diff --git a/README.md b/README.md
index 240e202..82a091b 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -40,11 +40,15 @@ ros2 bag play --read-ahead-queue-size 10 /путь/к/записи
 ```
 
 - Без видеокарты — та же команда без `--gpus all`, результат тот же.
-- Топик с облаком узел находит сам, какое бы имя у него ни было.
+- Топик с облаком узел находит сам, какое бы имя у него ни было, и сам подстраивается под QoS
+  записи: если она публикуется «best effort», переподписывается так же.
 - `--ipc host` обязателен: без него кадры с хоста до контейнера не доходят вовсе.
 - Результат для программ — топики `/flyguard/obstacle`, `/flyguard/detected`,
   `/flyguard/distance` (раздел «Выходные данные»); RViz и схема мозга мухи — раздел
   «Демонстрация со схемой мозга мухи».
+- Всё сразу — узел, проигрывание, RViz и мозг мухи — одной командой из папки репозитория:
+  `bash docker/demo.sh /папка/с/записями имя_записи`; флаги видеокарты и доступ к экрану
+  (`xhost`) скрипт подбирает сам.
 
 ---
 
@@ -134,18 +138,18 @@ docker load -i flyguard_image.tar.gz                      # на стенде
 PyTorch с библиотеками CUDA (раздел «Видеокарта»); архив — около 5 ГБ.
 
 Наш готовый архив — [`flyguard_image.tar` на Google Drive](https://drive.google.com/file/d/1fJLz3b0-mmJL1YsTFRozKp1CIKm5f0NX/view?usp=sharing),
-4.7 ГБ (4 727 330 816 байт). Из терминала — без браузера и без предупреждения Drive о большом
+4.7 ГБ (4 732 318 208 байт). Из терминала — без браузера и без предупреждения Drive о большом
 файле:
 
 ```bash
 curl -L -o flyguard_image.tar "https://drive.usercontent.google.com/download?id=1fJLz3b0-mmJL1YsTFRozKp1CIKm5f0NX&export=download&confirm=t"
 ```
 ```bash
-sha256sum flyguard_image.tar    # 410b0f8d00167db8df5de9365e195b0bd934b695660d2cca2a787aae06b81422
+sha256sum flyguard_image.tar    # 515bdbc527ccfcaf81c22aed9bc766a7e5438d8c52d4a7501438c9dfe4a3d104
 ```
 
 Слои в нём уже сжаты (gzip), поэтому `gzip` поверх не нужен, а `docker load -i` принимает и
-`.tar`, и `.tar.gz`. Архив самодостаточный: внутри все 69 слоёв образа, хеш каждого сходится,
+`.tar`, и `.tar.gz`. Архив самодостаточный: внутри все 74 слоя образа, хеш каждого сходится,
 так что чистому движку больше ничего не нужно. Проверено: `docker load` в Docker Desktop 29.8
 (Windows 11, WSL 2) — 5.5 мин, образ работает с `--gpus all` и без него.
 
@@ -375,11 +379,15 @@ python tools/check_formats.py
 ### Демонстрация со схемой мозга мухи
 
 ```bash
-docker run --rm -it --network host --ipc host -e DISPLAY=$DISPLAY \
+xhost +local:
+docker run --rm -it --gpus all --network host --ipc host -e DISPLAY=$DISPLAY \
     -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -v /path/to/bags:/data flyguard \
     ros2 launch flyguard detect.launch.py bag:=/data/doubleT_obstacle rviz:=true brain_view:=true
 ```
 
+То же одной командой, с подбором флагов видеокарты под машину:
+`bash docker/demo.sh /path/to/bags doubleT_obstacle`.
+
 Топик `/flyguard/brain` отдаёт мозг дрозофилы, подсвеченный **живой активностью**: видно,
 как загорается ламина на контрасте, лобулярная пластинка на скорости, доли грибовидного тела
 на новизне и гигантское волокно в момент решения. Вид отключён по умолчанию, чтобы не попадать
@@ -456,6 +464,7 @@ ros2 launch flyguard detect.launch.py fov_deg:=35.0 half_width:=1.5
 | `h_lo` / `h_hi` | `0.28` / `2.3` | границы основной части габарита по высоте над головкой рельса, м |
 | `h_top` / `half_width_top` / `top_d_max` | `3.3` / `1.0` / `90` | верхняя секция: от `h_hi` до `h_top`, уже основной и не дальше `top_d_max` — то, что свисает со свода в путь вагона. Ищется отдельным проходом (`top_detect`), в котором свод не склеивается со свисающим; стоящее, что уходит вниз к полу, остаётся основному проходу. Верх 3.3, а не выше: у свода свои кабели и кронштейны, и на 60–90 м ошибка наклона опускает их в секцию. `h_top: 0` — выключить |
 | `hover_floor` | `0.5` | висящее посреди габарита: для кандидата целиком в габарите, низом выше 0.6 м, ближе 80 м, компактного вдоль пути (до 1.5 м) и не тоньше 0.2 м вероятность считывания не ниже этой. Считывание учили на стоящих предметах, и куб 0.3 м на высоте 1.2 м оно гасило: находился с 31 м, с правилом — с 63 м, ложных тревог столько же. `0` — выключить, см. [EXPERIMENTS](docs/EXPERIMENTS.md) п. 24 |
+| `small_rays` | `2` | канал малых целей (LC11): кандидат из двух-трёх лучей, если он висит в пустоте посреди габарита — вся связная компонента не больше 4 лучей (`small_ctx`), низ выше 0.5 м над рельсом (`small_h`), не дальше 0.8 м от оси (`small_u`), фон за ним дальше 5 м (`small_gap`), дальность 45–100 м (`small_d_from` / `small_d_to`). Обычный порог — четыре луча, а куб 0.3 м организаторов с 57 м ложится в две ячейки образа: находился с 45 м, с каналом — с 76 м, ложных тревог столько же. `0` — выключить, см. [EXPERIMENTS](docs/EXPERIMENTS.md) п. 26 |
 | `flat_h` / `flat_top` / `flat_d` / `flat_w` | `0.06` / `0.26` / `70` / `0.15` | плоское у пола: высотой меньше `flat_h`, целиком ниже `flat_top` над рельсом, не дальше `flat_d` — вес наблюдения умножается на `flat_w`. Пластины на полотне, края жёлоба, порог гермозатвора: организаторы подтвердили, что в жёлобе — не препятствие. `flat_h: 0` — выключить |
 | `h_lo_core` / `core_from` | `0.16` / `30.0` | пол между рельсами и дальность, с которой он опущен: иначе упавший на пути человек (0.30 м) виден верхушкой в два сантиметра. Ближе 30 м пол прежний — там в полосу попадают головки рельсов, см. [EXPERIMENTS](docs/EXPERIMENTS.md) п. 16.3 |
 | `d_min` / `d_max` | `4.0` / `220.0` | зона поиска по дальности, м |
@@ -472,7 +481,7 @@ ros2 launch flyguard detect.launch.py fov_deg:=35.0 half_width:=1.5
 | `split_gap` | `6.0` | разрез компоненты, растёкшейся вдоль стены, по контрасту ламины: гладкая стена даёт ноль по построению, предмет на ней — ступеньку. `0` — выключить |
 | `split_near` / `split_top` | `55.0` / `1` | ближе какой дальности не резать и сколько фигур выносить из компоненты; одна фигура вместо всех — 6.4 против 9.4 ложных трека на км при той же дальности |
 | `enable_habituation` | `false` | привыкание внутри проезда. Выключено: измерено, что избирательности нет, см. [EXPERIMENTS](docs/EXPERIMENTS.md) п. 10 |
-| `best_effort` | `false` | QoS: RELIABLE. При BEST_EFFORT потеря одного UDP-фрагмента отбрасывает весь 24-мегабайтный кадр |
+| `best_effort` | `false` | QoS: RELIABLE. При BEST_EFFORT потеря одного UDP-фрагмента отбрасывает весь 24-мегабайтный кадр. Если же сама запись публикуется «best effort», надёжный подписчик с ней по правилам DDS несовместим и не получил бы ни кадра, — узел это видит и сам переподписывается «best effort» (EXPERIMENTS п. 27) |
 | `queue_depth` | `10` | глубина очереди подписки |
 | `raw_subscription` | `true` | брать кадр сырыми байтами CDR, минуя сборку Python-объекта `sensor_msgs` |
 | `async_worker` | `false` | обрабатывать в отдельном потоке; по умолчанию в колбэке — поток борется за GIL с приёмом |
@@ -491,7 +500,7 @@ ros2 launch flyguard detect.launch.py fov_deg:=35.0 half_width:=1.5
 | Метрика | Значение |
 |---|---|
 | Реальный объект (0.67 × 1.35 м на 55 м) | обнаружен в **99.5 %** кадров |
-| Синтетика организаторов (`cloud_with_fake_obj`, 10 предметов) | **9 из 10** верно: из восьми предметов в габарите найдены семь (2×2 посередине — с 95 м, 2×2 сверху — с 87 м, длинный на рельсах — с 79 м, 0.3 на рельсе — с 76 м, 0.3 у края — с 63 м, 0.3 висящий посередине — с 45 м, стержень 5 см с потолка — только с 13 м), оба предмета вне габарита — без тревоги; не найден 2×2, заходящий в габарит на 0.3 м. Ложных тревог за 151 с — три коротких (`tools/eval_org_synth.py`, EXPERIMENTS п. 18–19) |
+| Синтетика организаторов (`cloud_with_fake_obj`, 10 предметов) | **9 из 10** верно: из восьми предметов в габарите найдены семь (2×2 посередине — с 95 м, 2×2 сверху — с 87 м, длинный на рельсах — с 79 м, 0.3 на рельсе — с 76 м, 0.3 висящий посередине — с 76 м, 0.3 у края — с 63 м, стержень 5 см с потолка — только с 13 м), оба предмета вне габарита — без тревоги; не найден 2×2, заходящий в габарит на 0.3 м. Ложных тревог за 151 с — три коротких (`tools/eval_org_synth.py`, EXPERIMENTS п. 18–19, 26) |
