概述

RAICOM 2026 智能侦察 — 系统目标、分层架构、数据流与运行时状态。

全国大学生机器人大赛（RAICOM）「智能侦察」赛项的整车 ROS 软件。小车在 5 分钟内自主穿越 A–D 四区，完成人物识别与水弹打靶、雷区计数、反坦克检测与避障，并输出 6 行字节精确 的 report.txt。

平台：ROS Melodic · Ubuntu 18.04 · catkin 工作空间 1raicom_ws
仓库：raicom2026

系统在做什么

比赛任务可以概括为三条链路：

导航 — 按预设航点巡航（move_base + Cartographer 定位）
感知 — 到任务点触发视觉识别（人物 / 雷区 / 反坦克）
输出 — 各任务写分报告，最后合并为 6 行 report.txt

启动分两段：prep 拉起全部传感器与模型；裁判计时后 go 只启动导航编排，秒级出发。

分层结构

层	内容	主要位置
M1 硬件	麦克纳姆底盘、IMU、2D 雷达、云台枪、webcam、Orbbec	`config/udev/`
M2 驱动	串口/雷达/相机驱动，里程计	`chassis_driver`、`imu_driver`、`leishen/`、`orbbec_camera`
M3 融合	EKF：`odom_raw` + IMU → `/odom`	`robot_localization`
M4 模型	URDF、静态 TF	`robot_description`
M5 定位导航	地图、Cartographer、`move_base`	`raicom2026/launch/`、`robot_navigation/`
M6 比赛任务	导航编排、视觉检测、报告	`raicom2026/scripts/`
M7 运维	prep/go、标定工具	`scripts/`、`test/`

总数据流

传感器 → 融合 → 定位 → 规划 → 底盘

雷达 /scan、IMU、odom_raw 经 EKF 得到 /odom
Cartographer 发布 map → odom
move_base 输出 /move_base/cmd_vel → cmd_vel_merge → /cmd_vel → 底盘

任务触发（Service，非连续话题）：nav_competition.py 调用 /person_detect_service、/mine_detect_service、/antitank_check_service。

双相机分工

相机	安装	模型	任务
云台 webcam	随舵机转	`person.onnx`	A–D 区人物识别 + 水弹打靶
云台 webcam	同上	`mine.onnx`	A/B 雷区计数
Orbbec DCW2	车头固定	`antitank.onnx`	反坦克检测 → costmap 避障

prep / go 两阶段

阶段	命令	做什么
prep	`start_match_prep.sh`	后台主 launch，起传感器/模型/定位/move_base
go	`start_match_go.sh`	清空报告，仅起 `nav_competition.py`

详见使用说明。

运行时状态

stateDiagram-v2
    [*] --> BOOT
    BOOT --> NAV: map就绪 + move_base
    NAV --> TASK: 到达任务航点
    TASK --> NAV: 检测完成
    NAV --> REPORT: 航点完成或预算耗尽
    REPORT --> DONE: 合并 report.txt
    DONE --> [*]

状态话题：/nav_competition/state（如 NAV:P3、TASK:人物A）。

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