"""Извлечение таблицы каналов Pandar128E3X из руководства (Приложение A).

Даёт для каждого из 128 каналов: проектный азимутальный сдвиг и угол места,
диапазон измерения, признак ближнего поля, максимальную дальность при 10 %
отражения, признак «дальнобойного» канала и минимальную различимую
отражательную способность.

Зачем: поканальная дальность делает модель сенсора в синтетическом полигоне
честной (каналы 34–65 видят 200 м, а 98–128 — только ближнее поле), а
проектные углы служат независимой проверкой калибровки решётки по данным.

    python tools/extract_channel_table.py --pdf <путь> --out ros2_ws/src/flyguard/flyguard/data/pandar128_channels.csv
"""
from __future__ import annotations

import argparse
import csv
import re
from pathlib import Path

ANGLE = re.compile(r"^-?\d+\.\d+°$")
METERS = re.compile(r"^\(?(\d+(?:\.\d+)?)\s*m\)?$")

# в таблице встречаются типографские варианты: минус, полноширинные скобки
_NORMALISE = str.maketrans({"–": "-", "—": "-", "−": "-", "（": "(", "）": ")", " ": " "})


def _clean(s: str) -> str:
    return s.translate(_NORMALISE).strip()


def parse(pdf_path: str) -> list[dict]:
    import fitz

    doc = fitz.open(pdf_path)
    tokens: list[str] = []
    for page in doc:
        text = page.get_text()
        if "Appendix A: Channel distribution data" not in text:
            continue
        if "Chann" not in text and not re.search(r"^\d+\s*$", text, re.M):
            continue
        tokens.extend(_clean(line) for line in text.splitlines() if line.strip())

    # строки собираются в словарь по номеру канала, а не последовательно:
    # один сбой синхронизации на границе страницы иначе обрывает весь разбор
    found: dict[int, dict] = {}
    i = 0
    while i < len(tokens) - 9:
        # строка начинается с номера канала, за которым идут два угла
        if (tokens[i].isdigit() and ANGLE.match(tokens[i + 1] or "")
                and ANGLE.match(tokens[i + 2] or "")):
            ch = int(tokens[i])
            if not 1 <= ch <= 128 or ch in found:
                i += 1
                continue
            chunk = tokens[i:i + 10]
            m_min = METERS.match(chunk[3])
            m_max = METERS.match(chunk[4])
            near = chunk[5].upper() == "YES"
            m_10 = METERS.match(chunk[6])
            far = chunk[7].upper() == "YES"
            refl = chunk[8]
            highres = chunk[9].upper() == "YES"
            if not (m_min and m_max and m_10):
                i += 1
                continue
            found[ch] = dict(
                channel=ch,
                az_offset_deg=float(chunk[1].rstrip("°")),
                elevation_deg=float(chunk[2].rstrip("°")),
                range_min_m=float(m_min.group(1)),
                range_max_m=float(m_max.group(1)),
                near_field=int(near),
                max_range_10pct_m=float(m_10.group(1)),
                far_field=int(far),
                min_reflectivity=refl,
                high_res=int(highres),
            )
            i += 10
        else:
            i += 1
    return [found[k] for k in sorted(found)]


def main() -> None:
    ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
    ap.add_argument("--pdf", required=True)
    ap.add_argument("--out", required=True)
    args = ap.parse_args()

    rows = parse(args.pdf)
    if len(rows) != 128:
        print(f"ВНИМАНИЕ: разобрано {len(rows)} каналов вместо 128")
    out = Path(args.out)
    out.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    with open(out, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
        w = csv.DictWriter(f, fieldnames=list(rows[0]))
        w.writeheader()
        w.writerows(rows)

    import numpy as np
    az = np.array([r["az_offset_deg"] for r in rows])
    el = np.array([r["elevation_deg"] for r in rows])
    r10 = np.array([r["max_range_10pct_m"] for r in rows])
    print(f"разобрано каналов: {len(rows)} → {out}")
    print(f"  азимутальный сдвиг: {az.min():+.3f}°…{az.max():+.3f}° "
          f"(размах {az.ptp() if hasattr(az,'ptp') else np.ptp(az):.3f}°)")
    print(f"  угол места: {el.min():+.3f}°…{el.max():+.3f}°")
    print(f"  макс. дальность @10%: {r10.min():.0f}…{r10.max():.0f} м, "
          f"каналов с 200 м: {(r10 >= 200).sum()}")
    print(f"  ближнего поля: {sum(r['near_field'] for r in rows)}, "
          f"дальнобойных: {sum(r['far_field'] for r in rows)}, "
          f"высокого разрешения: {sum(r['high_res'] for r in rows)}")


if __name__ == "__main__":
    main()