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使用手册 - MDCS适配流程说明

2023-12-15T06:18:39Z

Cola ding：/* 配置流程 */

== 配置流程 ==

[[文件:Qwe1.png]]

[[文件:MDCS部署方法介绍-PPT 03.png]]

[[文件:车体配置流程 00.png]]

==== MedullaAdapter车体适配-目录 ====
• {ModelName}Cart.cs
• 定义车体信号（AsUpperIO、AsLowerIO、IOObjectMonitor），重载Init
• 若干Routine.cs
• 通常包括MotorRoutine、IORoutine、BatteryRoutine等
• 通信协议文件（PLC、ModBus、CAN等）
• {ModelName}Remote.cs
• 遥控器，用于测试运动控制是否正确（控制权限相当于Clumsy）

==== MedullaAdapter车体适配 ====
'''• {ModelName}Cart.cs'''
• 重载Init()函数：初始化时调用，通常对通信接口进行初始化
• 定义以下public member：
• AsUpperIO：上位向硬件发送的信号
• AsLowerIO：硬件向上位发送的信号
• IOObjectMonitor：其他通信协议中包含的信号，无需与上位交互

'''• 若干Routine.cs'''
• 重载Operation()函数：指定scanInterval，以该周期重复执行
Operation中读写信号的代码

• {ModelName}Remote.cs
• 重载Operation()函数：使用Throttle、DPad、Button等预定义好
的遥控器元件，实现对车体信号的遥控逻辑。可使用Medulla内
置的remote简单遥控器界面，也可以使用NetRemote界面

==== Detour建图 ====

• 里程计->添加里程计->2D激光 Odometry_0->启动
• 单线激光SLAM->添加图层->mainmap->闭环检测开启->建图模式
• 概览->车体布局->编辑->选中单线雷达frontlidar->根据实际雷达更
改以下参数：
• angleSgn：1为逆时针，-1为顺时针
• endAngle：扫描结束角度
• rangeStartAngle：有效扫描角度起始位置
• rangeEndAngle：有效扫描角度结束位置
• x，y，th：相对于轮轴中心的偏移量
• 在场地中移动车辆
• 完成建图后：
• 单线激光SLAM->mainmap->另存图层
• 主菜单->导航配置->保存

==== ClumsyAdapter运动适配-目录 ====
'''• {ModelName}cDef.cs'''
• 定义车体信号（AsUpperIO、AsLowerIO），重载Init、DriveStop
• Movements.cs
• 定义“单元动作”的集合，并实现对应的UI测试按钮
• {ModelName}Config.cs
• 运动参数
• AGV.cs
• 对接调度系统的接口（若干函数）

'''• {ModelName}cDef.cs'''
• 重新声明C中需要用到的信号
• 声明静态成员self
• 重载Init()函数：初始化时调用。一般需写self = this; ClumsyLib.Capture();
• 定义Drive类型，重载Write()函数。例如DifferentialWriterClass，WriteLR
• 重载DriveStop()函数：刹车时调用的函数
ClumsyAdapter运动适配

'''• Movements.cs'''
• 定义“单元动作”MovementDefinition。主要是重载Get()函数
（Generator Function，返回迭代器）
• 定义“动作测试按钮”MovementTest。重载Test()函数和TestStop()
函数

'''• AGV.cs'''
• 定义若干函数，对应Simple调度时下发的动作命令。主要使用
Movements.cs中定义的“单元动作”MovementDefinition

===== Simple建图 =====
'''• 添加车辆'''
• 将车开至业务站点所在位置，在UI上对应位置添加站点
• 添加路径，连接站点
• 编辑站点、路径的属性（与AMRScene中SiteFields和TrackFields对
应）
• 编辑Simple上的车辆属性（speed等）

===== AMRScene业务场景适配 =====
'''• {ModelName}Car.cs'''
• 定义SiteFields和TrackFields
• 定义若干TemplateTrackCoderSettings
• 定义若干TemplateSiteCoderSettings
• 其中：
• priority：值越大者越先检查
• useVerb：定义触发所需满足的条件
• blockVerb：终止符。为true则屏蔽剩下未检查的coder
• templateString：满足条件时编译生成的命令

===== 雷达适配 =====
• 雷达驱动类派生于Lidar2DIOObject
• 将点云数据整理为LidarPoint2D格式
• th：-180度~180度，逆时针为角度正方向，x轴正方向为0度
• d：距离，单位mm
• intensity：强度，0到1
• 提交每帧数据时：
• 将数据存至LidarPoint2D[] cachedLidar
• 更新scanC（帧号），同时frame += 1
• output()将数据同步至共享内存

[[文件:Qwe119.png]]

使用手册 - MDCS适配流程说明

2023-12-15T06:17:41Z

Cola ding：创建页面，内容为“== 配置流程 == 文件:Qwe1.png 缩略图文件:车体配置流程 00.png ==== MedullaAdapter车体适配-目录 ==== • {ModelName}Cart.cs • 定义车体信号（AsUpperIO、AsLowerIO、IOObjectMonitor），重载Init • 若干Routine.cs • 通常包括MotorRoutine、IORoutine、BatteryRoutine等 • 通信协议文件（PLC、ModBus、CAN等） • {ModelName}Remote.cs • 遥控器，用于测…”

== 配置流程 ==

[[文件:Qwe1.png]]

[[文件:MDCS部署方法介绍-PPT 03.png|缩略图]]

[[文件:车体配置流程 00.png]]

==== MedullaAdapter车体适配-目录 ====
• {ModelName}Cart.cs
• 定义车体信号（AsUpperIO、AsLowerIO、IOObjectMonitor），重载Init
• 若干Routine.cs
• 通常包括MotorRoutine、IORoutine、BatteryRoutine等
• 通信协议文件（PLC、ModBus、CAN等）
• {ModelName}Remote.cs
• 遥控器，用于测试运动控制是否正确（控制权限相当于Clumsy）

==== MedullaAdapter车体适配 ====
'''• {ModelName}Cart.cs'''
• 重载Init()函数：初始化时调用，通常对通信接口进行初始化
• 定义以下public member：
• AsUpperIO：上位向硬件发送的信号
• AsLowerIO：硬件向上位发送的信号
• IOObjectMonitor：其他通信协议中包含的信号，无需与上位交互

'''• 若干Routine.cs'''
• 重载Operation()函数：指定scanInterval，以该周期重复执行
Operation中读写信号的代码

• {ModelName}Remote.cs
• 重载Operation()函数：使用Throttle、DPad、Button等预定义好
的遥控器元件，实现对车体信号的遥控逻辑。可使用Medulla内
置的remote简单遥控器界面，也可以使用NetRemote界面

==== Detour建图 ====

• 里程计->添加里程计->2D激光 Odometry_0->启动
• 单线激光SLAM->添加图层->mainmap->闭环检测开启->建图模式
• 概览->车体布局->编辑->选中单线雷达frontlidar->根据实际雷达更
改以下参数：
• angleSgn：1为逆时针，-1为顺时针
• endAngle：扫描结束角度
• rangeStartAngle：有效扫描角度起始位置
• rangeEndAngle：有效扫描角度结束位置
• x，y，th：相对于轮轴中心的偏移量
• 在场地中移动车辆
• 完成建图后：
• 单线激光SLAM->mainmap->另存图层
• 主菜单->导航配置->保存

==== ClumsyAdapter运动适配-目录 ====
'''• {ModelName}cDef.cs'''
• 定义车体信号（AsUpperIO、AsLowerIO），重载Init、DriveStop
• Movements.cs
• 定义“单元动作”的集合，并实现对应的UI测试按钮
• {ModelName}Config.cs
• 运动参数
• AGV.cs
• 对接调度系统的接口（若干函数）

'''• {ModelName}cDef.cs'''
• 重新声明C中需要用到的信号
• 声明静态成员self
• 重载Init()函数：初始化时调用。一般需写self = this; ClumsyLib.Capture();
• 定义Drive类型，重载Write()函数。例如DifferentialWriterClass，WriteLR
• 重载DriveStop()函数：刹车时调用的函数
ClumsyAdapter运动适配

'''• Movements.cs'''
• 定义“单元动作”MovementDefinition。主要是重载Get()函数
（Generator Function，返回迭代器）
• 定义“动作测试按钮”MovementTest。重载Test()函数和TestStop()
函数

'''• AGV.cs'''
• 定义若干函数，对应Simple调度时下发的动作命令。主要使用
Movements.cs中定义的“单元动作”MovementDefinition

===== Simple建图 =====
'''• 添加车辆'''
• 将车开至业务站点所在位置，在UI上对应位置添加站点
• 添加路径，连接站点
• 编辑站点、路径的属性（与AMRScene中SiteFields和TrackFields对
应）
• 编辑Simple上的车辆属性（speed等）

===== AMRScene业务场景适配 =====
'''• {ModelName}Car.cs'''
• 定义SiteFields和TrackFields
• 定义若干TemplateTrackCoderSettings
• 定义若干TemplateSiteCoderSettings
• 其中：
• priority：值越大者越先检查
• useVerb：定义触发所需满足的条件
• blockVerb：终止符。为true则屏蔽剩下未检查的coder
• templateString：满足条件时编译生成的命令

===== 雷达适配 =====
• 雷达驱动类派生于Lidar2DIOObject
• 将点云数据整理为LidarPoint2D格式
• th：-180度~180度，逆时针为角度正方向，x轴正方向为0度
• d：距离，单位mm
• intensity：强度，0到1
• 提交每帧数据时：
• 将数据存至LidarPoint2D[] cachedLidar
• 更新scanC（帧号），同时frame += 1
• output()将数据同步至共享内存

[[文件:Qwe119.png]]

文件:Qwe119.png

2023-12-15T06:14:52Z

Cola ding：

文件:MDCS部署方法介绍-PPT 03.png

2023-12-15T06:13:41Z

Cola ding：

文件:车体配置流程 00.png

2023-12-15T06:10:12Z

Cola ding：

文件:Qwe1.png

2023-12-15T06:08:45Z

Cola ding：

首页

2023-12-15T06:07:50Z

Cola ding：/* 使用手册 */

[[文件:MDCS-2023.png|缩略图|159x159像素|MDCS logo 2023]]
MDCS is a robot fleet developing platform, including the following components:

[[Medulla]]: Efficient hardware communication and control platform.

