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# Step - II
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## task - `0`
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1. [ ] 测试实体的 obo 准确度
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2. [ ] 测试实体摄像头的拍摄效果、范围
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3. [ ] 测试实体 turn 函数的转动效果
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1. [ ] 如果 obo 效果好，还是多增加一些中间的校准或许
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## task - `2`
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1. [ ] 实装"双线切线"的路径算法
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2. [ ] 同时采用「低头」的走路步态
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- [ ] 尽可能提高速度
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## task - `3`
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1. [ ] 上下坡节点判断的方式，优化为雷达的方案
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- [ ] 在实机上测试雷达的果
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2. [ ] 优化校准道中的识别效果，减小误差
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## task - `1 & 3～5`
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1. [ ] 全面测试多种二维码/箭头组合
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## task - `4`
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1. [ ] 优化石板路的走路效果
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# Step I
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## top
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1. “装货 / qrcode”
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2. 曲线赛道
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3. 上下坡
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- 存在两种可能性
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4. 石板道
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5. 栅栏 / 栏杆
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## Task-1：出生点 - 取货
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从二维码取货完，然后走到弯道入口。
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### 校准前方横线 & 距离距离
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RGB 摄像机所在位置的确定：
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主要是需要确定其高度。
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## Task-2：弯道任务
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过去，以及回来。两个方向都需要。
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## Task-2.5：识别
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> 根据箭头决定方向。
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这里采取传统cv的基于凸包计算的算法。
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## Task-3：上下坡
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同样需要考虑两个方向。（正式计时各有一半的概率）
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> 感觉两个坡度稍微有一点点区别。
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以及反方向。
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## Task-4：石板路 & 过栅栏
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## Task-5：走向卸货 & 卸货
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从上一个赛道结束到 B 二维码。
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也可能在另一边。
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这里是感觉在走过去的过程中就能判断二维码。
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