 | Ложные тревоги, leave-one-bag-out | **5.7 разных ложных трека на километр** (8.4 % кадров) — без обученного считывания 11.9 |
 | То же на незнакомой линии, памяти нет | **12.8 на км** (20.7 % кадров) — без считывания 36.1 |
 | То же на второй половине `new_data` — другой день, 3.41 км, ни в каком виде не видена при обучении, памяти нет | **11.7 на км** (17.9 % кадров) |
@@ -514,6 +523,7 @@ ros2 launch flyguard detect.launch.py fov_deg:=35.0 half_width:=1.5
 | Вклад резкости считывания 1.5 | ложных на незнакомой линии 23.5 → 14.7 на км, на знакомой 6.5 → 5.7, на второй половине `new_data` 23.9 → 17.4; полигон парно +1 / −142 из 7 600 наблюдений (39 вблизи у края габарита, 82 за 90 м). Сравнение при равной строгости с моделью, обученной на `new_data`, — EXPERIMENTS п. 17.4 |
 | Вклад габарита 1.2 м и верхней секции (тогда до 3.7 м, теперь до 3.3 — п. 19) | синтетика организаторов 6 → 8 из 10; полигон парно +43 / −33, посторонних 793 → 742; ложных на незнакомой линии 14.7 → 13.8 на км, на знакомой 5.7 → 5.7; цена — ящик на 100 м (P@100 0.50 → 0.40). EXPERIMENTS п. 18.4 |
 | Вклад пола вероятности для висящего посреди габарита | куб 0.3 м у края на высоте 1.2 м: 31 → 63 м; висящий посередине: 43 → 45 м. Ложных треков столько же на синтетике (3), знакомой линии (5.7 на км), незнакомой (12.8) и `new_data` (11.7); полигон парно +10 / −0. Считывание учили на стоящих предметах, и предмет в воздухе оно гасило. EXPERIMENTS п. 24 |
+| Вклад канала малых целей (LC11) | куб 0.3 м, висящий посередине габарита: **45 → 76 м**. С 57 м его точки ложатся в две ячейки образа, а кандидату нужно четыре луча; канал берёт пятно из двух-трёх лучей, если оно висит в пустоте: вся компонента не больше четырёх лучей, низ выше 0.5 м, не дальше 0.8 м от оси, фон за ним дальше 5 м. Ложных столько же на синтетике (3), знакомой линии (5.7 на км), незнакомой (12.8) и `new_data` (11.7); полигон парно 0 / −0, посторонних 758 = 758; время кадра то же. EXPERIMENTS п. 26 |
 | Вклад сброса при скачке времени | вторая половина `new_data` (70 с выпавших кадров): 17.4 → 13.8 ложного трека на км; на записях без разрывов не меняет ничего. EXPERIMENTS п. 18.9 |
 | Вклад штрафа за плоское у пола и прохода по верхней секции | синтетика 8 → 9 из 10, фантомов на ней 5 → 3; пустые записи 3 → 2 ложных трека (73 → 45 кадров); незнакомая линия 13.8 → 12.8 на км, вторая половина `new_data` 14.4 → 11.7; знакомая 5.7 → 5.7; полигон парно 0 / −3 (каска), посторонних 742 → 758. EXPERIMENTS п. 19 |
 | Вклад пола в колее (с переобучением считывания) | лёжа P@50 0.27 → 0.50, P@150 стоя 0.39 → 0.49, ящик 0.06 → 0.26; парно +685 наблюдений против −33; ложных на знакомой линии 8.0 → 8.0, на незнакомой 21.3 → 23.5 |
diff --git a/docs/ALGORITHM.md b/docs/ALGORITHM.md
index cb48f1b..655bce1 100644
--- a/docs/ALGORITHM.md
+++ b/docs/ALGORITHM.md
@@ -194,6 +194,18 @@ LC11 у мухи — детектор мелкого объекта: возбу
 проценты клеток Кеньона. Измерено: одна фигура вместо всех даёт 6.4 ложных трека на километр
 против 9.4 **при одинаковой дальности обнаружения**.
 
+**Канал малых целей.** Кандидату нужно четыре луча (за 90 м — три): вблизи обрывок из трёх
+лучей — это кусок чего-то большего. Но LC11 у мухи настроен как раз на цель в один-три
+омматидия на пустом фоне, и у нас такая цель есть: куб 0.3 м организаторов, висящий посреди
+габарита, с 57 м даёт в образе две ячейки. Поэтому у лобулы второй вход
+(`lobula._small_targets`): пятно из двух-трёх лучей становится кандидатом, если вся его
+связная компонента — не больше четырёх лучей (висит в пустоте, а не отколото от стены или
+свода), низ выше 0.5 м над рельсом, |u| ≤ 0.8 м (у края вдали не отличить «внутри» от
+«снаружи»), фон за ним дальше 5 м, дальность 45–100 м. Вес такому наблюдению даёт ручная
+формула без опоры снизу и без считывания MBON — двухлучевых кандидатов в его выборке не было;
+знакомость остаётся. Куб находится с 76 м вместо 45, ложных тревог столько же на всех
+проверках (EXPERIMENTS п. 26).
+
 ### 3.7. MUSHROOM BODY — память нормального тоннеля
 
 Геометрия честно сообщает обо всём, что торчит в габарит, и вместе с препятствиями выдаёт
@@ -323,3 +335,16 @@ $$q = \underbrace{\min\!\left(\frac{n_\text{лучей}}{n_\text{ожид}(d)},1
    компенсируются стабилизацией плоскости, но в модель движения не входят.
 6. **LPLC2 считается, но пока не влияет на решение** — канал надвигания подготовлен
    и визуализируется, его вклад в улику ещё не откалиброван.
+7. **Предмет у края габарита вблизи теряется, особенно у платформы.** На полигоне при смещении
+   0.9 м от оси крупные предметы видны в 46 % кадров на 0–15 м и в 34 % на 15–40 м (на оси —
+   100 % и 82 %), у платформы на 0–15 м — в 12 %. Предмет склеивается с кромкой платформы или
+   продольной конструкцией у стены в одну компоненту длиной 4–140 м, и она выбрасывается целиком:
+   разрез по контрасту ближе 55 м запрещён. Разрешить его для растянутых компонент
+   (`near_long`) — +15 п.п. у края на 15–40 м ценой 12.8 → 16.8 ложных трека на км на незнакомой
+   линии; не принято (EXPERIMENTS п. 12.7, 26.4).
+8. **Предмет, который стоит в основном снаружи и заходит в габарит на десятки сантиметров,
+   не находится** (на синтетике организаторов — ящик 2 × 2 м, заходящий на 0.3 м). По одному
+   кадру это та же картина, что шкаф или колонна у края габарита; на пустых записях такая
+   подпись встречается в 16 местах (EXPERIMENTS п. 20.3).
+9. **Прозрачное и тонкое.** Стекло для 905 нм почти прозрачно; стержень 5 см с потолка
+   находится только с 13 м — он тоньше шага развёртки (0.1° — 17 см на 100 м).
diff --git a/docs/EXPERIMENTS.md b/docs/EXPERIMENTS.md
index f95d977..224532e 100644
--- a/docs/EXPERIMENTS.md
+++ b/docs/EXPERIMENTS.md
@@ -3647,3 +3647,198 @@ gpu_background=True)` в узле). Конвейер тем временем с
 Цена: в редком случае поворота — копия кадра (около 10 мс на 24 МБ); раскладка по углам,
 как и прежде, дороже раскладки по порядку (п. 18.1). Тестов 63: калибровка при другом
 порядке точек, облако без яркости, поворот и его обратимость.
+
+## 26. Канал малых целей в лобуле — LC11 для цели в два луча (28.09)
+
+Вопрос: что ещё в «мозге» ограничивает дальность на синтетике организаторов. Разбор по поясам
+дальности для каждого предмета — кандидат, ближайший к эталону, его вес и улика трека
+(как в п. 24.1, но до 130 м и для всех десяти) — дал четыре разных причины:
+
+| № | предмет | виден с | первое срабатывание | что теряет его дальше |
+|---:|---|---:|---:|---|
+| 2 | 0.3 висит посередине | 118 м | 45 м | **лобула**: кандидат не рождается |
+| 4 | 0.3 висит у края | 85 м | 63 м | считывание MBON (0.02–0.06) и край габарита |
+| 8 | 2×2 сверху | 130 м | 87 м | верхняя секция кончается на 90 м |
+| 9 | 2×0.2 на рельсах | 129 м | 79 м | вдали он плоский (2 см по высоте) и неотличим от порога гермозатвора |
+
+### 26.1. Куб в две ячейки
+
+С 57 до 118 м у куба № 2 в эталоне четыре точки на кадр, а в дальностном образе от них
+остаются **две** — одно кольцо, два столбца. Вставленные организаторами точки не лежат на
+элевациях колец (п. 18.2), сетчатка раскладывает их по ближайшему кольцу, и пары ложатся в
+одну ячейку. Кандидату нужно четыре луча (за 90 м — три, п. 12.5), поэтому его нет вовсе, и
+никакое считывание или накопление тут ни при чём. Кольцевая сетка Pandar128 у горизонта —
+0.13°, куб 0.3 м на 100 м — 0.17°: настоящий прибор дал бы те же один-два луча по высоте.
+
+### 26.2. Правило
+
+LC11 у мухи настроен на цель в один-три омматидия на пустом фоне. В лобуле появился такой же
+канал (`lobula._small_targets`): пятно из двух-трёх лучей становится кандидатом, если
+
+* вся связная компонента, считая контекст над габаритом и по сторонам, не больше 4 лучей —
+  цель висит в пустоте, а не отколота от стены, свода или пола;
+* низ выше 0.5 м над рельсом, и вся она в основной секции габарита;
+* |u| ≤ 0.8 м;
+* фон за ней дальше 5 м (контраст ламины, переведённый в метры);
+* дальность 45–100 м: ближе предмет даёт четыре луча и без канала, дальше ось пути неточна.