Detour: Positioning system, built-in Lidar and Visual SLAM

Clumsy: Robot movement instruction platform, built-in typical movements for AGV/AMR.

Simple: Robot fleet management including traffic control system.

CycleGUI: Cycle based GUI framework, use co-routine to host GUI in an immediate-mode fashion. the co-routine is invoked only when a GUI refresh is needed.

== 基本概念介绍 ==
定位：AGV的定位是由独立模块【Detour】完成。Detour支持激光雷达和视觉的各类SLAM算法，包括[[具有高鲁棒性的激光SLAM算法|具有高鲁棒性的2D激光SLAM算法]]、[[地纹SLAM]]、[[天花板SLAM]]、[[二维码识别导航|二维码导航]]等。Detour可以使用Medulla提供的数据来源、也可以自行获取。整套MDCS实施时一般使用Medulla提供的数据来源。

AGV车载功能定义系统：由Medulla（硬件抽象逻辑）、Clumsy（车体运动抽象）组成；二者原理见[[车体抽象原理]]。Medulla+Clumsy可实现各类车体动作，最简单诸如[[巡线行走]]、[[绕障行走]]等，复杂一些的例子如[[自动识别工位并取放货]]、[[自动识别托盘取放货]]、[[识别料框并堆垛拆垛]]、[[联动天眼系统进行装卸车]]等。车载软件定义了AGV的能力集以及测试方法，并可由调度软件做动作组合从而完成整套任务。

调度：交管、包络、寻路等内核算法由SimpleCore提供，其原理参见[[内核运行原理]]，SimpleCore提供编程接口使得用户可对具体车型或业务场景设置包络。对调度的运行原理参见：[[AGV任务运行逻辑]] 。MDCS提供一个简单的壳层称为SimpleComposer，其提供UI和基础的车辆通信定义，在此之上还支持插件进一步定义车辆具体细节和业务逻辑。

== 使用手册 ==
[[MDCS-Walkthrough]]

[[使用手册 - MDCS简介]]

[[使用手册 - 定位导航]]

[[使用手册 - 分析定位问题]]

[[使用手册 - 车队管控]]

[[使用手册 - 激光+纹理导航|使用手册 - 激光纹理导航]]

[[使用手册-routing字段：设置车辆必经点（必不经点）逻辑]]

[[使用手册 - Simple:从使用到开发]]

[[使用手册 - Simple:coder（路径编译器）机制详解]]

[[使用手册 - Simple:包络如何定义]]

[[使用手册 - Medulla:相机使用方法 Camera Data Access Guide]]

[[使用手册 - Detour车体编辑器使用教学]]

[[使用手册 - 双雷达标定手册]]

[[使用手册 - 在地纹导航中使用二维码快速找回定位]]

[[使用手册 - MDCS软件部署方法介绍]]

[[使用手册 - Simple软件文件管理标准化作业]]

[[使用手册 - MDCS适配流程说明]]

[[使用手册 - MDCS适配详细说明]]

[[使用手册 - 有反+SLAM建图手册]]

[[使用手册 - Linux MDCS部署&配置&操作说明]]

[[使用手册 - 数据录制与回放手册]]

[[使用手册 - Simple图层合并手册]]

== 开发手册 ==
[[开发手册 - 轨迹跟踪]]

[[开发手册 - 目标跟踪]]

[[FAQ]] & Cheat sheet

[[待整理的杂项内容]]

== 接口 ==
[[Medulla-API|Medulla]]

[[Detour-API|Detour]]

[[Clumsy-API|Clumsy]]

[[Simple-API|Simple]]

== 术语和约定 ==
[[通用约定|MDCS开发通用约定]]

[[定位导航]]

[[MDCS参数表:Medulla]]

[[MDCS参数表:Detour]]

[[MDCS参数表:Clumsy]]

[[MDCS参数表:Simple]]

== 链接 ==
* [https://dl.lessokaji.com MDCS下载站]：MDCS的各类程序可在该站上下载
* [https://dev.lessokaji.com 技术讨论站]：包含FAQ、需求讨论、AGV项目实施经验等技术讨论
* [https://nuget.lessokaji.com MDCS专用Nuget源]：MDCS主要使用c#进行开发，该源包括主要会用的库
* [https://git.lessokaji.com MDCS代码库]：git源
* [https://auth.lessokaji.com MDCS授权站]：License授权、代码阅读和编译权限授权站

使用手册 - MDCS适配详细说明

2023-12-15T06:05:10Z

Cola ding：/* = */

==== 一、介绍 ====
MDCS（Medulla,Detour,Clumsy ,Simple ）是一套完整的 AGV（Automated Guided
Vehicle）小车自动驾驶模型与控制架构，它由以下 4 个软件组成：
 Medulla：硬件适配软件，针对不同的硬件进行通讯以及驱动适配；
 Detour：AGV 导航定位软件，可以进行 SLAM、二维码或 UWB 定位等；
 Clumsy：自动驾驶软件，定义了 AGV 的基本动作单元，例如转向/差动驱动控制，以
及取放料等动作；
 Simple：AGV 调度软件，进行多车的任务调度和路径规划。
请按照以下步骤进行适配：
==== 第一步，适配底盘--Medulla ====
一，根据通讯协议，我们先了解该车具备哪些硬件?
本适配工程硬件如下：IO 模块(modbus Tcp),电机驱动(can 总线),电池（串口 485）

====二、工程的组成 ====
工程的组成主要有：设备定义类为{proName}Cart.cs 还有其他 3 种主要的外设类，采用轮询
方式，分别控制 IO、电机、音乐和电池。命名为 IORoutine,MotorRoutine 和 MusicRoutine 和
BatteryRoutine，周期可以根据设备要求进行配置。
//梯形图逻辑，scanInterval 为扫描周期
[UseLadderLogic(logic = typeof(MotorRoutine), scanInterval = 20)]
[UseLadderLogic(logic = typeof(IORoutine), scanInterval = 100)]
[UseLadderLogic(logic = typeof(BatteryRoutine), scanInterval = 1000)]
[UseLadderLogic(logic = typeof(MusicLightRoutine), scanInterval = 100)]

===== 三、基本概念 =====
AsUpperIO:指 Clumsy 或遥控器等指定的属性，如下发速度，角度，避障区域等
AsLowerIO:指从硬件读取的信号属性，如按钮，灯光，音乐，编码器值等
IOObjectMonitor:用于界面显示供监控的变量

===== 四、进入适配 =====
了解以上概念，我们开始进入适配：
===== '''1,定义基础变量''' =====
分为与 Clumsy 交互的变量，IO 硬件控制的输入输出变量，编码器变量，通讯硬件变量，报
警变量，需要显示或中转使用的变量，具体可以根据项目协议表进行编写，如下：
[AsUpperIO(desc = "下发速度(0-1000)", timeOutReset= true)] public float velocity;
[AsUpperIO(desc = "下发方向盘角度", timeOutReset = true)] public float theta;
[AsLowerIO(desc = "实际方向盘角度")] public float actualTh;
[AsLowerIO(desc = "实际速度")] public float actualV;
[AsLowerIO(desc = "举升控制")] public int lift=0;
[AsLowerIO(desc = "货叉高度控制")] public int liftHeight;
[AsLowerIO(desc = "启动")] public int start;
[AsLowerIO(desc = "停止")] public int stop;
[AsLowerIO(desc = "复位")] public int reset;
[AsLowerIO(desc = "急停")] public int emergencyStop;

===== '''2，适配 IO 类''' =====
2.1 根据协议，此处我们使用 Modbus TCP 协议，驱动已经写好，直接
使用即可，首先初始化 ModbusTCP 服务，在 IORoutine 中进行编写,如下图
ModbusTCP mtcp = new ModbusTCP();
mtcp.start("192.168.127.1",502);//初始化 ModbusTCP 服务
2.2 初始化服务后，我们开始具体 IO 变量的读取和赋值。
var read = mtcp.registerBuffer(1, 0x0000, 1);//站号起始地址读取长度
var readData = read[0];
cart.start= readData >> 0 == 1 ? 1 : 0;
cart.stop= readData >> 1 == 1 ? 1 : 0;
........ 2.3 将所有 IO 适配后进行测试看读取和写入是否正确，然后我们进入下一步

===== '''3，适配电机驱动--重要''' =====
3.1 根据 CAN 协议，确认电机控制方法，此项目协议如下示范协议\CAN 协议.xlsxx，在
MotorRoutine 中进行编写。

[[文件:Qw1.png]]

