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

从二维码取货完，然后走到弯道入口。

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。

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。

以及反方向。

Task-4：石板路 & 过栅栏


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。