添加了目录文件

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)
+    sys.exit(exit_code)  # 退出程序

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