3.2 根据协议，将速度以及角度通过报文下发给驱动器
public ZLGCAN can = new ZLGCAN();
public override void Operation()
{
var sendV = cart.velocity;
var sendTh = cart.theta;
can.sendMessage1(0x1a6, new byte[8]
{
(byte) (sendV > 0 ? 0x3 : 0x5), 0,
(byte) sendV,
(byte) (((int) sendTh * 10) & 0xff), (byte) (((int) -sendTh * 10) >> 8),
10, 10, 255
});
if (can.canRecv.TryGetValue(0x226, out var tup1))
{
cart.actualV = BitConverter.ToInt16(tup1.Item1, 2);
cart.actualTh = -BitConverter.ToInt16(tup1.Item1, 4) * 0.01f;
}
}
3.3 这一步完成了，我们就可以初步进行小车行走测试，通过 medulla 遥控器，在
SteerWheelCart 里面配置
//设置 MedullaAPI，使得 clumsy 等系统可以直接设置 IO 变量
[UseMedullaAPI(name = "move", UpperIOs = new[] {nameof(velocity), nameof(theta) })]
这时候我们要进行关键的一步，见文档示范协议\MDCS 部署程序配置.pdf 看 medulla 配置即
可
我们需要保证，下发-90° 驱动器实际反馈也是-90,并且实际舵轮转向也是左转 90°,下发线
速度，反馈的速度也应该和下发一致。
到这里 Medulla 的主要工作已经完成了，我们继续下面的其他硬件适配！

===== '''4，适配电池''' =====
4.1 此处我们使用了 485 通讯，因此我们要实例化 SerialPort，并且调用我们写的初始化串口
方法，传入需要开启的端口以及端口波特率
public static SerialPort serialPort;
initSerialPort("COM1", 9600);//初始化 COM1 端口，波特率 9600
4.2，端口打开后，我们就根据具体的电池协议进行报文的发送和读取了-协议

[[文件:Qw2.png]]

4.3 如下图根据协议，我们获取电池电压和电量
byte[] ToReadBytes = new byte[8] { 0x01, 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, 0x23, 0x04, 0x13 };
if (serialPort.IsOpen)
{
serialPort.BaseStream.Write(ToReadBytes, 0, ToReadBytes.Length);//写数据
byte[] respLine = stringToHex(serialPort.ReadLine());
if (respLine.Length < 20)
throw new Exception($"wrong ER response: {respLine}");
cart.voltage = (respLine[1] & 0xFF) << 8 | respLine[0];//电压
cart.soc = respLine[13];//电量
}
至此，电池就适配好了，我们继续下一步，声光以及按钮的逻辑编写

===== 5，声光按钮 =====
5.1 我们将声光报警分成这几个，然后我们针对这些模式，赋予不同的灯光以及音乐即可
var mode = 0;
if (cart.velocity != 0)
mode = 1;//运动状态模式 1
if (cart.soc < 25)
mode = 2;//低电压模式 2
if (cart.obstacleStop1==1 )
mode = 3;//近避障模式 3
if (cart.IsFault() || cart.com_can1 != 0 || cart.com_can2 != 0)
mode = 4;//报警模式 4
if (cart.lightFlash)
mode = 5;//声光报警模式 5
5.2 我们根据小车运动状态，将按钮逻辑写进程序里，保证按下启动按钮后，小车可以进行
移动，复位按钮可以复位报警或状态，停止或急停按钮可以停止小车，并且将报警状态显示
在监控画面，具体可参考代码。

===== 6，雷达数据的测试 =====
可参考示范协议以及说明\MDCS 部署程序配置.pdf，其他品牌雷达的驱动程序可以找我们
要，目前市面大部分雷达都已有适配驱动。
至此，我们 Medulla 部分完成，进入下一部分，Detour 的使用

=== 第二步，使用 Detour 定位软件-单线雷达 ===

==== 一、Detour 基础知识 ====
===== 1、Detour-车体编辑器 =====

[[文件:Qw3.png]]

概念 3-1-1 车体编辑器，是一个用于编辑车体模型，激光参数的配置工具。
概念 3-1-1 车体编辑器-单线雷达位置(x,y,th)，表示雷达相对驱动中心位置，mm 单位。
概念 3-1-2 车体编辑器-单线雷达角度方向(angleSgn：±1)，表示雷达角度方向，如雷达倒
装情况。
概念 3-1-1 车体编辑器-单线雷达起始角度(rangeStartAngle)，表示雷达开始扫描的角度值。
概念 3-1-2 车体编辑器-单线雷达结束角度(rangeEndAngle)，表示雷达结束扫描的角度值。
概念 3-1-3 车体编辑器-单线雷达扫描开始距离(ignoreDist)，用于屏蔽激光周围杂点或车体
部分垃圾数据，mm 单位。
概念 3-1-4 车体编辑器-单线雷达最大扫描距离(maxDist)，表示雷达扫描最大半径，mm 单
位。
1.1 如果我们有其他外设，均可在添加中添加并且配置

[[文件:Qw4.png]]

===== 2，Detour-detour.json 常用参数配置 =====
2.1 我们先打开 Detour 软件，然后界面左上角，导航配置，选择保存到 Detour 文件夹下，
命名 detour 即可，会保存一个 json 配置文件，里面存储了 Detour 初始的参数，有些我们需
要设置下会方便调试如下

[[文件:Qw5.png]]

2.2 具体常用的配置参数如下，我们先打开 detour.json 文件（右击记事本打开）
"recordLastPos": true, //代表自动记录上一个位置信息，可以用于断电后或 detour 关闭后，
再次打开 detour 会自动定位小车断电前的或关闭前记录的位置信息，可以省去重复的手动
定位操作
"autoStart": true,//表示打开软件是否自动启动激光，代替如下图按钮

[[文件:Qw6.png]]

==== 二，Detour 基础设置 ====
===== 1、车体绘制 =====
为什么要进行车体绘制？
过滤车体部分的激光数据，以免影响后期建图
1.1 我们打开 Detour-概览-车体布局-选择默认车体边框，如果为红色说明选中，如下

[[文件:Qw7.png]]

2，我们选择重绘值轮廓，在车体编辑器右上角，双击，然后我们我们根据车体大小绘制出
车体轮廓即可，下图由于离线，所以无法看到激光数据，正常是可以看到激光数据的，我们
尽量让激光车体周围没有杂点即可。

[[文件:Qw8.png]]

===== 3，激光参数 =====
3.1 完成车体绘制后，我们选中激光，右侧会刷新出属性，我们需要修改的主要是 xyth 参数，
以及 angleSgn 用于指示激光雷达扫描方向，1 为逆时针扫描，-1 为顺时针扫描。endAngle，
为激光雷达扫描的最后一个点的角度。这两个参数必须配置，常见的雷达配置如
下：
1. 倍加福、万集、科力、西克 Nano 系列雷达， angleSgn=1, endAngle=180
2. 星秒雷达：angleSgn=1，endAngle=0
3. 西克 LMS 系列雷达，angleSgn=1, endAngle=270
3.2 激光物体参数填写完成后，我们需要对激光再次进行二次标定，这个标定是用来修正机
械安装误差

===== 三，Detour 建图方法 =====
请参考示范协议以及说明\MDCS 建图和路线绘制.pdf
=====
<nowiki>=====四，Detour 定位接口 =====</nowiki>

1，暂停 Detour 地图匹配功能
1.1 此功能主要用于，特殊位置由于变化比较大，防止带飞小车定位，我们在小车不运动的
时候关闭实时匹配功能。
http://{ip}:4321/switchPosMatch?disabled=true //true 是关闭匹配，false 是打开
2，重定位
2.1 此工主要用于现场加入丢失定位，现场人员不会操作 AGV，可以把小车开到复位点，通
过按钮或者触摸屏进行该点重定位。
http://{ip}:4321/setLocation?x=11&y=22&th=33

=== 第三步，适配自动驾驶系统--Clumsy ===

Clumsy 是小车的运动控制组件。开发者需要做的是：底盘性能测试，定义运动控制的输入
输出变量、定义参数表、定义动作、定义动作测试例程，并提供调度接口。
===== 一，部署 Clumsy 以及测试优化底盘性能 =====
1,部署 Clumsy 请参考示范协议以及说明\MDCS 部署程序配置.pdf-Clumsy 配置

===== 二，车型定义 =====
===== 1 定义车型 =====
1.1 首先我们在{proName}Def.cs 文件中，因为底盘是单舵轮，所以定义 SwSteering 类，并且
继承 SteeringWriterClass，然后重写 WriteSteering 方法获取算法速度
public override void WriteSteering(float angle, float velocity)//重写 WriteSteering 获取
算法速度
{
SWDef.self.velocity = velocity;
SWDef.self.th = angle;
}
1.2 车型定义文件还需要重写 Init 方法，这个方法会在 Clumsy 启动时调用。
public override void Init()
{
self = this;设置 self=this，//使得其它类可以访问 SWDef 的实例
ClumsyLib.Capture();//调用 ClumsyLib.Capture();从而启动 Clumsy 的传感器采集功能
}
1.3 此外还需要重写 DriveStop 方法。
public override void DriveStop()
{
velocity = 0;
th = 0;
}

===== 2 定义与 Medulla 交互的变量 =====

2.1 MedullaAdapter 工程中设备定义类 SWDefCart.cs 中摘抄标记了 AsUpperIO 和 AsLowerIO
的字段。这些字段中，AsLowerIO 字段会自动更新，AsUpperIO 字段会自动下发,因此我们将
需要交互的变量复制过来即可。
public static SWDef self;
public static MedullaInterface mInterface = new MedullaInterface();
[AsUpperIO(desc = "下发速度(0-1000)", timeOutReset = true)] public float velocity;
[AsUpperIO(desc = "下发方向盘角度", timeOutReset = true)] public float th;
[AsLowerIO(desc = "实际方向盘角度")] public float actualTh;
[AsLowerIO(desc = "实际速度")] public float actualV;
[AsUpperIO(desc = "货叉移动方向")] public int lift;
[AsLowerIO(desc = "电池充电接触器")] public int chargeContactor;
[AsLowerIO(desc = "货叉位置")] public int liftPos;
[AsLowerIO(desc = "货叉位置")] public bool getItem;
[AsLowerIO(desc = "举升目标位置")] public int liftTarget;
[AsLowerIO(desc = "障碍物减速区，为 0 时减速")] public int obstacleRetard;
[AsLowerIO(desc = "障碍物停止区 1，为 0 时停止")] public int obstacleStop1;
[AsLowerIO(desc = "障碍物停止区 2，为 0 时停止")] public int obstacleStop2;
这部分完成后，我们就开始进行自动功能的测试