+
+Вес такого наблюдения (`central_complex._small_quality`) — опора с нижним краем 0.5 (как у
+висящего в верхней секции), контраст, целостность и знакомость. Считывание MBON его не судит:
+кандидатов из двух лучей в его выборке не было ни одного. Опора снизу не требуется — канал как
+раз для висящего. Дальше решает, как и для всего, центральный комплекс: трек должен
+удерживаться на своём месте кадр за кадром.
+
+Почему |u| ≤ 0.8, а не вся ширина, — замерено: на всей ширине куб у края (№ 4) находится с 76 м
+вместо 63, но куб вне габарита (№ 5) даёт ложную тревогу с 81 м. Вдали ось пути ошибается на
+0.2–0.3 м (п. 20.1), и по одному кадру «внутри у края» от «снаружи у края» не отличить.
+
+Дальше 90 м канал для № 2 не срабатывает не из-за порогов: путь уходит в кривую, и куб в
+образе сливается со стеной той же дальности — компонента в 40 тысяч лучей от 4 до 150 м,
+контраст ламины ноль. Первый малый кандидат — на 90 м, где за кубом впервые открывается фон.
+
+### 26.3. Замер
+
+Все прогоны парные, остальные настройки — умолчания.
+
+| проверка | без канала | с каналом |
+|---|---|---|
+| синтетика организаторов | 9 из 10; № 2 с 45.0 м | 9 из 10; **№ 2 с 76.3 м**, остальные — те же дальности |
+| ложные треки на синтетике | 3 (24 кадра) | 3 (24 кадра) |
+| знакомая линия (LOO) | 5.7 на км, 8.37 % | 5.7 на км, 8.37 % |
+| незнакомая линия, памяти нет | 12.8 на км, 20.67 % | 12.8 на км, 20.67 % |
+| вторая половина `new_data` | 40 треков, 11.7 на км, 18.0 % | 40 треков, 11.7 на км, 18.0 % |
+| полигон, парно | — | 0→1: 0, 1→0: 0; посторонних 758 = 758 |
+| `doubleT_obstacle` | 99.5 % | 99.5 % |
+| кадр на синтетике, процессор | 52.0 / 55.8 и 52.9 / 61.9 мс | 52.5 / 56.3 и 52.2 / 56.1 мс |
+
+Малых кандидатов за всё время: 17 на 151 с синтетики, 2 на шести записях с поезда, 5 на 5650
+кадрах `new_data`, 84 на полигоне (15 560 наблюдений, ни одно решение не изменилось).
+Стоящие предметы канал не трогает по построению — у них опора снизу. Время кадра не
+изменилось: канал считает два `bincount` по уже готовым меткам кластеризации и собирает
+кандидатов только для крошечных компонент.
+
+Что проверено и не взято:
+
+* **верхняя секция до 130 м** (`top_d_max=130`): «2×2 сверху» 87 → 93 м — мало, чтобы
+  рисковать сводом на незнакомой линии;
+* **канал на всю ширину габарита** — выше;
+* **переобучить считывание MBON с висящими предметами** — настоящее лечение для № 4 (и замена
+  пола из п. 24), но по воронке выигрыш — 63 → около 70 м на одном предмете, а менялось бы всё
+  считывание; не успевается с четырьмя проверками до сдачи.
+
+Отдельное наблюдение о синтетике: предмет № 3 («0.3 на рельсе») вдали висит в воздухе — на
+81 м его точки на 3.9 м выше, чем вблизи, на 60–80 м подъём около 10 %, чего путь метро не
+допускает. Похоже, генератор ставит предмет по высоте того, что видно в этом месте. Если
+контрольная запись собрана так же, лежащее на пути вдали может выглядеть висящим, поэтому
+висящее посреди габарита стоит видеть — и пол из п. 24, и этот канал об этом.
+
+### 26.4. Чего не находим — сводка на 28.09
+
+Доля кадров с тревогой, когда предмет виден (полигон, итоговая конфигурация, крупные предметы —
+человек стоя, сидя, лёжа, чемодан, ящик, ведро):
+
+| смещение от оси | 0–15 м | 15–40 м | 40–55 м | 55–90 м | 90–130 м | 130–170 м |
+|---|---:|---:|---:|---:|---:|---:|
+| 0.0 м | 1.00 | 0.82 | 0.60 | 0.70 | 0.30 | 0.25 |
+| 0.9 м (у края) | **0.46** | **0.34** | 0.60 | 0.43 | 0.40 | 0.29 |
+
+У края вблизи хуже всего у платформы: на 0–15 м кандидат рождается в 21 % видимых наблюдений
+(без платформы — в 82 %). Разбор ящика у края на записи без платформы: на 12–45 м его лучи —
+часть компоненты в 37–41 тысячу лучей длиной 4–140 м (продольная конструкция у стены), и она
+выбрасывается целиком; причина та же, что в п. 12.7.
+
+`near_long` из п. 12.7 перемерен на итоговой конфигурации (`--set near_long=8`), парно:
+
+| проверка | без | `near_long = 8` |
+|---|---|---|
+| у края, 15–40 м | 0.34 | 0.49 |
+| на оси, 55–90 м | 0.70 | 0.66 |
+| полигон: переворотов | — | 0→1: 168, 1→0: 40 |
+| полигон: посторонних тревог | 758 | 983 |
+| знакомая линия | 5.7 на км, 8.37 % | 6.6 на км, 9.12 % |
+| незнакомая линия | 12.8 на км, 20.67 % | 16.8 на км, 22.68 % |
+| вторая половина `new_data` | 11.7 на км, 18.0 % | 14.4 на км, 21.3 % |
+| синтетика организаторов | 9 из 10, 3 ложных трека | то же |
+
+Не принято и теперь: четверть лишних ложных тревог за полосу, где при служебном торможении
+поезд и так в пределах тормозного пути.
+
+Остальное, чего мы не находим:
+
+* **ниже пола габарита** (0.28 м, в колее дальше 30 м — 0.16 м): камень 22 см, каска, бутылка,
+  кабель 6 см — на полигоне 0 на любой дальности. Это граница габарита, а не слепота: по ответу
+  организаторов лежащее в жёлобе препятствием не считается, а их предметы на рельсах (0.3 м и
+  брус 0.2 м) находятся;
+* **заходящее в габарит снаружи** (№ 6) — п. 20.3;
+* **вдали плоское на полотне** — брус 2 × 0.2 м организаторов за 80 м (2 см по высоте в
+  образе) неотличим от порога гермозатвора; находится с 79 м;
+* **тонкое** — стержень 5 см, с 13 м; **прозрачное** — стекло (README, «Про стекло честно»);
+* **за изгибом тоннеля** — дальше 130–170 м обнаружение 0.25–0.45, за 170 м около нуля: линии
+  взгляда нет (п. 3);
+* **лежащий человек за 90 м** — 0.04 на оси, **ведро за 90 м** — 0;
+* **ближе 4 м** (`d_min`) и в тени деталей самого поезда (п. 18.11); первые 11 кадров после
+  запуска — калибровка решётки.
+
+Не проверялось вовсе, данных нет: предмет, движущийся вдоль пути навстречу (тележка, человек
+бегом), дым, пыль, вода на полотне.
+
+Выключить — `small_rays: 0` в `config/flyguard.yaml` или `--set small_rays=0` у инструментов.
+Тестов 66: канал рождает кандидата из двух лучей в пустоте и не рождает его у стены, у края
+габарита, у полотна, с близким фоном и вне своего диапазона дальности; вес не зависит от MBON и
+гасится знакомостью.
+
+## 27. Чужая запись: QoS «best effort», подсказка про сеть, образ 28.09
+
+Вопрос пользователя: запустит ли жюри решение на своей записи. Формат облака, имя топика,
+раскладка скана и высота лидара уже подстраиваются сами (п. 18.1, 25). Оставались две вещи,
+при которых узел молча не получает ни одного кадра.
+
+### 27.1. Запись, опубликованная «best effort»
+
+По правилам DDS надёжный подписчик с издателем «best effort» несовместим — соединения нет
+вовсе. Узел подписывается надёжно (`best_effort: false`: при «best effort» потеря одного
+UDP-фрагмента выбрасывает весь 24-мегабайтный кадр), а `ros2 bag play` публикует с тем QoS,
+который записан в бэге. Все шесть выданных записей и синтетика организаторов записаны надёжно
+(`reliability: 1` в `metadata.yaml`), но драйвер лидара обычно публикует облако как «best
+effort», и запись с живого поезда может прийти такой.
+
+Теперь сторож входа, увидев издателя «best effort» на своём топике, переподписывается так же и
+пишет об этом в журнал (`node._match_publisher_qos`); при надёжном издателе ничего не меняется.
+Проверка — та же запись, проигранная «best effort» (`--qos-profile-overrides-path`):
+
+| образ | принято кадров |
+|---|---:|
+| прежний (26.09) | **0 из 252** |
+| новый | **252 из 252**, в журнале — предупреждение о переподписке |
+
+### 27.2. Контейнер без `--network host`
+
+Без него обнаружение DDS до хоста не доходит, издателя узел не видит и молча ждёт — снаружи это
+неотличимо от пустого тоннеля. Если издателя нет ни на одном топике 15 с, узел пишет раз в
+30 с, что при проигрывании на хосте контейнер нужен с `--network host --ipc host`. Проверено:
+контейнер без флага — предупреждение через 15 с.
+
+### 27.3. Образ и архив
+
+Образ пересобран поверх прежнего (`flyguard:2609`, 26.09: слои apt и PyTorch те же, код —
+заново) своим dockerd в WSL: `c49ded640d29`. Архив `flyguard_image.tar` — 4 732 318 208 байт,
+sha256 `515bdbc527ccfcaf81c22aed9bc766a7e5438d8c52d4a7501438c9dfe4a3d104`; 65 blob, хеш
+каждого сходится, индекс указывает на `c49ded640d29`, 74 слоя.
