diff --git a/src/UAV_navigation_system/drone_main.py b/src/UAV_navigation_system/drone_main.py index 64aced148d..5b0afa90d7 100644 --- a/src/UAV_navigation_system/drone_main.py +++ b/src/UAV_navigation_system/drone_main.py @@ -9,53 +9,64 @@ import cv2 import numpy as np -# 添加项目路径，让Python能找到src模块 +# 添加项目路径，让Python能找到src模块（如果需要） sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) def ensure_directories(): - """确保所有目录都存在""" + """确保所有目录都存在（用于存储数据）""" + # 定义需要创建的目录列表 dirs = ['data/images', 'data/videos', 'data/logs', 'data/config'] for d in dirs: + # 如果目录不存在则创建 os.makedirs(d, exist_ok=True) print(f"✓ 目录已就绪: {d}") class SimpleDroneCamera: - """简单的无人机摄像头类""" + """简单的无人机摄像头类 - 模拟或真实摄像头""" def __init__(self, camera_id=0): + """ + 初始化摄像头 + Args: + camera_id: 摄像头ID，0通常表示默认摄像头 + """ self.camera_id = camera_id - self.cap = None + self.cap = None # OpenCV视频捕获对象 def open(self): """打开摄像头""" print(f"尝试打开摄像头 {self.camera_id}...") + # 尝试打开指定ID的摄像头 self.cap = cv2.VideoCapture(self.camera_id) + # 检查摄像头是否成功打开 if not self.cap.isOpened(): print("⚠️ 无法打开物理摄像头，使用模拟模式") - return False + return False # 打开失败 else: print("✓ 摄像头已连接") - return True + return True # 打开成功 def read_frame(self): - """读取一帧""" + """读取一帧图像""" + # 如果有摄像头且已打开，尝试读取帧 if self.cap and self.cap.isOpened(): ret, frame = self.cap.read() - if ret: + if ret: # 读取成功 return frame # 如果没有摄像头或读取失败，返回模拟图像 return self.simulate_frame() def simulate_frame(self): - """生成模拟图像""" + """生成模拟图像（在没有摄像头时使用）""" + # 创建黑色背景图像 width, height = 640, 480 frame = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8) - # 添加一些图形 + # 在图像上添加一些图形作为模拟内容 cv2.putText(frame, "无人机模拟视图", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) cv2.rectangle(frame, (100, 100), (300, 300), (255, 0, 0), 2) @@ -64,87 +75,94 @@ def simulate_frame(self): return frame def release(self): - """释放摄像头""" + """释放摄像头资源""" if self.cap: self.cap.release() print("摄像头已释放") def analyze_scene_simple(frame): - """简单场景分析（基于颜色）""" + """简单场景分析（基于颜色特征）""" + # 检查输入帧是否有效 if frame is None: return "未知", 0.5 - # 转换为HSV + # 将BGR颜色空间转换为HSV（色调、饱和度、明度）便于颜色分析 hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV) - # 检测绿色（植被） + # 检测绿色（植被）范围 green_mask = cv2.inRange(hsv, (35, 40, 40), (85, 255, 255)) + # 计算绿色像素占比 green_pct = np.sum(green_mask > 0) / green_mask.size - # 检测蓝色（水域） + # 检测蓝色（水域）范围 blue_mask = cv2.inRange(hsv, (100, 40, 40), (140, 255, 255)) + # 计算蓝色像素占比 blue_pct = np.sum(blue_mask > 0) / blue_mask.size - # 判断场景 - if green_pct > 0.3: + # 根据颜色占比判断场景类型 + if green_pct > 0.3: # 绿色占比超过30%认为是森林/草地 return "森林/草地", green_pct - elif blue_pct > 0.2: + elif blue_pct > 0.2: # 蓝色占比超过20%认为是水域 return "水域", blue_pct - else: + else: # 其他情况认为是城市/建筑区域 return "城市/建筑", max(green_pct, blue_pct) def get_decision(scene_type, confidence): - """根据场景类型做出决策""" + """根据场景类型做出飞行决策""" + # 决策映射表：不同场景类型对应的飞行决策 decisions = { "森林/草地": "✓ 安全区域，继续飞行", "水域": "⚠️ 接近水域，提高飞行高度", "城市/建筑": "⚠️ 城市区域，降低速度并避让", "未知": "? 无法识别，保持警戒" } + # 获取对应决策，如果没有匹配则返回默认决策 return decisions.get(scene_type, "保持当前状态") def main(): - """主函数""" + """主函数 - 无人机视觉导航系统主循环""" + # 打印程序标题和说明 print("=" * 50) print("无人机视觉导航系统") print("版本: 1.0.0") print("按 'q' 键退出，按 's' 键保存图像") print("=" * 50) - # 确保目录存在 + # 确保所需目录存在 ensure_directories() - # 创建无人机摄像头 + # 创建无人机摄像头对象 drone_cam = SimpleDroneCamera(camera_id=0) - drone_cam.open() + drone_cam.open() # 打开摄像头 - # 初始化状态 - battery = 100 - flight_time = 0 - frame_count = 0 - start_time = time.time() + # 初始化飞行状态变量 + battery = 100 # 电池电量（百分比） + flight_time = 0 # 飞行时间（秒） + frame_count = 0 # 已处理帧数 + start_time = time.time() # 飞行开始时间 print("\n开始飞行...") + # 主循环：处理每一帧图像 while True: - # 读取帧 + # 1. 