===== 三定义动作 =====
1，定义一个货叉举升下降的动作
动作我们定义在 Movement.cs 文件里面，里面已有一些常用的动作，我们先从简单的开始：
1.1，货叉举升的动作使用 MovementDefinition 来定义。该类的 Get 方法应是一个 Generator
函数，通过 yield return true 来表示动作计算完毕待下发，释放 CPU 资源并等到下一个周期
再继续计算动作。这种方法可以使得动作编排足够紧凑，不需要复杂的状态机设计即可完成
复杂的动作序列。通过 Get()方法返回一个 IEnumerable <bool> 对象后，可产生一个 DriveTask
类进行动作执行。例子如下：
class LiftFork : MovementDefinition
{
public int liftTarget = 0;
public int liftStatu = 0;
public override IEnumerable<bool> Get()
{
Console.WriteLine($"Start lifting to {liftTarget}");
SWDef.self.liftTarget = liftTarget;
//根据货叉目标位置判断提升还是下降，并且记忆其状态
if (SWDef.self.liftPos < SWDef.self.liftTarget) { SWDef.self.lift = 1;
liftStatu = 1; }
else if (SWDef.self.liftPos >= SWDef.self.liftTarget) { SWDef.self.lift = -1;
liftStatu = -1; }
//如果目标位置和当前位置在 10mm 以内，循环跳出
while (Math.Abs(SWDef.self.liftPos - liftTarget) > 10)
yield return true;
SWDef.self.lift = 0;//货叉动作使能关闭
SWDef.self.liftPos = liftStatu;//给定到位状态
Thread.Sleep(500);
Console.WriteLine($"Done lifting to {liftTarget}");
}
}
1.2 以上我们一个货叉的动作就写好了，下面我们进行这个动作的测试

===== 四定义动作测试例程 =====
1，定义一个动作测试的流程
1.1 我们定义一个 ForkTest 类，继承 MovementTest，动作分为开始测试和停止，我们重写
TestStop 以及 Test 方法，Test 中我们先调出 UI 供输入货叉提升高度值，然后新建一个 DriveTask
任务，排列到任务中，进行执行，等到 LiftFork 中的 Get 方法完成返回 true ，任务结束。
class ForkTest : MovementTest
{
private DriveTask dt;
public override void TestStop()
{
dt?.Stop();
}
public override void Test()
{
//调出 UI 输入货叉提升高度值
if (InputBox.ShowDialog("input fork height") != DialogResult.OK) return;
dt = new DriveTask(new LiftFork()
{ liftTarget=Convert.ToInt32(InputBox.ResultValue) }.Get());
}
}
1.2，进行测试，我们重新编译 clumsy，在目录 build\clumsy 找到其生成的 dll，放到 clumsy.exe 目录下，我们打开 clsumy.exe，可以看到界面上有个“测试货叉起升”的按钮

[[文件:Qw9.png]]

我们点击即可进行动作测试，如果需要停止点击即可。
1.3 一个简单的动作测试我们就做好了，如果小车有其他功能也可以按照这个方法进行编
写。
注意：如果 clumsy 打开出现界面空白，后台没有加载插件或者加载其他插件失败请，点击
车辆配置，选择驱动，保存配置，再重启 clumsy 即可。

[[文件:Qw10.png]]

[[文件:Qw11.png]]

=== 五调度（Simple）接口编写 ===
===== 1 编写一个充电的接口 =====

1.1 这一部分我们在 AGV.c 文件中编写，这一块我们只用编写具体需要执行的方法，用来承
接 Clumsy 和 Medulla 之间逻辑，供调度使用
1.2 我们也从简单的开始，有个需求我们需要在特定位置进行小车的充电工作，我们定义一
个方法 Charge,其中参数 isCharge 由调度控制，如下
public void Charge(bool isCharge)
{
SWDef.self.chargeContactor = isCharge ? 1 : 0;
Console.WriteLine($"chargeContactor update to-{SWDef.self.chargeContactor}");
}
1.3 是不是很简单，将参数值赋给和 Medulla 交互的变量 chargeContactor 即可完成对充电口打开的
功能，如果有其他方法，比如切换障碍物区域控制音乐曲目，设置货叉高度等都可以这么实现。第四步，Simpe 的适配
关于 Simpe 软件如何使用，可以参考示范协议以及说明\MDCS 建图和路线绘制.pdf 中路线绘
制内容，本适配主要是在已经熟悉 Simpe 基础操作的基础上进行具体场景的适配以及业务开
发

==== 一，{proName}Car.cs 类中小车的动作编写 ====
===== 1 实现小车类 =====
1.1 我们在 DemoCar.cs 中创建一个 DemoCar 并且继承 ClumsyCar，并且在 DemoCar()方法中放置
我们需要执行的方法，用 Create()生成一个小车，给小车初始属性
public class DemoCar : ClumsyCar
{
static DemoCar()
{
//初始化小车需要实现的方法
}
public static async Task<DemoCar> Create() // boilerplate
{
var fl = new DemoCar()
{
lstatus = "连接中",
address = "127.0.0.1",
name = $"叉车底盘",
speed = 50,
haveCoordination = true
};
return fl;
}
}

===== 2 编写小车动作 =====
2.1 如果我想把所有线段都增加一个默认的 speed 标记，对于小场景可以手动添加，对于大
场景，我们可以动态的进行添加。
2.2 对于小车动作，我们带上 MethodMember 的标记，会显示在界面-车辆-选择小车-动作里面
[MethodMember(name = "增加 speed 标记", desc = "双击增加 speed 标记")]
public void AddSpeed()
{
//获取场景中所有的路线进行遍历
foreach (var tracks in SimpleLib.GetAllTracks())
{
//判断路线是否有 speed 字段，如果有不添加
if (!tracks.fields.ContainsKey("speed"))
{
//给所有的线段加上 100 的速度，当前也可以根据业务逻辑等灵活使用
tracks.fields.Add("speed","100");
}
}
}
2.3 如下图，我们写好后生成 dll，到\build\Simple 目录下，打开 simpeComposer，添加托盘
车，选中小车就可以看到增加 speed 标记的方法，双击就可以把所有线段增加速度
拓展 1：这个方法的好处是我们可以根据现场业务逻辑灵活使用，如果现场都是重复性工位，
每个工位都需要增加一个 shelf 字段，那么我们就可以动态的给全场景增加和删除字段了。
拓展 2：我们也可以给小车增加其他功能比如关闭障碍物，远程关机，屏蔽报警等功能

[[文件:Qw12.png]]

===== 3 编写 Coder-解释性编程 =====

3.1 编写 coder 可以根据业务场景灵活的调用 AGV.cs 方法，我们示范一个可以让叉车 A-B 倒
走，B-A 正走的案例
3.2 首先我们线段标记 reverseDst:10 代表需要倒走的目标点

[[文件:Qw13.png]]

3.3 然后程序中，我们需要在 TrackFields 类里面增加 reverseDst 属性
class TrackFields
{
public int speed = -1;
public int reverseDst = -1;
}
3.4 我们在 useVerb 里面判断 "track.reverseDst == dst.id" 如果条件满足，就执行
templateString 内容，调用 AGV.cs 方法里面的 ReverseGo 方法。
[TemplateTrackCoderSettings(
priority = 5,
useVerb = "track.reverseDst == dst.id",
blockVerb = "true",
templateString =
"agv.ReverseGo(${src.x},${src.y},${src.id},${dst.x},${dst.y},${dst.id},${track.id}," +
"${track.speed});",
siteFields = typeof(SiteFields),
trackFields = typeof(TrackFields))]
这样当我们需要小车从 A-B 走的时候就会自动将 ReverseGo 方法打包到 code 里面了

==== 二生成一个路径任务 ====
===== 1 创建一个移动任务 =====
1.1 我们首先要了解 Simple 的机制，Simple 中的路线编译器实现小车移动以及功能的脚本下
发，先创建一个计划 SegmentPlan，然后对这个计划进行寻路 FindRoute,会返回一个路线脚
本 code（包含 A-B 路线所有站点以及路线功能）,然后 SendScript(code)即可下发给 Clumsy，
Clumsy 解析然后进行移动或功能的实现。
1.2 了解以上我们开始编写一个简单的 move 动作，这一块我们在 Common.cs 里面编写，这
个方法和选中小车右击去某个点类似，具体流程如下方法：

[[文件:Qw14.png]]

1.3 我们可以写一个动作或者通过其他接口来调用这个 move 方法，这边我们就先用选中右
击站点来看下，可以看到，右击站点的时候，小车 Clumsy 命令窗口收到了这一串脚本，这
个脚本就是 SendScript(code) 里面 code 的内容，调用了 AGV.cs 的 Go()方法，Go 里面的参
数见绿色注释。
var host="127.0.0.1";
var agv=new AGV(){id=12, baseSpeed=1};
//srcx:起始点 X 坐标(mm)，srcy:起始点 Y 坐标(mm)，srcid:起始站点 ID，
//dstx:终点 X 坐标，dsty:终点 Y 坐标，dstid：终点 ID，trackid:路径 ID,speed：路线速度
agv.Go(0,0,5,11507.2998046875,-5134.02587890625,8,9,100);
; agv.Wait();
;agv.Wait();
1.4 Clumsy 收到后解析器会进行脚本的解析执行