+
+В контейнере:
+
+| проверка | результат |
+|---|---|
+| `doubleT_obstacle`, видеокарта (4 прогона, старый и новый образ попеременно) | 201 из 201, тревога в 189 кадрах из 190, 55.8 м — во всех |
+| синтетика, процессор | 1510 из 1510; «0.3 посередине» — `ПРЕПЯТСТВИЕ: 76.3 м` в консоли узла |
+| ядро уровня жюри (квота 0.61), синтетика, старый / новый образ парно | 69.9 / 80.9 и 67.8 / 77.5 мс против 68.9 / 77.7 и 69.4 / 79.0 мс; 1510 из 1510 во всех четырёх |
+| ядро уровня жюри, `doubleT_obstacle`, старый / новый образ парно, по три прогона | медиана 59.5, 66.9, 72.0 мс против 63.2, 71.2, 55.6; принято 185, 201, 174 из 201 против 170, 198, 201 (26.09–27.09: 55 / 65 мс, 201 из 201) |
+
+Абсолютное время в WSL 28.09 гуляло между одинаковыми прогонами сильнее, чем меняет код: тот
+же прежний образ на видеокарте — 29.2 и 45.0 мс на `doubleT_obstacle`, новый на процессоре на
+синтетике — 44.8 и 60.2 мс; кадры терялись и у прежнего образа (на `doubleT_obstacle` до 27 из
+201), чего 26–27.09 не было ни разу. WSL перезапускался, кэш страниц у него почти пуст, и запись
+(24 МБ на кадр, 240 МБ/с) каждый раз читается с диска, заполненного на 98 %: проигрыватель
+отстаёт и отдаёт кадры пачками, а узел под квотой не успевает их принять. Поэтому о цене правок судим по парным прогонам (они совпадают) и по
+прямому замеру канала малых целей — около 1 мс на кадр (п. 26.3). Цифры времени в README
+оставлены прежними.
diff --git a/flyguard/central_complex.py b/flyguard/central_complex.py
index eb0c12e..678e354 100644
--- a/flyguard/central_complex.py
+++ b/flyguard/central_complex.py
@@ -331,6 +331,8 @@ def _quality(c: Candidate, use_shape: bool = True, mbon_power: float = 1.0,
     # дальности. Пояс над вагоном в исправном тоннеле пуст, поэтому нижний
     # край для висящего поднят до 0.5. EXPERIMENTS п. 19.
     top = c.h_min >= top_from
+    if c.extra and c.extra.get("small"):
+        return _small_quality(c, nov_fade_from, nov_fade_to)
     support = float(np.clip(c.n_rays / expected_rays(c.d), 0.5 if top else 0.25, 1.0))
 
     # Контраст к фону — главная улика вблизи и недоступная вдали. На 170 м
@@ -424,6 +426,30 @@ def _quality(c: Candidate, use_shape: bool = True, mbon_power: float = 1.0,
     return float(np.clip(hand * novel, 0.0, 1.0))
 
 
+def _small_quality(c: Candidate, nov_fade_from: float, nov_fade_to: float) -> float:
+    """Вес наблюдения из канала малых целей (`lobula._small_targets`).
+
+    Лобула уже потребовала от такого кандидата всё, что отличает висящий в
+    пустоте предмет от конструкции: крошечная компонента, низ над полотном,
+    ближе к оси, далёкий фон за ним. Поэтому из ручной формулы остаются опора
+    (с тем же нижним краем 0.5, что у висящего сверху: предмет в два луча — не
+    сомнительный, а маленький), контраст и целостность, а опора снизу и
+    компактность — нет: первая наказала бы как раз висящее, вторая у двух
+    лучей всегда единица. Обученное считывание MBON такой цели не судит: его
+    выборка собрана при обычном пороге, и кандидатов из двух лучей в ней не
+    было ни одного. Знакомость остаётся — память тоннеля по-прежнему гасит
+    то, что на этом месте видела.
+    """
+    support = float(np.clip(c.n_rays / expected_rays(c.d), 0.5, 1.0))
+    contrast = float(np.clip(c.gap / 3.0, 0.2, 1.0))
+    whole = float(np.clip((c.containment - 0.25) / 0.45, 0.05, 1.0))
+    novel = novelty_gain(c.novelty)
+    if nov_fade_from > 0.0 and c.d > nov_fade_from:
+        span = max(nov_fade_to - nov_fade_from, 1e-3)
+        novel = novel ** (1.0 - min((c.d - nov_fade_from) / span, 1.0))
+    return float(np.clip(support * contrast * whole * novel, 0.0, 1.0))
+
+
 def novelty_gain(novelty: float, lo: float = 0.15, hi: float = 0.50,
                  floor: float = 0.05) -> float:
     """Ответ MBON → множитель улики.
diff --git a/flyguard/lobula.py b/flyguard/lobula.py
index 39d2522..cfbc49f 100644
--- a/flyguard/lobula.py
+++ b/flyguard/lobula.py
@@ -292,7 +292,10 @@ def find_candidates(tf: TrackFrame, lam: LaminaOutput, corridor: Corridor, *,
                     platform_h_hi: float = 1.25,
                     h_top: float = 0.0, half_width_top: float = 0.0,
                     top_d_max: float = 90.0, top_detect: bool = False,
-                    top_min_rays: int = 3, cluster=None) -> list[Candidate]:
+                    top_min_rays: int = 3, cluster=None,
+                    small_rays: int = 0, small_ctx: int = 4, small_h: float = 0.5,
+                    small_u: float = 0.8, small_gap: float = 5.0,
+                    small_d: tuple[float, float] = (45.0, 100.0)) -> list[Candidate]:
     """Выделить кандидатов: связные пятна лучей, попавших в габарит.
 
     Кластеризация ведётся по **расширенной** области, а членство в габарите
@@ -300,6 +303,9 @@ def find_candidates(tf: TrackFrame, lam: LaminaOutput, corridor: Corridor, *,
     срезанный границей коридора, неотличим от предмета: обрезка сама создаёт
     компактное пятно нужного размера. Доля лучей, оставшихся внутри габарита
     (`containment`), сразу показывает, предмет это целиком или край стены.
+
+    `small_rays` > 0 включает канал малых целей (`_small_targets`): пятно из
+    двух-трёх лучей, висящее в пустом пространстве габарита.
     """
     if masks is None:
         masks = gauge_mask(tf, corridor, half_width=half_width, h_lo=h_lo,
@@ -342,6 +348,14 @@ def find_candidates(tf: TrackFrame, lam: LaminaOutput, corridor: Corridor, *,
     labels, n = (cluster or cluster_by_depth)(context, tf.r, col_reach=dilate_cols + 1)
     if n == 0:
         return []
+    # До разреза по фигуре: крошечную компоненту он не меняет, а метки после
+    # него перенумерованы.
+    small = (_small_targets(labels, n, inside, tf, lat, gap_img, h_hi=h_hi,
+                            min_rays=min_rays, min_rays_far=min_rays_far,
+                            min_rays_far_from=min_rays_far_from,
+                            rays=small_rays, max_ctx=small_ctx, h_min=small_h,
+                            u_max=small_u, gap_min=small_gap, d_range=small_d)
+             if small_rays > 0 else [])
     if split_gap > 0:
         # Контраст к окружению как признак фигуры. Если задан и порог движения,
         # выполняются оба условия сразу: стена должна и приближаться как предмет,
@@ -402,7 +416,7 @@ def find_candidates(tf: TrackFrame, lam: LaminaOutput, corridor: Corridor, *,
         need = np.where(dmean >= min_rays_far_from, float(min_rays_far),
                         float(min_rays))
     keep = np.flatnonzero(inner >= need)
-    if keep.size == 0:
+    if keep.size == 0 and not small:
         return []
     if keep.size > max_candidates:
         keep = keep[np.argsort(inner[keep])[::-1][:max_candidates]]
@@ -471,7 +485,15 @@ def find_candidates(tf: TrackFrame, lam: LaminaOutput, corridor: Corridor, *,
         if cand is not None:
             out.append(cand)
 
-    if use_top:
+    for sel, n_ctx in small:
+        cand = build(sel, n_ctx)
+        if cand is not None:
+            cand.extra["small"] = True
+            out.append(cand)
+
+    # `keep.size` — как было до канала малых целей: в кадре без обычных
+    # кандидатов проход по верхней секции не запускался и теперь не запускается
+    if use_top and keep.size:
         out += _hanging(tf, abs_lat, in_range, build, h_hi=h_hi, h_top=h_top,
                         half_width_top=half_width_top, top_d_max=top_d_max,
                         min_rays=top_min_rays, col_reach=dilate_cols + 1)
@@ -480,6 +502,78 @@ def find_candidates(tf: TrackFrame, lam: LaminaOutput, corridor: Corridor, *,
     return out
 
 
+def _small_targets(labels: np.ndarray, n: int, inside: np.ndarray, tf: TrackFrame,
+                   lat: np.ndarray, gap_img: np.ndarray, *, h_hi: float,
+                   min_rays: int, min_rays_far: int, min_rays_far_from: float,
+                   rays: int, max_ctx: int, h_min: float, u_max: float,
+                   gap_min: float, d_range: tuple[float, float]) -> list:
+    """Канал малых целей — то, чем LC11 и занят у мухи.
+
+    LC11 настроен на цель в один-три омматидия на пустом фоне и молчит, когда
+    пятно крупнее или сливается с окружением. Обычный порог кандидата (четыре
+    луча, за 90 м — три) такую цель не пропускает вовсе: куб 0.3 м из синтетики
+    организаторов висит посреди габарита, и с 57 до 118 м его четыре точки
+    ложатся в ДВЕ ячейки дальностного образа — одно кольцо, два столбца.
+    Кандидат не рождался, и первое срабатывание было на 45 м.
+
+    Два-три луча — мало, поэтому остальное требуется строго, и каждое
+    требование отсекает свой источник ложных тревог:
+
+    * вся связная компонента крошечная (`max_ctx` лучей, считая контекст над
+      габаритом и по сторонам): цель висит в пустоте, а не отколота от стены,
+      свода или пола;
+    * низ выше `h_min` над рельсом и вся — в основной секции габарита:
+      полотно и кромки на нём сюда не попадают, свисающее сверху ведёт свой
+      проход (`_hanging`);
+    * |u| не больше `u_max`: у края габарита вдали не различить, внутри
+      предмет или снаружи, — ошибка оси на 60–100 м 0.2–0.3 м (EXPERIMENTS
+      п. 20.1). На всей ширине куб у края находился с 76 м вместо 63, но куб
+      вне габарита давал ложную тревогу с 81 м;
+    * за ней далеко (`gap_min`, м): сзади должен быть фон, а не стена на той
+      же дальности;
+    * дальность в `d_range`: ближе предмет и так даёт четыре луча, дальше ось
+      пути неточна.
