mi-task/README.md

# Step - II

## task - `0`

1. [ ] 测试实体的 obo 准确度
2. [ ] 测试实体摄像头的拍摄效果、范围
3. [ ] 测试实体 turn 函数的转动效果
   1. [ ] 如果 obo 效果好，还是多增加一些中间的校准或许

## task - `2`

1. [ ] 实装"双线切线"的路径算法
2. [ ] 同时采用「低头」的走路步态
    - [ ] 尽可能提高速度

## task - `3`

1. [ ] 上下坡节点判断的方式，优化为雷达的方案
    - [ ] 在实机上测试雷达的果
2. [ ] 优化校准道中的识别效果，减小误差

## task - `1 & 3～5`

1. [ ] 全面测试多种二维码/箭头组合

## task - `4`

1. [ ] 优化石板路的走路效果

# Step I

## top

1. “装货 / qrcode”
2. 曲线赛道
3. 上下坡
    - 存在两种可能性
4. 石板道
5. 栅栏 / 栏杆

## Task-1：出生点 - 取货

![alt text](./res/readme/image.png)

从二维码取货完，然后走到弯道入口。

![alt text](./res/readme/image-1.png)

### 校准前方横线 & 距离距离

RGB 摄像机所在位置的确定：
主要是需要确定其高度。

## Task-2：弯道任务
过去，以及回来。两个方向都需要。

![alt text](./res/readme/image-2.png)
![alt text](./res/readme/image-3.png)

## Task-2.5：识别
> 根据箭头决定方向。

这里采取传统cv的基于凸包计算的算法。

## Task-3：上下坡
同样需要考虑两个方向。（正式计时各有一半的概率）
> 感觉两个坡度稍微有一点点区别。

![alt text](./res/readme/image-4.png)
![alt text](./res/readme/image-5.png)

以及反方向。

## Task-4：石板路 & 过栅栏

![alt text](./res/re adme/image-6.png)
![alt text](./res/readme/image-7.png)

![alt text](./res/readme/image-8.png)

## Task-5：走向卸货 & 卸货
从上一个赛道结束到 B 二维码。

也可能在另一边。
这里是感觉在走过去的过程中就能判断二维码。

![alt text](./res/readme/image-9.png)
![alt text](./res/readme/image-10.png)