==== 三创建链式进程任务 ====
===== 1 创建链式进程任务 =====
1.1 一般链式任务用于取放料的业务场景中，小车会先去取料再去放料，因此，我们这边写
了一个通用的链式任务方法。
1.2 进程任务继承 Mission 类，我们可以在进程，新建自定义进程，选择链式进程即可，然
后我们双击下面动作的启动进程，就可以通过界面点击进行取放料连贯动作，具体可以参考
ChainedDeliveryMission.cs 文件

[[文件:Qw15.png]]

[[文件:Qw16.png]]

1.2 这个是通过界面去调小车，我们也可以通过接口去调用，因此我们需要再写一个可以供
调用的接口出来 AutoEnqueue(),也很简单只用把 ManualEnqueue()复制，把起点和终点的赋值方法
改变即可，如下
public void AutoEnqueue(int getId,int putId)
{
try
{
Delivery former = null;
var missionField = StringDictConvert<ChainedDeliveryParams>.Convert(fields);
Delivery[] ls;
while (true)
{
var d = new Delivery();
if (former != null)
d.former = former;
Site srcSite, dstSite;
//获取起点 ID
srcSite =SimpleLib.GetSite(getId);
d.src = DemoCar.getId;
DemoCar.getId = 0;
if (former == null)
{
//获取终点 ID
dstSite = SimpleLib.GetSite(putId);
d.dst = DemoCar.putId;
DemoCar.putId = 0;
}
else
{
d.dst = d.former.src;
}
G.pushStatus($"排序了一个叉车搬运任务{d.id}: {srcSite.id} -> {d.dst}, 上序任
务:{former?.id}");
lock (sync)
{
queue.Enqueue(d);
}
former = d;
}
}
catch (Exception ex)
{
G.pushStatus($"结束任务链");
Console.WriteLine("ex", ex.Message);
}
}

==== 三，webApi 编写 ====
假设某个现场第三方调度我们小车，我们需要提供任务接口，状态接口，而且对方需要我们
的路线地图来进行他们的地图显示我们从以下作为案例供大家参考（WebApi.cs 文件）
===== 1，接收任务 =====
1.1 任务分为 2 种，一种是单点任务，一种是链式任务，具体请看代码

[[文件:Qw17.png]]

[[文件:Qw18.png]]

===== 2 上传状态 =====
1,我们需要提供小车状态给第三方系统，根据对方查询小车的编号返回对于小车的状态即可

[[文件:QW19.png]]

===== 3 上传地图 =====
1，由于第三方需要我们的地图，我们地图是 json 格式因此直接发送给对方即可

[[文件:QW20.png]]

拓展 1：如果想打开 Simpe 自动加载路线项目，请打开项目后，点击保存配置到 Simpe.exe
目录下 simpe.json 文件即可

[[文件:QW21.png]]

拓展 2：如果 Simpe 和 Clumsy 通讯不上，检查防火墙关闭还有端口是否开放，Simple 端口
也可以在 simpe.json 文件中配置

使用手册 - MDCS适配详细说明

2023-12-15T06:04:25Z

Cola ding：创建页面，内容为“==== 一、介绍 ==== MDCS（Medulla,Detour,Clumsy ,Simple ）是一套完整的 AGV（Automated Guided Vehicle）小车自动驾驶模型与控制架构，它由以下 4 个软件组成：  Medulla：硬件适配软件，针对不同的硬件进行通讯以及驱动适配；  Detour：AGV 导航定位软件，可以进行 SLAM、二维码或 UWB 定位等；  Clumsy：自动驾驶软件，定义了 AGV 的基本动作单元，例如转向/差动驱…”

==== 一、介绍 ====
MDCS（Medulla,Detour,Clumsy ,Simple ）是一套完整的 AGV（Automated Guided
Vehicle）小车自动驾驶模型与控制架构，它由以下 4 个软件组成：
 Medulla：硬件适配软件，针对不同的硬件进行通讯以及驱动适配；
 Detour：AGV 导航定位软件，可以进行 SLAM、二维码或 UWB 定位等；
 Clumsy：自动驾驶软件，定义了 AGV 的基本动作单元，例如转向/差动驱动控制，以
及取放料等动作；
 Simple：AGV 调度软件，进行多车的任务调度和路径规划。
请按照以下步骤进行适配：
==== 第一步，适配底盘--Medulla ====
一，根据通讯协议，我们先了解该车具备哪些硬件?
本适配工程硬件如下：IO 模块(modbus Tcp),电机驱动(can 总线),电池（串口 485）

====二、工程的组成 ====
工程的组成主要有：设备定义类为{proName}Cart.cs 还有其他 3 种主要的外设类，采用轮询
方式，分别控制 IO、电机、音乐和电池。命名为 IORoutine,MotorRoutine 和 MusicRoutine 和
BatteryRoutine，周期可以根据设备要求进行配置。
//梯形图逻辑，scanInterval 为扫描周期
[UseLadderLogic(logic = typeof(MotorRoutine), scanInterval = 20)]
[UseLadderLogic(logic = typeof(IORoutine), scanInterval = 100)]
[UseLadderLogic(logic = typeof(BatteryRoutine), scanInterval = 1000)]
[UseLadderLogic(logic = typeof(MusicLightRoutine), scanInterval = 100)]

===== 三、基本概念 =====
AsUpperIO:指 Clumsy 或遥控器等指定的属性，如下发速度，角度，避障区域等
AsLowerIO:指从硬件读取的信号属性，如按钮，灯光，音乐，编码器值等
IOObjectMonitor:用于界面显示供监控的变量

===== 四、进入适配 =====
了解以上概念，我们开始进入适配：
===== '''1,定义基础变量''' =====
分为与 Clumsy 交互的变量，IO 硬件控制的输入输出变量，编码器变量，通讯硬件变量，报
警变量，需要显示或中转使用的变量，具体可以根据项目协议表进行编写，如下：
[AsUpperIO(desc = "下发速度(0-1000)", timeOutReset= true)] public float velocity;
[AsUpperIO(desc = "下发方向盘角度", timeOutReset = true)] public float theta;
[AsLowerIO(desc = "实际方向盘角度")] public float actualTh;
[AsLowerIO(desc = "实际速度")] public float actualV;
[AsLowerIO(desc = "举升控制")] public int lift=0;
[AsLowerIO(desc = "货叉高度控制")] public int liftHeight;
[AsLowerIO(desc = "启动")] public int start;
[AsLowerIO(desc = "停止")] public int stop;
[AsLowerIO(desc = "复位")] public int reset;
[AsLowerIO(desc = "急停")] public int emergencyStop;

===== '''2，适配 IO 类''' =====
2.1 根据协议，此处我们使用 Modbus TCP 协议，驱动已经写好，直接
使用即可，首先初始化 ModbusTCP 服务，在 IORoutine 中进行编写,如下图
ModbusTCP mtcp = new ModbusTCP();
mtcp.start("192.168.127.1",502);//初始化 ModbusTCP 服务
2.2 初始化服务后，我们开始具体 IO 变量的读取和赋值。
var read = mtcp.registerBuffer(1, 0x0000, 1);//站号起始地址读取长度
var readData = read[0];
cart.start= readData >> 0 == 1 ? 1 : 0;
cart.stop= readData >> 1 == 1 ? 1 : 0;
........ 2.3 将所有 IO 适配后进行测试看读取和写入是否正确，然后我们进入下一步

===== '''3，适配电机驱动--重要''' =====
3.1 根据 CAN 协议，确认电机控制方法，此项目协议如下示范协议\CAN 协议.xlsxx，在
MotorRoutine 中进行编写。

[[文件:Qw1.png]]

3.2 根据协议，将速度以及角度通过报文下发给驱动器
public ZLGCAN can = new ZLGCAN();
public override void Operation()
{
var sendV = cart.velocity;
var sendTh = cart.theta;
can.sendMessage1(0x1a6, new byte[8]
{
(byte) (sendV > 0 ? 0x3 : 0x5), 0,
(byte) sendV,
(byte) (((int) sendTh * 10) & 0xff), (byte) (((int) -sendTh * 10) >> 8),
10, 10, 255
});
if (can.canRecv.TryGetValue(0x226, out var tup1))
{
cart.actualV = BitConverter.ToInt16(tup1.Item1, 2);
cart.actualTh = -BitConverter.ToInt16(tup1.Item1, 4) * 0.01f;
}
}
3.3 这一步完成了，我们就可以初步进行小车行走测试，通过 medulla 遥控器，在
SteerWheelCart 里面配置
//设置 MedullaAPI，使得 clumsy 等系统可以直接设置 IO 变量
[UseMedullaAPI(name = "move", UpperIOs = new[] {nameof(velocity), nameof(theta) })]
这时候我们要进行关键的一步，见文档示范协议\MDCS 部署程序配置.pdf 看 medulla 配置即
可
我们需要保证，下发-90° 驱动器实际反馈也是-90,并且实际舵轮转向也是左转 90°,下发线
速度，反馈的速度也应该和下发一致。
到这里 Medulla 的主要工作已经完成了，我们继续下面的其他硬件适配！

===== '''4，适配电池''' =====
4.1 此处我们使用了 485 通讯，因此我们要实例化 SerialPort，并且调用我们写的初始化串口
方法，传入需要开启的端口以及端口波特率
public static SerialPort serialPort;
initSerialPort("COM1", 9600);//初始化 COM1 端口，波特率 9600
4.2，端口打开后，我们就根据具体的电池协议进行报文的发送和读取了-协议

[[文件:Qw2.png]]