+
+    Вес такому наблюдению даёт `central_complex._quality` (ветка `small`), а
+    копится оно, как и всё, в центральном комплексе: одиночная вспышка трека
+    не поднимет, цель должна держаться на своём месте кадр за кадром.
+    Возвращает список (лучи в габарите, размер компоненты). EXPERIMENTS п. 26.
+    """
+    flat = labels.ravel()
+    ins = inside.ravel()
+    counts = np.bincount(flat, minlength=n + 1)
+    inner = np.bincount(flat, weights=ins.astype(np.float64), minlength=n + 1)
+    counts[0] = 0
+    pick = (inner >= rays) & (counts <= max_ctx)
+    pick[0] = False
+    if not pick.any():
+        return []
+    idx = np.flatnonzero(pick[flat])            # лучи отобранных компонент
+    lab = flat[idx]
+    o = np.argsort(lab, kind="stable")
+    idx, lab = idx[o], lab[o]
+    d_all, h_all = tf.d.ravel(), tf.h.ravel()
+    u_all, g_all = lat.ravel(), gap_img.ravel()
+    out = []
+    for grp in np.split(idx, np.flatnonzero(np.diff(lab)) + 1):
+        sel = grp[ins[grp]]
+        d = float(d_all[sel].mean())
+        need = min_rays_far if (min_rays_far > 0 and d >= min_rays_far_from) else min_rays
+        if sel.size >= need:
+            continue                             # это обычный кандидат
+        if not (d_range[0] <= d <= d_range[1]):
+            continue
+        h = h_all[sel]
+        if h.min() < h_min or h.max() >= h_hi:
+            continue
+        if abs(float(np.median(u_all[sel]))) > u_max:
+            continue
+        if float(np.median(g_all[sel])) < gap_min:
+            continue
+        out.append((sel, grp.size))
+    return out
+
+
 def _hanging(tf: TrackFrame, abs_lat, in_range, build, *, h_hi: float, h_top: float,
              half_width_top: float, top_d_max: float, min_rays: int,
              col_reach: int, margin_u: float = 0.3, below: float = 0.4) -> list[Candidate]:
diff --git a/flyguard/node.py b/flyguard/node.py
index 317ac12..9b543a4 100644
--- a/flyguard/node.py
+++ b/flyguard/node.py
@@ -67,6 +67,8 @@ class FlyGuardNode(Node):
             ("half_width_top", 1.0),
             # висящее посреди габарита: пол вероятности считывания, 0 — выключить
             ("hover_floor", 0.5),
+            # канал малых целей (LC11): кандидат из 2–3 лучей в пустоте габарита, 0 — выключить
+            ("small_rays", 2),
             ("top_d_max", 90.0),
             ("h_lo_core", 0.16),
             ("core_from", 30.0),
@@ -104,6 +106,7 @@ class FlyGuardNode(Node):
                         h_top=float(self.par["h_top"]),
                         half_width_top=float(self.par["half_width_top"]),
                         hover_floor=float(self.par["hover_floor"]),
+                        small_rays=int(self.par["small_rays"]),
                         top_d_max=float(self.par["top_d_max"]),
                         h_lo_core=float(self.par["h_lo_core"]),
                         core_from=float(self.par["core_from"]),
@@ -206,6 +209,7 @@ class FlyGuardNode(Node):
         # Без подсказки такой запуск выглядит как пустой тоннель.
         self._topics = topics
         self._pub_seen_at: float | None = None
+        self._started_at = time.monotonic()
         self._watch = self.create_timer(1.0, self._check_input)
 
         self.pub_status = self.create_publisher(ObstacleStatus, "/flyguard/obstacle", 10)
@@ -254,7 +258,17 @@ class FlyGuardNode(Node):
         pubs = sum(self.count_publishers(t) for t in self._topics)
         if not pubs:
             self._adopt_foreign_cloud()
+            # Издателей не видно вовсе: запись ещё не запущена — или контейнер без
+            # --network host, и обнаружение DDS до хоста не доходит. Без подсказки
+            # второе выглядит как узел, который просто ждёт.
+            waited = time.monotonic() - self._started_at
+            if waited >= 15.0:
+                self.get_logger().warn(
+                    f"облака точек нет уже {waited:.0f} с: издателя не видно ни на одном "
+                    f"топике. Если запись проигрывается на хосте, контейнер нужен с "
+                    f"--network host --ipc host", throttle_duration_sec=30.0)
             return
+        self._match_publisher_qos()
         now = time.monotonic()
         if self._pub_seen_at is None:
             self._pub_seen_at = now
@@ -265,6 +279,39 @@ class FlyGuardNode(Node):
                 f"запустите контейнер с --ipc host: без него кадры идут через "
                 f"/dev/shm, общей у контейнера с хостом нет", throttle_duration_sec=10.0)
 
+    def _match_publisher_qos(self) -> None:
+        """Издатель шлёт облако «best effort» — подписаться так же.
+
+        Надёжный подписчик с таким издателем по правилам DDS несовместим: кадры
+        не придут вовсе, и узел будет выглядеть как пустой тоннель. Наши записи
+        и синтетика организаторов записаны с надёжной доставкой, а
+        `ros2 bag play` публикует с записанным QoS, — но драйвер лидара обычно
+        публикует облако как «best effort», и запись с живого поезда может
+        прийти такой. Подписчик «best effort» принимает от издателей обоих
+        видов, однако крупный кадр надёжнее доставляется надёжно (конфиг,
+        `best_effort`), поэтому переключение — только по факту несовместимости.
+        """
+        if self._qos.reliability != QoSReliabilityPolicy.RELIABLE:
+            return
+        loose = sorted({t for t in self._topics
+                        for info in self.get_publishers_info_by_topic(t)
+                        if info.qos_profile.reliability == QoSReliabilityPolicy.BEST_EFFORT})
+        if not loose:
+            return
+        self._qos = QoSProfile(history=self._qos.history, depth=self._qos.depth,
+                               reliability=QoSReliabilityPolicy.BEST_EFFORT,
+                               durability=self._qos.durability)
+        for sub in self.subs:
+            self.destroy_subscription(sub)
+        self.subs = [self.create_subscription(PointCloud2, t, self._on_cloud, self._qos,
+                                              raw=self.raw)
+                     for t in self._topics]
+        self._pub_seen_at = None
+        self.get_logger().warn(
+            f"{', '.join(loose)}: издатель шлёт облако «best effort», а узел ждал "
+            f"надёжной доставки — такие не соединяются вовсе. Переподписался "
+            f"«best effort» (явно: best_effort:=true)")
+
     def _adopt_foreign_cloud(self) -> None:
         """Облако идёт в топик, которого нет в списке, — подписаться и на него.
 
diff --git a/flyguard/pipeline.py b/flyguard/pipeline.py
index 312fc68..15f45ae 100644
--- a/flyguard/pipeline.py
+++ b/flyguard/pipeline.py
@@ -167,6 +167,20 @@ class Params:
     hover_d: float = 80.0          # дальше — не действует: ось пути вдали неточна
     hover_depth: float = 1.5       # протяжённость вдоль пути до, м: длиннее — труба, поручень
     hover_width: float = 0.2       # ширина от, м: уже — провод, кронштейн, тонкая деталь
+    # Канал малых целей (LC11, см. lobula._small_targets): кандидат из двух-трёх
+    # лучей, если он висит в пустом пространстве габарита — вся связная
+    # компонента не больше `small_ctx` лучей, низ выше `small_h` над рельсом,
+    # |u| не больше `small_u`, фон за ним дальше `small_gap`, дальность от
+    # `small_d_from` до `small_d_to`. Куб 0.3 м посередине синтетики
+    # организаторов при обычном пороге в четыре луча находился с 45 м: с 57 м
+    # его точки ложатся в две ячейки образа. 0 — выключено. EXPERIMENTS п. 26.
+    small_rays: int = 2
+    small_ctx: int = 4
+    small_h: float = 0.5
+    small_u: float = 0.8
+    small_gap: float = 5.0
+    small_d_from: float = 45.0
+    small_d_to: float = 100.0
     # Поправка оценки модели на распространённость предметов: за этой
     # дальностью из логита вычитается типичный для полосы. 0 — не
     # поправлять. Замер — EXPERIMENTS п. 12.3.
@@ -589,7 +603,14 @@ class FlyGuard:
                                     half_width_top=self.p.half_width_top,
                                     top_d_max=self.p.top_d_max,
                                     top_detect=self.p.top_detect,
-                                    cluster=self._cluster)
+                                    cluster=self._cluster,
+                                    small_rays=self.p.small_rays,
+                                    small_ctx=self.p.small_ctx,
+                                    small_h=self.p.small_h,
+                                    small_u=self.p.small_u,
+                                    small_gap=self.p.small_gap,
+                                    small_d=(self.p.small_d_from,
+                                             self.p.small_d_to))
 
         with t("mushroom"):
             cands = self.memory.annotate(cands)
diff --git a/ros2_ws/src/flyguard/config/flyguard.yaml b/ros2_ws/src/flyguard/config/flyguard.yaml
index 7ec97ff..f233ac5 100644
--- a/ros2_ws/src/flyguard/config/flyguard.yaml
+++ b/ros2_ws/src/flyguard/config/flyguard.yaml
@@ -41,6 +41,13 @@ flyguard:
     # 0.3 м на высоте 1.2 м синтетики находится с 63 м вместо 31, ложных
     # тревог столько же. 0 — выключить. EXPERIMENTS п. 24.
     hover_floor: 0.5
+    # Канал малых целей (LC11): кандидат из двух-трёх лучей, если он висит в
+    # пустоте посреди габарита — вся связная компонента не больше 4 лучей, низ
+    # выше 0.5 м над рельсом, |u| до 0.8 м, фон за ним дальше 5 м, 45–100 м.
