feat:完善结构与仿真环境
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# 🧠 AGV 标定中央大脑
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# 源码目录结构
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**环境**: Ubuntu 22.04 + ROS 2 Humble | **语言**: C++ | **通信**: gRPC over Wi-Fi 6
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`src` 按“仿真、核心逻辑、通信、现场部署”的边界组织，而不是按临时实验文件组织。
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> 标定车间的"发令大脑"，通过局域网跨平台遥控 Windows 车端执行动作并拉取遥测数据。
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## 目录说明
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- `apps/`
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面向操作人员的工具和界面原型。
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## 📋 目录
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- `communication/`
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ROS 2 接口包、TCP 帧协议、车间工控机到车端电脑的 gateway。这个层应该同时服务于仿真和现场部署。
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1. [系统依赖安装](#1-系统依赖一键安装)
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2. [VS Code 插件配置](#2-vs-code-核心插件配置)
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3. [解决 IntelliSense 报错](#3-解决-vs-code-红色波浪线)
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4. [编译与运行](#4-编译与运行)
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- `core/`
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标定流程和标定算法，包括 `workshop_orchestrator`、底盘标定、运控标定、传感器标定、车辆参数管理等可复用核心逻辑。
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- `simulation/`
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部署前仿真验证代码。Isaac 车间、仿真车辆、仿真车端 agent、仿真传感器、仿真标定靶和旧版仿真包都放在这里。
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## 1. 系统依赖一键安装
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- `deployment/`
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部署 profile 和从仿真迁移到现场前的检查清单。这里放配置基准，不放算法实现。
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在 Ubuntu 22.04 终端执行以下命令：
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- `docs/`
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源码树内的设计说明、边界说明和迁移规则。
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- `site_deployment/`
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真实现场部署代码，例如真实车端电脑适配器、真实车辆 SDK、PLC/CAN 或厂商控制器对接代码。
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## 边界规则
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- Isaac API 只放在 `simulation/`。
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- 真实车辆 SDK、PLC、CAN、厂商控制器相关代码只放在 `site_deployment/`。
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- ROS 2 接口、TCP 协议和 gateway 放在 `communication/`。
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- 编排流程和标定算法放在 `core/`。
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- 部署 profile 放在 `deployment/`。
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- 设计说明和迁移边界说明放在 `docs/`。
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## 主要入口
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Isaac 车间仿真：
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```bash
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sudo apt update
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sudo apt install -y build-essential cmake pkg-config gdb
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sudo apt install -y protobuf-compiler-grpc libgrpc++-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler
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python3 src/simulation/isaac_workshop_sim/scripts/build_calibration_room.py
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```
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> ⚠️ **警告**: 严禁自行去 GitHub 源码编译 gRPC，直接使用 Ubuntu 官方 APT 源即可，避免浪费时间与报错。
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## 2. VS Code 核心插件配置
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打开 VS Code → 扩展商店 (Extensions)，**必须安装**以下 4 个插件：
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| 插件名称 | 开发者 | 用途 |
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|---------|--------|------|
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| **C/C++** | Microsoft | 代码补全与 GDB 调试 |
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| **CMake Tools** | Microsoft | 底部快速构建状态栏 |
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| **ROS** | Microsoft | 自动识别 `colcon` 工作空间 |
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| **vscode-proto3** | zxh404 | `.proto` 文件语法高亮 |
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## 3. 解决 VS Code 红色波浪线 (IntelliSense 报错)
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**问题原因**: gRPC 生成的 `.pb.h` 文件在 `colcon build` 阶段动态生成于 `build/` 目录，VS Code 初始无法识别。
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**修复步骤**:
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1. 按 `Ctrl+Shift+P` → 输入 `C/C++: Edit Configurations (JSON)`
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2. 确保 `c_cpp_properties.json` 包含以下配置：
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```json
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{
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"configurations": [
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{
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"name": "ROS2",
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"includePath": [
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"${workspaceFolder}/**",
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"/opt/ros/humble/include/**",
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"${workspaceFolder}/build/agv_calib_brain/grpc_gen/**"
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],
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"compilerPath": "/usr/bin/gcc",
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"cStandard": "c17",
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"cppStandard": "c++17",
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"intelliSenseMode": "linux-gcc-x64"
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}
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]
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}
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```
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> 💡 **提示**: `grpc_gen` 是 CMakeLists 中配置的自动生成源码路径，请根据实际情况微调。
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## 4. 编译与运行 (CMake 自动化)
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### 4.0 最小联调闭环
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当前仓库已经补齐了一个最小可运行闭环：
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- `vehicle_profile_manager`：提供默认车辆画像
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- `external_localization_service`：提供外部真值校核的最小执行端
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- `workshop_orchestrator_v2`：负责编排会话、计划和报告
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启动顺序：
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仿真车端 agent：
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```bash
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source /opt/ros/humble/setup.bash
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source install/setup.bash
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ros2 launch win_ubuntu_bridge minimal_workshop_demo.launch.py
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python3 src/simulation/vehicle_agent_sim/scripts/isaac_vehicle_agent_sim.py
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```
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如果只想单独跑编排器：
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按 profile 启动完整仿真链路：
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```bash
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ros2 launch workshop_orchestrator_v2 workshop_orchestrator_v2.launch.py
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python3 src/simulation/tools/launch_sim_stack.py
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```
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可先调用这些接口做联调：
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这条链路中，车间工控机与车端电脑之间的底盘、运控、外部真值位姿和传感器数据都通过 TCP/WiFi6 仿真边界传输；Isaac topic 只留在仿真内部。
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- `/vehicle_profile_manager/get_vehicle_profile`
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- `/vehicle_profile_manager/evaluate_vehicle_calibration_applicability`
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- `/external_localization/get_readiness`
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- `/external_localization/execute_task`
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- `/workshop_v2/create_session`
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- `/workshop_v2/execute_session`
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- `/workshop_v2/get_report`
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最小会话建议至少包含：
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- `session.config.localization_source_id = demo_vehicle_001`
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- `session.config.workcell_zone_id = demo_workcell`
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- 一个 `requested_tasks`，其中 `stage_type = EXTERNAL_REFERENCE_READY_CHECK_STAGE`
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- 该任务的 `task_params` 至少包含：
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- `external.static_sample_count`
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- `external.dynamic_sample_count`
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- `external.max_position_stddev_m`
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- `external.max_yaw_stddev_rad`
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- `external.max_tracking_loss_ratio`
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- `external.max_time_sync_offset_ms`
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- `external.timeout_sec`
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> ✨ **无需手动执行 `protoc`** —— CMakeLists.txt 已配置自动化脚本，编译时自动生成 C++ 网络源码。
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### 4.1 编译
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```bash
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# 回到工作空间根目录（如 ~/agv_ws）
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source /opt/ros/humble/setup.bash
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colcon build --packages-select agv_calib_brain --symlink-install
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```
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### 4.2 运行
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```bash
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source install/setup.bash
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ros2 run agv_calib_brain brain_node
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车间 gateway 和 `workshop_orchestrator` 仍然按 ROS 2 包名启动；源码分别在 `communication/` 和 `core/` 下。
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