4.3 如下图根据协议，我们获取电池电压和电量
byte[] ToReadBytes = new byte[8] { 0x01, 0x03, 0x00, 0x00, 0x00, 0x23, 0x04, 0x13 };
if (serialPort.IsOpen)
{
serialPort.BaseStream.Write(ToReadBytes, 0, ToReadBytes.Length);//写数据
byte[] respLine = stringToHex(serialPort.ReadLine());
if (respLine.Length < 20)
throw new Exception($"wrong ER response: {respLine}");
cart.voltage = (respLine[1] & 0xFF) << 8 | respLine[0];//电压
cart.soc = respLine[13];//电量
}
至此，电池就适配好了，我们继续下一步，声光以及按钮的逻辑编写

===== 5，声光按钮 =====
5.1 我们将声光报警分成这几个，然后我们针对这些模式，赋予不同的灯光以及音乐即可
var mode = 0;
if (cart.velocity != 0)
mode = 1;//运动状态模式 1
if (cart.soc < 25)
mode = 2;//低电压模式 2
if (cart.obstacleStop1==1 )
mode = 3;//近避障模式 3
if (cart.IsFault() || cart.com_can1 != 0 || cart.com_can2 != 0)
mode = 4;//报警模式 4
if (cart.lightFlash)
mode = 5;//声光报警模式 5
5.2 我们根据小车运动状态，将按钮逻辑写进程序里，保证按下启动按钮后，小车可以进行
移动，复位按钮可以复位报警或状态，停止或急停按钮可以停止小车，并且将报警状态显示
在监控画面，具体可参考代码。

===== 6，雷达数据的测试 =====
可参考示范协议以及说明\MDCS 部署程序配置.pdf，其他品牌雷达的驱动程序可以找我们
要，目前市面大部分雷达都已有适配驱动。
至此，我们 Medulla 部分完成，进入下一部分，Detour 的使用

=== 第二步，使用 Detour 定位软件-单线雷达 ===

==== 一、Detour 基础知识 ====
===== 1、Detour-车体编辑器 =====

[[文件:Qw3.png]]

概念 3-1-1 车体编辑器，是一个用于编辑车体模型，激光参数的配置工具。
概念 3-1-1 车体编辑器-单线雷达位置(x,y,th)，表示雷达相对驱动中心位置，mm 单位。
概念 3-1-2 车体编辑器-单线雷达角度方向(angleSgn：±1)，表示雷达角度方向，如雷达倒
装情况。
概念 3-1-1 车体编辑器-单线雷达起始角度(rangeStartAngle)，表示雷达开始扫描的角度值。
概念 3-1-2 车体编辑器-单线雷达结束角度(rangeEndAngle)，表示雷达结束扫描的角度值。
概念 3-1-3 车体编辑器-单线雷达扫描开始距离(ignoreDist)，用于屏蔽激光周围杂点或车体
部分垃圾数据，mm 单位。
概念 3-1-4 车体编辑器-单线雷达最大扫描距离(maxDist)，表示雷达扫描最大半径，mm 单
位。
1.1 如果我们有其他外设，均可在添加中添加并且配置

[[文件:Qw4.png]]

===== 2，Detour-detour.json 常用参数配置 =====
2.1 我们先打开 Detour 软件，然后界面左上角，导航配置，选择保存到 Detour 文件夹下，
命名 detour 即可，会保存一个 json 配置文件，里面存储了 Detour 初始的参数，有些我们需
要设置下会方便调试如下

[[文件:Qw5.png]]

2.2 具体常用的配置参数如下，我们先打开 detour.json 文件（右击记事本打开）
"recordLastPos": true, //代表自动记录上一个位置信息，可以用于断电后或 detour 关闭后，
再次打开 detour 会自动定位小车断电前的或关闭前记录的位置信息，可以省去重复的手动
定位操作
"autoStart": true,//表示打开软件是否自动启动激光，代替如下图按钮

[[文件:Qw6.png]]

==== 二，Detour 基础设置 ====
===== 1、车体绘制 =====
为什么要进行车体绘制？
过滤车体部分的激光数据，以免影响后期建图
1.1 我们打开 Detour-概览-车体布局-选择默认车体边框，如果为红色说明选中，如下

[[文件:Qw7.png]]

2，我们选择重绘值轮廓，在车体编辑器右上角，双击，然后我们我们根据车体大小绘制出
车体轮廓即可，下图由于离线，所以无法看到激光数据，正常是可以看到激光数据的，我们
尽量让激光车体周围没有杂点即可。

[[文件:Qw8.png]]

===== 3，激光参数 =====
3.1 完成车体绘制后，我们选中激光，右侧会刷新出属性，我们需要修改的主要是 xyth 参数，
以及 angleSgn 用于指示激光雷达扫描方向，1 为逆时针扫描，-1 为顺时针扫描。endAngle，
为激光雷达扫描的最后一个点的角度。这两个参数必须配置，常见的雷达配置如
下：
1. 倍加福、万集、科力、西克 Nano 系列雷达， angleSgn=1, endAngle=180
2. 星秒雷达：angleSgn=1，endAngle=0
3. 西克 LMS 系列雷达，angleSgn=1, endAngle=270
3.2 激光物体参数填写完成后，我们需要对激光再次进行二次标定，这个标定是用来修正机
械安装误差

===== 三，Detour 建图方法 =====
请参考示范协议以及说明\MDCS 建图和路线绘制.pdf
=====
四，Detour 定位接口 =====
1，暂停 Detour 地图匹配功能
1.1 此功能主要用于，特殊位置由于变化比较大，防止带飞小车定位，我们在小车不运动的
时候关闭实时匹配功能。
http://{ip}:4321/switchPosMatch?disabled=true //true 是关闭匹配，false 是打开
2，重定位
2.1 此工主要用于现场加入丢失定位，现场人员不会操作 AGV，可以把小车开到复位点，通
过按钮或者触摸屏进行该点重定位。
http://{ip}:4321/setLocation?x=11&y=22&th=33

=== 第三步，适配自动驾驶系统--Clumsy ===

Clumsy 是小车的运动控制组件。开发者需要做的是：底盘性能测试，定义运动控制的输入
输出变量、定义参数表、定义动作、定义动作测试例程，并提供调度接口。
===== 一，部署 Clumsy 以及测试优化底盘性能 =====
1,部署 Clumsy 请参考示范协议以及说明\MDCS 部署程序配置.pdf-Clumsy 配置

===== 二，车型定义 =====
===== 1 定义车型 =====
1.1 首先我们在{proName}Def.cs 文件中，因为底盘是单舵轮，所以定义 SwSteering 类，并且
继承 SteeringWriterClass，然后重写 WriteSteering 方法获取算法速度
public override void WriteSteering(float angle, float velocity)//重写 WriteSteering 获取
算法速度
{
SWDef.self.velocity = velocity;
SWDef.self.th = angle;
}
1.2 车型定义文件还需要重写 Init 方法，这个方法会在 Clumsy 启动时调用。
public override void Init()
{
self = this;设置 self=this，//使得其它类可以访问 SWDef 的实例
ClumsyLib.Capture();//调用 ClumsyLib.Capture();从而启动 Clumsy 的传感器采集功能
}
1.3 此外还需要重写 DriveStop 方法。
public override void DriveStop()
{
velocity = 0;
th = 0;
}

===== 2 定义与 Medulla 交互的变量 =====

2.1 MedullaAdapter 工程中设备定义类 SWDefCart.cs 中摘抄标记了 AsUpperIO 和 AsLowerIO
的字段。这些字段中，AsLowerIO 字段会自动更新，AsUpperIO 字段会自动下发,因此我们将
需要交互的变量复制过来即可。
public static SWDef self;
public static MedullaInterface mInterface = new MedullaInterface();
[AsUpperIO(desc = "下发速度(0-1000)", timeOutReset = true)] public float velocity;
[AsUpperIO(desc = "下发方向盘角度", timeOutReset = true)] public float th;
[AsLowerIO(desc = "实际方向盘角度")] public float actualTh;
[AsLowerIO(desc = "实际速度")] public float actualV;
[AsUpperIO(desc = "货叉移动方向")] public int lift;
[AsLowerIO(desc = "电池充电接触器")] public int chargeContactor;
[AsLowerIO(desc = "货叉位置")] public int liftPos;
[AsLowerIO(desc = "货叉位置")] public bool getItem;
[AsLowerIO(desc = "举升目标位置")] public int liftTarget;
[AsLowerIO(desc = "障碍物减速区，为 0 时减速")] public int obstacleRetard;
[AsLowerIO(desc = "障碍物停止区 1，为 0 时停止")] public int obstacleStop1;
[AsLowerIO(desc = "障碍物停止区 2，为 0 时停止")] public int obstacleStop2;
这部分完成后，我们就开始进行自动功能的测试

===== 三定义动作 =====
1，定义一个货叉举升下降的动作
动作我们定义在 Movement.cs 文件里面，里面已有一些常用的动作，我们先从简单的开始：
1.1，货叉举升的动作使用 MovementDefinition 来定义。该类的 Get 方法应是一个 Generator
函数，通过 yield return true 来表示动作计算完毕待下发，释放 CPU 资源并等到下一个周期
再继续计算动作。这种方法可以使得动作编排足够紧凑，不需要复杂的状态机设计即可完成
复杂的动作序列。通过 Get()方法返回一个 IEnumerable <bool> 对象后，可产生一个 DriveTask
类进行动作执行。例子如下：
class LiftFork : MovementDefinition
{
public int liftTarget = 0;
public int liftStatu = 0;
public override IEnumerable<bool> Get()
{
Console.WriteLine($"Start lifting to {liftTarget}");
SWDef.self.liftTarget = liftTarget;
//根据货叉目标位置判断提升还是下降，并且记忆其状态
if (SWDef.self.liftPos < SWDef.self.liftTarget) { SWDef.self.lift = 1;
liftStatu = 1; }
else if (SWDef.self.liftPos >= SWDef.self.liftTarget) { SWDef.self.lift = -1;
liftStatu = -1; }
//如果目标位置和当前位置在 10mm 以内，循环跳出
while (Math.Abs(SWDef.self.liftPos - liftTarget) > 10)
yield return true;
SWDef.self.lift = 0;//货叉动作使能关闭
SWDef.self.liftPos = liftStatu;//给定到位状态
Thread.Sleep(500);
Console.WriteLine($"Done lifting to {liftTarget}");
}
}
1.2 以上我们一个货叉的动作就写好了，下面我们进行这个动作的测试