+    # Обычный порог — четыре луча, а куб 0.3 м организаторов с 57 м ложится в
+    # две ячейки образа: находился с 45 м, с каналом — с 76 м; ложных тревог
+    # столько же на всех проверках. 0 — выключить. EXPERIMENTS п. 26.
+    small_rays: 2
     # Пол между рельсами (|u| <= 0.85 м) опущен, но только дальше core_from:
     # лежащий человек высотой 0.30 м при поле 0.28 м виден верхушкой в два
     # сантиметра. Ближе пол прежний — там в полосу 0.16…0.28 м попадают
diff --git a/ros2_ws/src/flyguard/flyguard/central_complex.py b/ros2_ws/src/flyguard/flyguard/central_complex.py
index eb0c12e..678e354 100644
--- a/ros2_ws/src/flyguard/flyguard/central_complex.py
+++ b/ros2_ws/src/flyguard/flyguard/central_complex.py
@@ -331,6 +331,8 @@ def _quality(c: Candidate, use_shape: bool = True, mbon_power: float = 1.0,
     # дальности. Пояс над вагоном в исправном тоннеле пуст, поэтому нижний
     # край для висящего поднят до 0.5. EXPERIMENTS п. 19.
     top = c.h_min >= top_from
+    if c.extra and c.extra.get("small"):
+        return _small_quality(c, nov_fade_from, nov_fade_to)
     support = float(np.clip(c.n_rays / expected_rays(c.d), 0.5 if top else 0.25, 1.0))
 
     # Контраст к фону — главная улика вблизи и недоступная вдали. На 170 м
@@ -424,6 +426,30 @@ def _quality(c: Candidate, use_shape: bool = True, mbon_power: float = 1.0,
     return float(np.clip(hand * novel, 0.0, 1.0))
 
 
+def _small_quality(c: Candidate, nov_fade_from: float, nov_fade_to: float) -> float:
+    """Вес наблюдения из канала малых целей (`lobula._small_targets`).
+
+    Лобула уже потребовала от такого кандидата всё, что отличает висящий в
+    пустоте предмет от конструкции: крошечная компонента, низ над полотном,
+    ближе к оси, далёкий фон за ним. Поэтому из ручной формулы остаются опора
+    (с тем же нижним краем 0.5, что у висящего сверху: предмет в два луча — не
+    сомнительный, а маленький), контраст и целостность, а опора снизу и
+    компактность — нет: первая наказала бы как раз висящее, вторая у двух
+    лучей всегда единица. Обученное считывание MBON такой цели не судит: его
+    выборка собрана при обычном пороге, и кандидатов из двух лучей в ней не
+    было ни одного. Знакомость остаётся — память тоннеля по-прежнему гасит
+    то, что на этом месте видела.
+    """
+    support = float(np.clip(c.n_rays / expected_rays(c.d), 0.5, 1.0))
+    contrast = float(np.clip(c.gap / 3.0, 0.2, 1.0))
+    whole = float(np.clip((c.containment - 0.25) / 0.45, 0.05, 1.0))
+    novel = novelty_gain(c.novelty)
+    if nov_fade_from > 0.0 and c.d > nov_fade_from:
+        span = max(nov_fade_to - nov_fade_from, 1e-3)
+        novel = novel ** (1.0 - min((c.d - nov_fade_from) / span, 1.0))
+    return float(np.clip(support * contrast * whole * novel, 0.0, 1.0))
+
+
 def novelty_gain(novelty: float, lo: float = 0.15, hi: float = 0.50,
                  floor: float = 0.05) -> float:
     """Ответ MBON → множитель улики.
diff --git a/ros2_ws/src/flyguard/flyguard/lobula.py b/ros2_ws/src/flyguard/flyguard/lobula.py
index 39d2522..cfbc49f 100644
--- a/ros2_ws/src/flyguard/flyguard/lobula.py
+++ b/ros2_ws/src/flyguard/flyguard/lobula.py
@@ -292,7 +292,10 @@ def find_candidates(tf: TrackFrame, lam: LaminaOutput, corridor: Corridor, *,
                     platform_h_hi: float = 1.25,
                     h_top: float = 0.0, half_width_top: float = 0.0,
                     top_d_max: float = 90.0, top_detect: bool = False,
-                    top_min_rays: int = 3, cluster=None) -> list[Candidate]:
+                    top_min_rays: int = 3, cluster=None,
+                    small_rays: int = 0, small_ctx: int = 4, small_h: float = 0.5,
+                    small_u: float = 0.8, small_gap: float = 5.0,
+                    small_d: tuple[float, float] = (45.0, 100.0)) -> list[Candidate]:
     """Выделить кандидатов: связные пятна лучей, попавших в габарит.
 
     Кластеризация ведётся по **расширенной** области, а членство в габарите
@@ -300,6 +303,9 @@ def find_candidates(tf: TrackFrame, lam: LaminaOutput, corridor: Corridor, *,
     срезанный границей коридора, неотличим от предмета: обрезка сама создаёт
     компактное пятно нужного размера. Доля лучей, оставшихся внутри габарита
     (`containment`), сразу показывает, предмет это целиком или край стены.
+
+    `small_rays` > 0 включает канал малых целей (`_small_targets`): пятно из
+    двух-трёх лучей, висящее в пустом пространстве габарита.
     """
     if masks is None:
         masks = gauge_mask(tf, corridor, half_width=half_width, h_lo=h_lo,
@@ -342,6 +348,14 @@ def find_candidates(tf: TrackFrame, lam: LaminaOutput, corridor: Corridor, *,
     labels, n = (cluster or cluster_by_depth)(context, tf.r, col_reach=dilate_cols + 1)
     if n == 0:
         return []
+    # До разреза по фигуре: крошечную компоненту он не меняет, а метки после
+    # него перенумерованы.
+    small = (_small_targets(labels, n, inside, tf, lat, gap_img, h_hi=h_hi,
+                            min_rays=min_rays, min_rays_far=min_rays_far,
+                            min_rays_far_from=min_rays_far_from,
+                            rays=small_rays, max_ctx=small_ctx, h_min=small_h,
+                            u_max=small_u, gap_min=small_gap, d_range=small_d)
+             if small_rays > 0 else [])
     if split_gap > 0:
         # Контраст к окружению как признак фигуры. Если задан и порог движения,
         # выполняются оба условия сразу: стена должна и приближаться как предмет,
@@ -402,7 +416,7 @@ def find_candidates(tf: TrackFrame, lam: LaminaOutput, corridor: Corridor, *,
         need = np.where(dmean >= min_rays_far_from, float(min_rays_far),
                         float(min_rays))
     keep = np.flatnonzero(inner >= need)
-    if keep.size == 0:
+    if keep.size == 0 and not small:
         return []
     if keep.size > max_candidates:
         keep = keep[np.argsort(inner[keep])[::-1][:max_candidates]]
@@ -471,7 +485,15 @@ def find_candidates(tf: TrackFrame, lam: LaminaOutput, corridor: Corridor, *,
         if cand is not None:
             out.append(cand)
 
-    if use_top:
+    for sel, n_ctx in small:
+        cand = build(sel, n_ctx)
+        if cand is not None:
+            cand.extra["small"] = True
+            out.append(cand)
+
+    # `keep.size` — как было до канала малых целей: в кадре без обычных
+    # кандидатов проход по верхней секции не запускался и теперь не запускается
+    if use_top and keep.size:
         out += _hanging(tf, abs_lat, in_range, build, h_hi=h_hi, h_top=h_top,
                         half_width_top=half_width_top, top_d_max=top_d_max,
                         min_rays=top_min_rays, col_reach=dilate_cols + 1)
@@ -480,6 +502,78 @@ def find_candidates(tf: TrackFrame, lam: LaminaOutput, corridor: Corridor, *,
     return out
 
 
+def _small_targets(labels: np.ndarray, n: int, inside: np.ndarray, tf: TrackFrame,
+                   lat: np.ndarray, gap_img: np.ndarray, *, h_hi: float,
+                   min_rays: int, min_rays_far: int, min_rays_far_from: float,
+                   rays: int, max_ctx: int, h_min: float, u_max: float,
+                   gap_min: float, d_range: tuple[float, float]) -> list:
+    """Канал малых целей — то, чем LC11 и занят у мухи.
+
+    LC11 настроен на цель в один-три омматидия на пустом фоне и молчит, когда
+    пятно крупнее или сливается с окружением. Обычный порог кандидата (четыре
+    луча, за 90 м — три) такую цель не пропускает вовсе: куб 0.3 м из синтетики
+    организаторов висит посреди габарита, и с 57 до 118 м его четыре точки
+    ложатся в ДВЕ ячейки дальностного образа — одно кольцо, два столбца.
+    Кандидат не рождался, и первое срабатывание было на 45 м.
+
+    Два-три луча — мало, поэтому остальное требуется строго, и каждое
+    требование отсекает свой источник ложных тревог:
+
+    * вся связная компонента крошечная (`max_ctx` лучей, считая контекст над
+      габаритом и по сторонам): цель висит в пустоте, а не отколота от стены,
+      свода или пола;
+    * низ выше `h_min` над рельсом и вся — в основной секции габарита:
+      полотно и кромки на нём сюда не попадают, свисающее сверху ведёт свой
+      проход (`_hanging`);
+    * |u| не больше `u_max`: у края габарита вдали не различить, внутри
+      предмет или снаружи, — ошибка оси на 60–100 м 0.2–0.3 м (EXPERIMENTS
+      п. 20.1). На всей ширине куб у края находился с 76 м вместо 63, но куб
+      вне габарита давал ложную тревогу с 81 м;
+    * за ней далеко (`gap_min`, м): сзади должен быть фон, а не стена на той
+      же дальности;
+    * дальность в `d_range`: ближе предмет и так даёт четыре луча, дальше ось
+      пути неточна.
+
+    Вес такому наблюдению даёт `central_complex._quality` (ветка `small`), а
+    копится оно, как и всё, в центральном комплексе: одиночная вспышка трека
+    не поднимет, цель должна держаться на своём месте кадр за кадром.
+    Возвращает список (лучи в габарите, размер компоненты). EXPERIMENTS п. 26.
