center.position.z = b.z
bbox.center.orientation.z = math.sin(b.yaw * 0.5)
bbox.center.orientation.w = math.cos(b.yaw * 0.5)
bbox.size.x, bbox.size.y, bbox.size.z = b.dx, b.dy, b.dz
det.bbox = bbox
det_array.detections.append(det)
hyp = ObjectHypothesisWithPose()
if hasattr(hyp, 'hypothesis'): # Humble и новее
hyp.hypothesis.class_id = b.threat_level.name
hyp.hypothesis.score = b.confidence
else: # Foxy
hyp.id = b.threat_level.name
hyp.score = b.confidence
hyp.pose.pose = bbox.center
det.results.append(hyp)
det.id = str(b.track_id)
arr.detections.append(det)
self.pub_boxes.publish(arr)
self.pub_boxes.publish(det_array)
def publish_markers(self, out, stamp, frame_id):
arr = MarkerArray()
clear = Marker()
clear.header.frame_id = frame_id
clear.action = Marker.DELETEALL
arr.markers.append(clear)
for m in out.to_rviz_markers(frame_id):
arr.markers.append(_marker_from_dict(m, stamp))
self.pub_markers.publish(arr)
def publish_rviz_markers(self, tracks, threat_level: str, decision, stamp):
"""Генерация маркеров для RViz2"""
marker_array = MarkerArray()
delete_all = Marker()
delete_all.action = Marker.DELETEALL
marker_array.markers.append(delete_all)
def _marker_from_dict(d: dict, stamp) -> Marker:
m = Marker()
m.header.stamp = stamp
m.header.frame_id = d["header"]["frame_id"]
m.ns, m.id, m.type, m.action = d["ns"], d["id"], d["type"], d["action"]
if "pose" in d:
p, q = d["pose"]["position"], d["pose"]["orientation"]
m.pose.position.x, m.pose.position.y, m.pose.position.z = p["x"], p["y"], p["z"]
m.pose.orientation.x, m.pose.orientation.y = q["x"], q["y"]
m.pose.orientation.z, m.pose.orientation.w = q["z"], q["w"]
else:
m.pose.orientation.w = 1.0
s = d["scale"]
m.scale.x, m.scale.y, m.scale.z = s.get("x", 0.0), s.get("y", 0.0), s.get("z", 0.0)
c = d["color"]
m.color.r, m.color.g, m.color.b, m.color.a = c["r"], c["g"], c["b"], c["a"]
m.points = [Point(x=p["x"], y=p["y"], z=p["z"]) for p in d.get("points", [])]
m.text = d.get("text", "")
return m
for i, trk in enumerate(tracks):
# Куб вокруг объекта
box_marker = Marker()
box_marker.header.stamp = stamp
box_marker.header.frame_id = self.frame_id
box_marker.ns = "flyguard_boxes"
box_marker.id = i
box_marker.type = Marker.CUBE
box_marker.action = Marker.ADD
x = float(getattr(trk, 'x', 0.0))
y = float(getattr(trk, 'y', 0.0))
z = float(getattr(trk, 'z', 0.0))
box_marker.pose.position.x = x
box_marker.pose.position.y = y
box_marker.pose.position.z = z
dx = float(getattr(trk, 'dx', 0.5))
dy = float(getattr(trk, 'dy', 0.5))
dz = float(getattr(trk, 'dz', 1.5))
box_marker.scale = Vector3(x=dx, y=dy, z=dz)
if threat_level == "EMERGENCY":
box_marker.color.r, box_marker.color.g, box_marker.color.b, box_marker.color.a = 1.0, 0.0, 0.0, 0.6
elif threat_level == "WARNING":
box_marker.color.r, box_marker.color.g, box_marker.color.b, box_marker.color.a = 1.0, 0.9, 0.0, 0.5
else:
box_marker.color.r, box_marker.color.g, box_marker.color.b, box_marker.color.a = 0.0, 1.0, 0.0, 0.4
marker_array.markers.append(box_marker)
# Текст с дистанцией над объектом
text_marker = Marker()
text_marker.header.stamp = stamp
text_marker.header.frame_id = self.frame_id
text_marker.ns = "flyguard_labels"
text_marker.id = 1000 + i
text_marker.type = Marker.TEXT_VIEW_FACING
text_marker.action = Marker.ADD
text_marker.pose.position.x = x
text_marker.pose.position.y = y
text_marker.pose.position.z = z + dz / 2.0 + 0.3
text_marker.scale.z = 0.4
dist = getattr(trk, 'distance', np.hypot(x, y))
text_marker.text = f"D: {dist:.1f}m"
text_marker.color.r, text_marker.color.g, text_marker.color.b, text_marker.color.a = 1.0, 1.0, 1.0, 1.0
marker_array.markers.append(text_marker)
self.pub_markers.publish(marker_array)
def _finite(v):
"""JSON без Infinity/NaN: бесконечный TTC у свободного пути уходит как null."""
if isinstance(v, float):
return v if math.isfinite(v) else None
if isinstance(v, dict):
return {k: _finite(x) for k, x in v.items()}
if isinstance(v, (list, tuple)):
return [_finite(x) for x in v]
return v
def main(args=None):
@ -209,8 +204,8 @@ def main(args=None):
pass
finally:
node.destroy_node()
rclpy.shutdown()
rclpy.try_shutdown()
if __name__ == '__main__':
main()
main()