===== 四定义动作测试例程 =====
1，定义一个动作测试的流程
1.1 我们定义一个 ForkTest 类，继承 MovementTest，动作分为开始测试和停止，我们重写
TestStop 以及 Test 方法，Test 中我们先调出 UI 供输入货叉提升高度值，然后新建一个 DriveTask
任务，排列到任务中，进行执行，等到 LiftFork 中的 Get 方法完成返回 true ，任务结束。
class ForkTest : MovementTest
{
private DriveTask dt;
public override void TestStop()
{
dt?.Stop();
}
public override void Test()
{
//调出 UI 输入货叉提升高度值
if (InputBox.ShowDialog("input fork height") != DialogResult.OK) return;
dt = new DriveTask(new LiftFork()
{ liftTarget=Convert.ToInt32(InputBox.ResultValue) }.Get());
}
}
1.2，进行测试，我们重新编译 clumsy，在目录 build\clumsy 找到其生成的 dll，放到 clumsy.exe 目录下，我们打开 clsumy.exe，可以看到界面上有个“测试货叉起升”的按钮

[[文件:Qw9.png]]

我们点击即可进行动作测试，如果需要停止点击即可。
1.3 一个简单的动作测试我们就做好了，如果小车有其他功能也可以按照这个方法进行编
写。
注意：如果 clumsy 打开出现界面空白，后台没有加载插件或者加载其他插件失败请，点击
车辆配置，选择驱动，保存配置，再重启 clumsy 即可。

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[[文件:Qw11.png]]

=== 五调度（Simple）接口编写 ===
===== 1 编写一个充电的接口 =====

1.1 这一部分我们在 AGV.c 文件中编写，这一块我们只用编写具体需要执行的方法，用来承
接 Clumsy 和 Medulla 之间逻辑，供调度使用
1.2 我们也从简单的开始，有个需求我们需要在特定位置进行小车的充电工作，我们定义一
个方法 Charge,其中参数 isCharge 由调度控制，如下
public void Charge(bool isCharge)
{
SWDef.self.chargeContactor = isCharge ? 1 : 0;
Console.WriteLine($"chargeContactor update to-{SWDef.self.chargeContactor}");
}
1.3 是不是很简单，将参数值赋给和 Medulla 交互的变量 chargeContactor 即可完成对充电口打开的
功能，如果有其他方法，比如切换障碍物区域控制音乐曲目，设置货叉高度等都可以这么实现。第四步，Simpe 的适配
关于 Simpe 软件如何使用，可以参考示范协议以及说明\MDCS 建图和路线绘制.pdf 中路线绘
制内容，本适配主要是在已经熟悉 Simpe 基础操作的基础上进行具体场景的适配以及业务开
发

==== 一，{proName}Car.cs 类中小车的动作编写 ====
===== 1 实现小车类 =====
1.1 我们在 DemoCar.cs 中创建一个 DemoCar 并且继承 ClumsyCar，并且在 DemoCar()方法中放置
我们需要执行的方法，用 Create()生成一个小车，给小车初始属性
public class DemoCar : ClumsyCar
{
static DemoCar()
{
//初始化小车需要实现的方法
}
public static async Task<DemoCar> Create() // boilerplate
{
var fl = new DemoCar()
{
lstatus = "连接中",
address = "127.0.0.1",
name = $"叉车底盘",
speed = 50,
haveCoordination = true
};
return fl;
}
}

===== 2 编写小车动作 =====
2.1 如果我想把所有线段都增加一个默认的 speed 标记，对于小场景可以手动添加，对于大
场景，我们可以动态的进行添加。
2.2 对于小车动作，我们带上 MethodMember 的标记，会显示在界面-车辆-选择小车-动作里面
[MethodMember(name = "增加 speed 标记", desc = "双击增加 speed 标记")]
public void AddSpeed()
{
//获取场景中所有的路线进行遍历
foreach (var tracks in SimpleLib.GetAllTracks())
{
//判断路线是否有 speed 字段，如果有不添加
if (!tracks.fields.ContainsKey("speed"))
{
//给所有的线段加上 100 的速度，当前也可以根据业务逻辑等灵活使用
tracks.fields.Add("speed","100");
}
}
}
2.3 如下图，我们写好后生成 dll，到\build\Simple 目录下，打开 simpeComposer，添加托盘
车，选中小车就可以看到增加 speed 标记的方法，双击就可以把所有线段增加速度
拓展 1：这个方法的好处是我们可以根据现场业务逻辑灵活使用，如果现场都是重复性工位，
每个工位都需要增加一个 shelf 字段，那么我们就可以动态的给全场景增加和删除字段了。
拓展 2：我们也可以给小车增加其他功能比如关闭障碍物，远程关机，屏蔽报警等功能

[[文件:Qw12.png]]

===== 3 编写 Coder-解释性编程 =====

3.1 编写 coder 可以根据业务场景灵活的调用 AGV.cs 方法，我们示范一个可以让叉车 A-B 倒
走，B-A 正走的案例
3.2 首先我们线段标记 reverseDst:10 代表需要倒走的目标点

[[文件:Qw13.png]]

3.3 然后程序中，我们需要在 TrackFields 类里面增加 reverseDst 属性
class TrackFields
{
public int speed = -1;
public int reverseDst = -1;
}
3.4 我们在 useVerb 里面判断 "track.reverseDst == dst.id" 如果条件满足，就执行
templateString 内容，调用 AGV.cs 方法里面的 ReverseGo 方法。
[TemplateTrackCoderSettings(
priority = 5,
useVerb = "track.reverseDst == dst.id",
blockVerb = "true",
templateString =
"agv.ReverseGo(${src.x},${src.y},${src.id},${dst.x},${dst.y},${dst.id},${track.id}," +
"${track.speed});",
siteFields = typeof(SiteFields),
trackFields = typeof(TrackFields))]
这样当我们需要小车从 A-B 走的时候就会自动将 ReverseGo 方法打包到 code 里面了

==== 二生成一个路径任务 ====
===== 1 创建一个移动任务 =====
1.1 我们首先要了解 Simple 的机制，Simple 中的路线编译器实现小车移动以及功能的脚本下
发，先创建一个计划 SegmentPlan，然后对这个计划进行寻路 FindRoute,会返回一个路线脚
本 code（包含 A-B 路线所有站点以及路线功能）,然后 SendScript(code)即可下发给 Clumsy，
Clumsy 解析然后进行移动或功能的实现。
1.2 了解以上我们开始编写一个简单的 move 动作，这一块我们在 Common.cs 里面编写，这
个方法和选中小车右击去某个点类似，具体流程如下方法：

[[文件:Qw14.png]]

1.3 我们可以写一个动作或者通过其他接口来调用这个 move 方法，这边我们就先用选中右
击站点来看下，可以看到，右击站点的时候，小车 Clumsy 命令窗口收到了这一串脚本，这
个脚本就是 SendScript(code) 里面 code 的内容，调用了 AGV.cs 的 Go()方法，Go 里面的参
数见绿色注释。
var host="127.0.0.1";
var agv=new AGV(){id=12, baseSpeed=1};
//srcx:起始点 X 坐标(mm)，srcy:起始点 Y 坐标(mm)，srcid:起始站点 ID，
//dstx:终点 X 坐标，dsty:终点 Y 坐标，dstid：终点 ID，trackid:路径 ID,speed：路线速度
agv.Go(0,0,5,11507.2998046875,-5134.02587890625,8,9,100);
; agv.Wait();
;agv.Wait();
1.4 Clumsy 收到后解析器会进行脚本的解析执行

==== 三创建链式进程任务 ====
===== 1 创建链式进程任务 =====
1.1 一般链式任务用于取放料的业务场景中，小车会先去取料再去放料，因此，我们这边写
了一个通用的链式任务方法。
1.2 进程任务继承 Mission 类，我们可以在进程，新建自定义进程，选择链式进程即可，然
后我们双击下面动作的启动进程，就可以通过界面点击进行取放料连贯动作，具体可以参考
ChainedDeliveryMission.cs 文件

[[文件:Qw15.png]]

[[文件:Qw16.png]]

1.2 这个是通过界面去调小车，我们也可以通过接口去调用，因此我们需要再写一个可以供
调用的接口出来 AutoEnqueue(),也很简单只用把 ManualEnqueue()复制，把起点和终点的赋值方法
改变即可，如下
public void AutoEnqueue(int getId,int putId)
{
try
{
Delivery former = null;
var missionField = StringDictConvert<ChainedDeliveryParams>.Convert(fields);
Delivery[] ls;
while (true)
{
var d = new Delivery();
if (former != null)
d.former = former;
Site srcSite, dstSite;
//获取起点 ID
srcSite =SimpleLib.GetSite(getId);
d.src = DemoCar.getId;
DemoCar.getId = 0;
if (former == null)
{
//获取终点 ID
dstSite = SimpleLib.GetSite(putId);
d.dst = DemoCar.putId;
DemoCar.putId = 0;
}
else
{
d.dst = d.former.src;
}
G.pushStatus($"排序了一个叉车搬运任务{d.id}: {srcSite.id} -> {d.dst}, 上序任
务:{former?.id}");
lock (sync)
{
queue.Enqueue(d);
}
former = d;
}
}
catch (Exception ex)
{
G.pushStatus($"结束任务链");
Console.WriteLine("ex", ex.Message);
}
}