+    """
+    flat = labels.ravel()
+    ins = inside.ravel()
+    counts = np.bincount(flat, minlength=n + 1)
+    inner = np.bincount(flat, weights=ins.astype(np.float64), minlength=n + 1)
+    counts[0] = 0
+    pick = (inner >= rays) & (counts <= max_ctx)
+    pick[0] = False
+    if not pick.any():
+        return []
+    idx = np.flatnonzero(pick[flat])            # лучи отобранных компонент
+    lab = flat[idx]
+    o = np.argsort(lab, kind="stable")
+    idx, lab = idx[o], lab[o]
+    d_all, h_all = tf.d.ravel(), tf.h.ravel()
+    u_all, g_all = lat.ravel(), gap_img.ravel()
+    out = []
+    for grp in np.split(idx, np.flatnonzero(np.diff(lab)) + 1):
+        sel = grp[ins[grp]]
+        d = float(d_all[sel].mean())
+        need = min_rays_far if (min_rays_far > 0 and d >= min_rays_far_from) else min_rays
+        if sel.size >= need:
+            continue                             # это обычный кандидат
+        if not (d_range[0] <= d <= d_range[1]):
+            continue
+        h = h_all[sel]
+        if h.min() < h_min or h.max() >= h_hi:
+            continue
+        if abs(float(np.median(u_all[sel]))) > u_max:
+            continue
+        if float(np.median(g_all[sel])) < gap_min:
+            continue
+        out.append((sel, grp.size))
+    return out
+
+
 def _hanging(tf: TrackFrame, abs_lat, in_range, build, *, h_hi: float, h_top: float,
              half_width_top: float, top_d_max: float, min_rays: int,
              col_reach: int, margin_u: float = 0.3, below: float = 0.4) -> list[Candidate]:
diff --git a/ros2_ws/src/flyguard/flyguard/node.py b/ros2_ws/src/flyguard/flyguard/node.py
index 317ac12..9b543a4 100644
--- a/ros2_ws/src/flyguard/flyguard/node.py
+++ b/ros2_ws/src/flyguard/flyguard/node.py
@@ -67,6 +67,8 @@ class FlyGuardNode(Node):
             ("half_width_top", 1.0),
             # висящее посреди габарита: пол вероятности считывания, 0 — выключить
             ("hover_floor", 0.5),
+            # канал малых целей (LC11): кандидат из 2–3 лучей в пустоте габарита, 0 — выключить
+            ("small_rays", 2),
             ("top_d_max", 90.0),
             ("h_lo_core", 0.16),
             ("core_from", 30.0),
@@ -104,6 +106,7 @@ class FlyGuardNode(Node):
                         h_top=float(self.par["h_top"]),
                         half_width_top=float(self.par["half_width_top"]),
                         hover_floor=float(self.par["hover_floor"]),
+                        small_rays=int(self.par["small_rays"]),
                         top_d_max=float(self.par["top_d_max"]),
                         h_lo_core=float(self.par["h_lo_core"]),
                         core_from=float(self.par["core_from"]),
@@ -206,6 +209,7 @@ class FlyGuardNode(Node):
         # Без подсказки такой запуск выглядит как пустой тоннель.
         self._topics = topics
         self._pub_seen_at: float | None = None
+        self._started_at = time.monotonic()
         self._watch = self.create_timer(1.0, self._check_input)
 
         self.pub_status = self.create_publisher(ObstacleStatus, "/flyguard/obstacle", 10)
@@ -254,7 +258,17 @@ class FlyGuardNode(Node):
         pubs = sum(self.count_publishers(t) for t in self._topics)
         if not pubs:
             self._adopt_foreign_cloud()
+            # Издателей не видно вовсе: запись ещё не запущена — или контейнер без
+            # --network host, и обнаружение DDS до хоста не доходит. Без подсказки
+            # второе выглядит как узел, который просто ждёт.
+            waited = time.monotonic() - self._started_at
+            if waited >= 15.0:
+                self.get_logger().warn(
+                    f"облака точек нет уже {waited:.0f} с: издателя не видно ни на одном "
+                    f"топике. Если запись проигрывается на хосте, контейнер нужен с "
+                    f"--network host --ipc host", throttle_duration_sec=30.0)
             return
+        self._match_publisher_qos()
         now = time.monotonic()
         if self._pub_seen_at is None:
             self._pub_seen_at = now
@@ -265,6 +279,39 @@ class FlyGuardNode(Node):
                 f"запустите контейнер с --ipc host: без него кадры идут через "
                 f"/dev/shm, общей у контейнера с хостом нет", throttle_duration_sec=10.0)
 
+    def _match_publisher_qos(self) -> None:
+        """Издатель шлёт облако «best effort» — подписаться так же.
+
+        Надёжный подписчик с таким издателем по правилам DDS несовместим: кадры
+        не придут вовсе, и узел будет выглядеть как пустой тоннель. Наши записи
+        и синтетика организаторов записаны с надёжной доставкой, а
+        `ros2 bag play` публикует с записанным QoS, — но драйвер лидара обычно
+        публикует облако как «best effort», и запись с живого поезда может
+        прийти такой. Подписчик «best effort» принимает от издателей обоих
+        видов, однако крупный кадр надёжнее доставляется надёжно (конфиг,
+        `best_effort`), поэтому переключение — только по факту несовместимости.
+        """
+        if self._qos.reliability != QoSReliabilityPolicy.RELIABLE:
+            return
+        loose = sorted({t for t in self._topics
+                        for info in self.get_publishers_info_by_topic(t)
+                        if info.qos_profile.reliability == QoSReliabilityPolicy.BEST_EFFORT})
+        if not loose:
+            return
+        self._qos = QoSProfile(history=self._qos.history, depth=self._qos.depth,
+                               reliability=QoSReliabilityPolicy.BEST_EFFORT,
+                               durability=self._qos.durability)
+        for sub in self.subs:
+            self.destroy_subscription(sub)
+        self.subs = [self.create_subscription(PointCloud2, t, self._on_cloud, self._qos,
+                                              raw=self.raw)
+                     for t in self._topics]
+        self._pub_seen_at = None
+        self.get_logger().warn(
+            f"{', '.join(loose)}: издатель шлёт облако «best effort», а узел ждал "
+            f"надёжной доставки — такие не соединяются вовсе. Переподписался "
+            f"«best effort» (явно: best_effort:=true)")
+
     def _adopt_foreign_cloud(self) -> None:
         """Облако идёт в топик, которого нет в списке, — подписаться и на него.
 
diff --git a/ros2_ws/src/flyguard/flyguard/pipeline.py b/ros2_ws/src/flyguard/flyguard/pipeline.py
index 312fc68..15f45ae 100644
--- a/ros2_ws/src/flyguard/flyguard/pipeline.py
+++ b/ros2_ws/src/flyguard/flyguard/pipeline.py
@@ -167,6 +167,20 @@ class Params:
     hover_d: float = 80.0          # дальше — не действует: ось пути вдали неточна
     hover_depth: float = 1.5       # протяжённость вдоль пути до, м: длиннее — труба, поручень
     hover_width: float = 0.2       # ширина от, м: уже — провод, кронштейн, тонкая деталь
+    # Канал малых целей (LC11, см. lobula._small_targets): кандидат из двух-трёх
+    # лучей, если он висит в пустом пространстве габарита — вся связная
+    # компонента не больше `small_ctx` лучей, низ выше `small_h` над рельсом,
+    # |u| не больше `small_u`, фон за ним дальше `small_gap`, дальность от
+    # `small_d_from` до `small_d_to`. Куб 0.3 м посередине синтетики
+    # организаторов при обычном пороге в четыре луча находился с 45 м: с 57 м
+    # его точки ложатся в две ячейки образа. 0 — выключено. EXPERIMENTS п. 26.
+    small_rays: int = 2
+    small_ctx: int = 4
+    small_h: float = 0.5
+    small_u: float = 0.8
+    small_gap: float = 5.0
+    small_d_from: float = 45.0
+    small_d_to: float = 100.0
     # Поправка оценки модели на распространённость предметов: за этой
     # дальностью из логита вычитается типичный для полосы. 0 — не
     # поправлять. Замер — EXPERIMENTS п. 12.3.
@@ -589,7 +603,14 @@ class FlyGuard:
                                     half_width_top=self.p.half_width_top,
                                     top_d_max=self.p.top_d_max,
                                     top_detect=self.p.top_detect,
-                                    cluster=self._cluster)
+                                    cluster=self._cluster,
+                                    small_rays=self.p.small_rays,
+                                    small_ctx=self.p.small_ctx,
+                                    small_h=self.p.small_h,
+                                    small_u=self.p.small_u,
+                                    small_gap=self.p.small_gap,
+                                    small_d=(self.p.small_d_from,
+                                             self.p.small_d_to))
 
         with t("mushroom"):
             cands = self.memory.annotate(cands)
diff --git a/ros2_ws/src/flyguard/test/test_pipeline.py b/ros2_ws/src/flyguard/test/test_pipeline.py
index bdafdb7..81699ad 100644
--- a/ros2_ws/src/flyguard/test/test_pipeline.py
+++ b/ros2_ws/src/flyguard/test/test_pipeline.py
@@ -883,6 +883,106 @@ def test_gauge_mask_filters_platform_surface():
     assert inside[1]      # препятствие на колее сохранено
 
 
+class _LobulaFrame(_MockTrackFrame):
+    """Кадр в координатах пути со всем, что читает `find_candidates`."""
+
+    def __init__(self, d, u, h, valid):
+        super().__init__(d, u, h, valid)
+        self.r = np.where(self.valid, self.d, 0.0).astype(np.float32)   # «нет эха» — 0, как у сетчатки
+        self.floor_r = np.full(self.d.shape, np.inf, np.float32)
+        self.inten = np.zeros(self.d.shape, np.float32)
+        rows, cols = self.d.shape
+        self.layout = type("Layout", (), dict(
+            az_grid_deg=np.linspace(-2.0, 2.0, cols, dtype=np.float32),
+            el_deg=np.linspace(1.0, -1.0, rows, dtype=np.float32)))()
+
+
+def _small_scene():
+    """Два луча на 80 м посреди габарита на высоте 1.5 м; вокруг эха нет,
+    а ON-контраст ламины такой, что фон за ними на 20 м дальше."""