读取当前帧 frame = drone_cam.read_frame() - frame_count += 1 + frame_count += 1 # 帧数计数器递增 - # 分析场景 + # 2. 分析场景类型 scene_type, confidence = analyze_scene_simple(frame) - # 获取决策 + # 3. 根据场景类型做出决策 decision = get_decision(scene_type, confidence) - # 更新状态 - flight_time = time.time() - start_time - battery = max(0, battery - 0.05) # 慢慢消耗电池 + # 4. 更新飞行状态 + flight_time = time.time() - start_time # 计算已飞行时间 + battery = max(0, battery - 0.05) # 模拟电池消耗（每帧减少0.05%） - # 在图像上显示信息 + # 5. 在图像上显示状态信息 info_lines = [ f"场景: {scene_type} ({confidence:.1%})", f"决策: {decision}", @@ -153,60 +171,68 @@ def main(): f"帧数: {frame_count}" ] - y_offset = 30 + # 逐行绘制状态信息到图像上 + y_offset = 30 # 文字起始y坐标 for line in info_lines: cv2.putText(frame, line, (10, y_offset), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 255), 1) - y_offset += 25 + y_offset += 25 # 每行文字间隔25像素 - # 显示图像 + # 6. 显示处理后的图像 cv2.imshow('无人机视觉导航', frame) - # 检查按键 - key = cv2.waitKey(1) & 0xFF - if key == ord('q'): # 按 q 退出 + # 7. 检查键盘输入 + key = cv2.waitKey(1) & 0xFF # 等待1毫秒并获取按键 + if key == ord('q'): # 按 'q' 键退出程序 + print("\n用户请求退出...") break - elif key == ord('s'): # 按 s 保存图像 + elif key == ord('s'): # 按 's' 键保存当前图像 filename = f"data/images/capture_{frame_count}.jpg" cv2.imwrite(filename, frame) print(f"✓ 保存图像: {filename}") - # 检查电池 + # 8. 检查电池电量（安全条件） if battery <= 0: print("\n⚠️ 电池耗尽！紧急降落...") break - # 限制运行时间（可选） - if flight_time > 60: # 60秒后自动停止 + # 9. 检查飞行时间限制（可选安全限制） + if flight_time > 60: # 运行60秒后自动停止（演示用途） print("\n⏰ 飞行时间到，安全降落...") break - # 清理 - drone_cam.release() - cv2.destroyAllWindows() + # 10. 清理资源 + drone_cam.release() # 释放摄像头 + cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有OpenCV窗口 - # 显示统计信息 + # 11. 打印飞行统计信息 print("\n" + "=" * 50) print("飞行统计:") print(f"- 总飞行时间: {flight_time:.1f} 秒") print(f"- 处理帧数: {frame_count}") - print(f"- 平均帧率: {frame_count / flight_time:.1f} FPS" if flight_time > 0 else "- 平均帧率: N/A") + # 计算平均帧率（FPS） + if flight_time > 0: + print(f"- 平均帧率: {frame_count / flight_time:.1f} FPS") + else: + print("- 平均帧率: N/A") print(f"- 最终电池: {battery:.1f}%") print("=" * 50) print("\n飞行结束！") - return 0 + return 0 # 返回成功状态码 +# Python标准入口点 if __name__ == "__main__": try: - exit_code = main() - except KeyboardInterrupt: + exit_code = main() # 运行主函数 + except KeyboardInterrupt: # 处理Ctrl+C中断 print("\n程序被用户中断") exit_code = 0 - except Exception as e: + except Exception as e: # 处理其他异常 print(f"\n程序出错: {e}") exit_code = 1 + # 等待用户确认退出（便于查看输出结果） input("\n按 Enter 键退出...") - sys.exit(exit_code) \ No newline at end of file + sys.exit(exit_code) # 退出程序 \ No newline at end of file diff --git a/src/UAV_navigation_system/mulu.test b/src/UAV_navigation_system/mulu.test new file mode 100644 index 0000000000..2af639ca9c --- /dev/null +++ b/src/UAV_navigation_system/mulu.test @@ -0,0 +1,17 @@ +Drone_Vision_Navigation/ +├── main.py # 主程序 +├── config.yaml # 配置文件 +├── requirements.txt # 依赖包 +├── data/ +│ ├── captured/ # 捕获的图像 +│ ├── training/ # 训练数据 +│ └── models/ # 模型文件（best_model.hs） +├── scripts/ +│ ├── droidcam_stream.py # DroidCam集成 +│ ├── battery_manager.py # 电池管理 +│ └── emergency_handler.py # 紧急处理 +├── utils/ +│ ├── image_processor.py # 图像处理 +│ ├── classifier.py # 分类器 +│ └── navigation_logic.py # 导航逻辑 +└── logs/ # 系统日志 \ No newline at end of file