==== 三，webApi 编写 ====
假设某个现场第三方调度我们小车，我们需要提供任务接口，状态接口，而且对方需要我们
的路线地图来进行他们的地图显示我们从以下作为案例供大家参考（WebApi.cs 文件）
===== 1，接收任务 =====
1.1 任务分为 2 种，一种是单点任务，一种是链式任务，具体请看代码

[[文件:Qw17.png]]

[[文件:Qw18.png]]

===== 2 上传状态 =====
1,我们需要提供小车状态给第三方系统，根据对方查询小车的编号返回对于小车的状态即可

[[文件:QW19.png]]

===== 3 上传地图 =====
1，由于第三方需要我们的地图，我们地图是 json 格式因此直接发送给对方即可

[[文件:QW20.png]]

拓展 1：如果想打开 Simpe 自动加载路线项目，请打开项目后，点击保存配置到 Simpe.exe
目录下 simpe.json 文件即可

[[文件:QW21.png]]

拓展 2：如果 Simpe 和 Clumsy 通讯不上，检查防火墙关闭还有端口是否开放，Simple 端口
也可以在 simpe.json 文件中配置

文件:QW21.png

2023-12-15T06:04:04Z

Cola ding：

文件:QW20.png

2023-12-15T06:03:30Z

Cola ding：

文件:QW19.png

2023-12-15T06:03:14Z

Cola ding：

文件:Qw18.png

2023-12-15T06:01:51Z

Cola ding：

文件:Qw17.png

2023-12-15T06:01:33Z

Cola ding：

文件:Qw16.png

2023-12-15T06:00:23Z

Cola ding：

文件:Qw15.png

2023-12-15T06:00:08Z

Cola ding：

文件:Qw14.png

2023-12-15T05:59:09Z

Cola ding：

文件:Qw13.png

2023-12-15T05:58:12Z

Cola ding：

文件:Qw12.png

2023-12-15T05:57:26Z

Cola ding：

文件:Qw11.png

2023-12-15T05:55:50Z

Cola ding：

文件:Qw10.png

2023-12-15T05:55:30Z

Cola ding：

文件:Qw9.png

2023-12-15T05:54:38Z

Cola ding：

文件:Qw8.png

2023-12-15T05:50:56Z

Cola ding：

文件:Qw7.png

2023-12-15T05:50:35Z

Cola ding：

文件:Qw6.png

2023-12-15T05:49:33Z

Cola ding：

文件:Qw5.png

2023-12-15T05:48:15Z

Cola ding：

文件:Qw4.png

2023-12-15T05:47:35Z

Cola ding：

文件:Qw3.png

2023-12-15T05:46:56Z

Cola ding：

文件:Qw2.png

2023-12-15T05:43:56Z

Cola ding：

文件:Qw1.png

2023-12-15T05:42:13Z

Cola ding：

使用手册 - 激光SLAM＋反光板建图手册

2023-12-15T05:38:00Z

Cola ding：创建页面，内容为“===== 1．准备工作 ===== 1.打开Medulla，加载对应雷达插件，本手册以科力雷达举例，startup的配置方法如下 frontlidar=io load plugins/sdkeli.dll //加载雷达驱动插件 frontlidar Start 192.168.2.1 //初始化雷达参数 frontlidar setReflexRange 0 //设置反光强度范围-用于筛选反光棒 2.打开Medulla.exe，找到对应雷达，打开可视化，找到对应合适的反光阈值区间文件:…”

===== 1．准备工作 =====
1.打开Medulla，加载对应雷达插件，本手册以科力雷达举例，startup的配置方法如下
frontlidar=io load plugins/sdkeli.dll //加载雷达驱动插件
frontlidar Start 192.168.2.1 //初始化雷达参数
frontlidar setReflexRange 0 //设置反光强度范围-用于筛选反光棒

2.打开Medulla.exe，找到对应雷达，打开可视化，找到对应合适的反光阈值区间

[[文件:As1.png]]

3.打开Medulla命令行，输入frontlidar setReflexRange 100 ，看下雷达可视化界面的点，越红说明反光强度越高，设置这个值可以降低，红色点的判断条件是大于setReflexRange 越多，越红，因此我们只需要调节setReflexRange 大小，筛选出实际反光棒红色的点即可，保证只有有反光棒的点显示红色。

[[文件:As2.png]]

[[文件:As3.png]]

4.记住当前设置的setReflexRange 的大小，把参数改到startup.ocmd中frontlidar setReflexRange xx
这样后续打开Medulla会自动加载这个反光强度范围值，至此我们Medulla的配置工作结束，下面就可以开始建图

以上适用于2D雷达，3D雷达(暂时只有镭神）目前只需要加载最新的雷达驱动插件后即可使用。

===== 2．建图 =====
以上准备工作都完成后，开始建图工作
1.打开Detour.exe，打开车体编辑器，选择导航雷达-属性-useReflex设置为true-保存导航配置

[[文件:As4.png]]

[[文件:As5.png]]

2.选择图层，开启建图模式，然后手动或者自动拉着小车建图即可。

[[文件:As6.png]]

3.锁定图层后，可以看到有反的黄色X标记，这就表示录入的一个个反光棒，如果有错误的，擦除即可，记得半径设置小一点，防止擦除过多

[[文件:As7.png]]

4.地图全部录好后，锁定图层，对需要进行有反导航的区域我们标记匹配困难区域，然后把对应区域涂抹成黄色即可，这样小车移动到此区域会进行有反匹配，非黄色区域还是会进行激光里程计匹配，涂抹OK后保存图层即可。

[[文件:As8.png]]

5，把车开到有反地图，可以看到紫色的点表示当前识别匹配的反光棒

[[文件:As9.png]]

===== 3．建图中的问题 =====
1.建图的时候如果地图上容易出现非反光棒的点，可能附近墙面或设备的反光强度也比较高，为了区分，可以把Detour-车体编辑器-frontlidar -调大reflexthres，这个是指点的强度要大于多少才算反光板，数值不要超过1。

[[文件:As10.png]]

文件:As10.png

2023-12-15T05:37:55Z

Cola ding：

文件:As9.png

2023-12-15T05:37:14Z

Cola ding：

文件:As8.png

2023-12-15T05:37:01Z

Cola ding：

文件:As7.png

2023-12-15T05:36:44Z

Cola ding：

文件:As6.png

2023-12-15T05:36:30Z

Cola ding：

文件:As5.png

2023-12-15T05:36:15Z

Cola ding：

文件:As4.png

2023-12-15T05:35:57Z

Cola ding：

文件:As3.png

2023-12-15T05:35:35Z

Cola ding：

文件:As2.png

2023-12-15T05:35:05Z

Cola ding：

文件:As1.png

2023-12-15T05:34:45Z

Cola ding：

使用手册 - 数据录制与回放手册

2023-12-15T05:30:43Z

Cola ding：创建页面，内容为“===== 一、简介 ===== Medulla数据录制：可以录制单个传感器数据或多个传感器数据。 ===== 二、录制方法 ===== 1，单个传感器数据录制（1）打开Medulla.exe，找到需要录制数据的雷达，比如frontlidar,选中后，点击set_cap_dir，设置好录制的文件夹，然后点击start_capture即可开启录制，结束录制只需要点击stop_capture即可文件:Zx1.png （2）录制即可后可在设置的…”

===== 一、简介 =====
Medulla数据录制：可以录制单个传感器数据或多个传感器数据。
===== 二、录制方法 =====
1，单个传感器数据录制
（1）打开Medulla.exe，找到需要录制数据的雷达，比如frontlidar,选中后，点击set_cap_dir，设置好录制的文件夹，然后点击start_capture即可开启录制，结束录制只需要点击stop_capture即可

[[文件:Zx1.png]]

（2）录制即可后可在设置的文件夹中看到录制的数据。

[[文件:Zx2.png]]

===== 2 多个传感器录制 =====
（1），打开Medulla.exe，选中io,点击CapturePost，开始录制，结束录制在点击DumpPost即可。

[[文件:Zx3.png]]

（2）在Medulla.exe同目录下会生成一个以时间命名的文件的dump文件

[[文件:Zx4.png|缩略图]]

===== 三、回放数据 =====
需要加载虚拟雷达，具体见dev附件
1 lidar回放
打开Medulla,加载雷达数据，打开附件的模拟雷达Medulla包即可，具体方法如下
（1）打开Medulla.exe，点击init加载雷达数据，选择第一帧即可

[[文件:Zx5.png]]

（2）点击switch_auto_next按钮，开启雷达数据回放

[[文件:Zx6.png]]

（3）点击View 即可查看雷达点云了

[[文件:Zx7.png]]

2 dump数据回放
（1）打开Medulla.exe，选择io-LoadPost，选择已录制好的传感器数据包，确定即可、

[[文件:Zx8.png]]

（2）点击ReplayPost即可开启回放，可在Detour中直接回放现场录制的数据

[[文件:Zx9.png]]

文件:Zx9.png

2023-12-15T05:30:40Z

Cola ding：

文件:Zx8.png

2023-12-15T05:30:26Z

Cola ding：

文件:Zx7.png

2023-12-15T05:30:08Z

Cola ding：

文件:Zx6.png

2023-12-15T05:29:53Z

Cola ding：

文件:Zx5.png

2023-12-15T05:29:39Z

Cola ding：

文件:Zx4.png

2023-12-15T05:29:23Z

Cola ding：

文件:Zx3.png

2023-12-15T05:29:03Z

Cola ding：

文件:Zx2.png

2023-12-15T05:28:46Z

Cola ding：