+    shape = (12, 40)
+    d = np.full(shape, 150.0, np.float32)
+    u = np.zeros(shape, np.float32)
+    h = np.full(shape, 1.5, np.float32)
+    valid = np.zeros(shape, bool)
+    on = np.zeros(shape, np.float32)
+    d[6, 20:22] = 80.0
+    u[6, 20:22] = (0.15, 0.30)
+    valid[6, 20:22] = True
+    on[6, 20:22] = 0.0025               # x = on·r = 0.2 → разрыв r·x/(1−x) = 20 м
+    return d, u, h, valid, on
+
+
+def _find(d, u, h, valid, on, **kw):
+    from flyguard.geometry import STRAIGHT
+    from flyguard.lobula import find_candidates
+
+    tf = _LobulaFrame(d, u, h, valid)
+    lam = type("Lam", (), dict(on=on, hole=np.zeros(on.shape, np.float32)))()
+    return find_candidates(tf, lam, STRAIGHT, half_width=1.2, h_lo=0.28, h_hi=2.3,
+                           **kw)
+
+
+def test_small_target_hanging_in_free_space_becomes_a_candidate():
+    """Канал малых целей: два луча в пустоте — кандидат, при обычном
+    пороге в четыре луча — ничего, и выключенный канал ничего не меняет."""
+    scene = _small_scene()
+    assert _find(*scene) == []                                  # по умолчанию выключен
+    assert _find(*scene, small_rays=0) == []
+    out = _find(*scene, small_rays=2)
+    assert len(out) == 1
+    c = out[0]
+    assert c.extra.get("small") and c.n_rays == 2
+    assert abs(c.d - 80.0) < 1e-3 and c.containment == 1.0 and c.gap > 15.0
+
+
+def test_small_target_rejects_what_is_attached_near_the_edge_or_on_the_wall():
+    """Те же два луча не проходят, если пятно — часть стены, стоит у края
+    габарита, фон за ним близко или дальность вне диапазона канала."""
+    d, u, h, valid, on = _small_scene()
+
+    # стенка той же дальности рядом, за краем габарита: компонента большая
+    wd, wu, wh, wv = d.copy(), u.copy(), h.copy(), valid.copy()
+    wd[2:11, 23] = 80.5
+    wu[2:11, 23] = 1.6
+    wh[2:11, 23] = np.linspace(0.5, 2.0, 9)
+    wv[2:11, 23] = True
+    assert _find(wd, wu, wh, wv, on, small_rays=2) == []
+
+    # у края габарита: вдали внутри он или снаружи — не различить
+    eu = u.copy()
+    eu[6, 20:22] = (1.0, 1.1)
+    assert _find(d, eu, h, valid, on, small_rays=2) == []
+
+    # фон вплотную — не висит в пустоте
+    assert _find(d, u, h, valid, on * 0.05, small_rays=2) == []
+
+    # у самого полотна — это не канал малых целей
+    lh = h.copy()
+    lh[6, 20:22] = 0.35
+    assert _find(d, u, lh, valid, on, small_rays=2) == []
+
+    # ближе диапазона канала предмет даёт четыре луча и без него
+    assert _find(d, u, h, valid, on, small_rays=2, small_d=(90.0, 130.0)) == []
+
+
+def test_small_target_weight_ignores_mbon_but_not_familiarity():
+    """Вес наблюдения малой цели: считывание MBON её не судит (двухлучевых
+    кандидатов в его выборке не было), а знакомость — судит."""
+    from flyguard.central_complex import _quality
+
+    c = _cand(d=80.0, n_rays=2, gap=20.0, containment=1.0, h_min=1.5,
+              depth=0.0, width=0.15, height=0.0)
+    c.novelty = 0.6
+    c.extra["mbon"] = 0.01
+    ordinary = _quality(c, mbon_power=1.5, mbon_blend=1.0)
+    c.extra["small"] = True
+    w = _quality(c, mbon_power=1.5, mbon_blend=1.0)
+    assert ordinary < 0.01 < 0.45 < w                  # модель больше не гасит
+    c.novelty = 0.1
+    assert _quality(c, mbon_power=1.5, mbon_blend=1.0) < 0.1 * w   # память гасит
+
+
 def test_descending_far_soft_warning_triggers_without_emergency():
     """На 130 м устойчивый трек поднимает предупреждение, но не экстренное торможение."""
     from flyguard.central_complex import CentralComplex, Track
diff --git a/tests/test_pipeline.py b/tests/test_pipeline.py
index 41ef585..8d7091a 100644
--- a/tests/test_pipeline.py
+++ b/tests/test_pipeline.py
@@ -885,6 +885,106 @@ def test_gauge_mask_filters_platform_surface():
     assert inside[1]      # препятствие на колее сохранено
 
 
+class _LobulaFrame(_MockTrackFrame):
+    """Кадр в координатах пути со всем, что читает `find_candidates`."""
+
+    def __init__(self, d, u, h, valid):
+        super().__init__(d, u, h, valid)
+        self.r = np.where(self.valid, self.d, 0.0).astype(np.float32)   # «нет эха» — 0, как у сетчатки
+        self.floor_r = np.full(self.d.shape, np.inf, np.float32)
+        self.inten = np.zeros(self.d.shape, np.float32)
+        rows, cols = self.d.shape
+        self.layout = type("Layout", (), dict(
+            az_grid_deg=np.linspace(-2.0, 2.0, cols, dtype=np.float32),
+            el_deg=np.linspace(1.0, -1.0, rows, dtype=np.float32)))()
+
+
+def _small_scene():
+    """Два луча на 80 м посреди габарита на высоте 1.5 м; вокруг эха нет,
+    а ON-контраст ламины такой, что фон за ними на 20 м дальше."""
+    shape = (12, 40)
+    d = np.full(shape, 150.0, np.float32)
+    u = np.zeros(shape, np.float32)
+    h = np.full(shape, 1.5, np.float32)
+    valid = np.zeros(shape, bool)
+    on = np.zeros(shape, np.float32)
+    d[6, 20:22] = 80.0
+    u[6, 20:22] = (0.15, 0.30)
+    valid[6, 20:22] = True
+    on[6, 20:22] = 0.0025               # x = on·r = 0.2 → разрыв r·x/(1−x) = 20 м
+    return d, u, h, valid, on
+
+
+def _find(d, u, h, valid, on, **kw):
+    from flyguard.geometry import STRAIGHT
+    from flyguard.lobula import find_candidates
+
+    tf = _LobulaFrame(d, u, h, valid)
+    lam = type("Lam", (), dict(on=on, hole=np.zeros(on.shape, np.float32)))()
+    return find_candidates(tf, lam, STRAIGHT, half_width=1.2, h_lo=0.28, h_hi=2.3,
+                           **kw)
+
+
+def test_small_target_hanging_in_free_space_becomes_a_candidate():
+    """Канал малых целей: два луча в пустоте — кандидат, при обычном
+    пороге в четыре луча — ничего, и выключенный канал ничего не меняет."""
+    scene = _small_scene()
+    assert _find(*scene) == []                                  # по умолчанию выключен
+    assert _find(*scene, small_rays=0) == []
+    out = _find(*scene, small_rays=2)
+    assert len(out) == 1
+    c = out[0]
+    assert c.extra.get("small") and c.n_rays == 2
+    assert abs(c.d - 80.0) < 1e-3 and c.containment == 1.0 and c.gap > 15.0
+
+
+def test_small_target_rejects_what_is_attached_near_the_edge_or_on_the_wall():
+    """Те же два луча не проходят, если пятно — часть стены, стоит у края
+    габарита, фон за ним близко или дальность вне диапазона канала."""
+    d, u, h, valid, on = _small_scene()
+
+    # стенка той же дальности рядом, за краем габарита: компонента большая
+    wd, wu, wh, wv = d.copy(), u.copy(), h.copy(), valid.copy()
+    wd[2:11, 23] = 80.5
+    wu[2:11, 23] = 1.6
+    wh[2:11, 23] = np.linspace(0.5, 2.0, 9)
+    wv[2:11, 23] = True
+    assert _find(wd, wu, wh, wv, on, small_rays=2) == []
+
+    # у края габарита: вдали внутри он или снаружи — не различить
+    eu = u.copy()
+    eu[6, 20:22] = (1.0, 1.1)
+    assert _find(d, eu, h, valid, on, small_rays=2) == []
+
+    # фон вплотную — не висит в пустоте
+    assert _find(d, u, h, valid, on * 0.05, small_rays=2) == []
+
+    # у самого полотна — это не канал малых целей
+    lh = h.copy()
+    lh[6, 20:22] = 0.35
+    assert _find(d, u, lh, valid, on, small_rays=2) == []
+
+    # ближе диапазона канала предмет даёт четыре луча и без него
+    assert _find(d, u, h, valid, on, small_rays=2, small_d=(90.0, 130.0)) == []
+
+
+def test_small_target_weight_ignores_mbon_but_not_familiarity():
+    """Вес наблюдения малой цели: считывание MBON её не судит (двухлучевых
+    кандидатов в его выборке не было), а знакомость — судит."""
+    from flyguard.central_complex import _quality
+
+    c = _cand(d=80.0, n_rays=2, gap=20.0, containment=1.0, h_min=1.5,
+              depth=0.0, width=0.15, height=0.0)
+    c.novelty = 0.6
+    c.extra["mbon"] = 0.01
+    ordinary = _quality(c, mbon_power=1.5, mbon_blend=1.0)
+    c.extra["small"] = True
+    w = _quality(c, mbon_power=1.5, mbon_blend=1.0)
+    assert ordinary < 0.01 < 0.45 < w                  # модель больше не гасит
+    c.novelty = 0.1
+    assert _quality(c, mbon_power=1.5, mbon_blend=1.0) < 0.1 * w   # память гасит
+
+
 def test_descending_far_soft_warning_triggers_without_emergency():
     """На 130 м устойчивый трек поднимает предупреждение, но не экстренное торможение."""
     from flyguard.central_complex import CentralComplex, Track