项目：小球追踪APP
| 更新日期 | 作者 | 版本 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 16/9/2023 | 苏伟铭 | 1.0 | 初始版本 |
待写
| 文档名 | 作者 | 内容描述 |
|---|---|---|
| - | - | - |
- 球与背景色差较大
- 本解决方案使用纯计算机视觉方式，无任何机器学习
无
图1：项目流程图
根据图1中的流程，用户在本界面进行以下操作：
- 打开APP。
- 点击Connect按钮与该列BLE设备进行连接。
- 下拉重新扫描BLE。
- 点击Disconnect断开连接。
| 操作 | 用户 | 系统 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 打开App | 单击 | - | - |
| 连接BLE | 单击 | 连接BLE设备 | - |
| 扫描BLE | 下拉 | 重新扫描BLE | - |
| 断开连接 | 单击 | 断开已连接的BLE设备 | 连接后显示 |
根据图1中的流程，用户在本界面进行以下操作：
- 点击悬浮按钮开始或结束串流，从摄像头获取图像并用opencv按照图1流程处理。
- 滑动slider调整kp。
- 滑动slider调整ki。
- 滑动slider调整kd。
| 操作 | 用户 | 系统 | 备注 |
|---|---|---|---|
| 开始/结束串流 | 单击 | 开始或结束串流 | - |
| 调整kp | slider | 实时调整pid参数 | - |
| 调整ki | slider | 实时调整pid参数 | - |
| 调整kd | slider | 实时调整pid参数 | - |
此项目使用Flutter编写，计算机视觉部分调用了OpenCV c++的接口。Flutter与OpenCV使用dart:ffi接入。
Please install OpenCV iOS Framework and put it at location ios/opencv2.framework
In project root directory,
flutter pub get
flutter run -d <your device>
我们借此项目提出一种“算力共享”的概念，即最大化使用我们所拥有的计算资源。我们日常生活中时常有很多算力过剩的情况出现，我们的手机，电脑，甚至智能手表大部分时间都不是满载运行的，甚至过半时间是空载状态下。因此我们想怎么才能最大化使用这些算力。用手机作为机器人的处理器算是算力共享的方法之一。
我们一共总结出以下优势：
- 降低硬件成本
- 最大化硬件使用率，减少浪费
- 方便更新硬件
- 可拓展性强
- 硬件不需联网，安全性强
例子包括智能家居中我们可以做到使用时才把算力模块加上，或一些我们不会同时使用的电子产品，能够共享同一个算力源。这样我们成功把算力模块化，进而能够将其代币化，而能够进行一种“算力交易”。而手机作为一个强大又便携的算力模块，能够为很多事物提供算力支持。
无
无
。。。
项目无状态管理。
无
此项目未编写单元测试，综合测试和e2e测试。
无
无
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