mirror of https://github.com/azaion/gps-denied-onboard.git synced 2026-04-22 22:56:36 +00:00

Files

T

Yuzviak 5128ac17ba docs(solution): reference e2e harness + ADR 0001 from testing strategy

Adds an "E2E Test Harness (Public UAV Datasets)" subsection to
§Testing Strategy explaining the three-tier adapter layout and
pointing readers at testing/README.md for architecture and ADR 0001
for selection rationale. Updates Related Artifacts to list the new
in-repo docs. next_steps.md cross-links the ADR as the authoritative
decision record (brainstorm drafts stay local).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-04-17 13:55:29 +03:00

10 KiB

Raw Blame History

Next Steps — дорожня карта

Живий документ. Галочки заповнюються у міру виконання. Коментарі в квадратних дужках [decision: …] фіксують рішення, щоб через місяць можна було зрозуміти чому ми зробили саме так.

1. Аудит відповідності солюшну

Весь девелопмент зроблений не з цільового _docs/01_solution/solution.md, а з сукупності документів у _docs/01_solution/. Треба звірити імплементацію саме з цільовим солюшном.

Порівняти поточну імплементацію з _docs/01_solution/solution.md (не з усією текою)
VO треба зробити на cuVSLAM (якщо не буде явних перепон)
- Rationale: SP+LG (SuperPoint+LightGlue) rejection: 15–33× повільніше за cuVSLAM. Немає built-in IMU fusion, loop closure, tracking-failure detection. Побудова цих фіч навколо SP+LG — значний час, і все одно повільніше. XFeat (~30–50 мс) — кращий fallback для VO якщо cuVSLAM не зайде на nadir-камеру.
Прогнати cuVSLAM через e2e-харнес (див. пункт 3) — перевірити що VO+ESKF разом дають адекватну точність на EuRoC/VPAIR
Якщо cuVSLAM підходить → видалити SP+LG з кодбейса. Залишити XFeat як fallback

Цей крок треба робити ПІД захистом e2e-харнеса, не до нього, щоб відразу бачити регресії (див. пункт 3).

2. Реструктуризація коду

Весь код у src/gps_denied/, але весь проект і так про gps_denied — зайвий рівень неймспейсу.

git mv src/gps_denied/* src/ (або через rename imports, що чистіше)
Оновити імпорти у всіх файлах (from gps_denied.X → from X чи залишити як неймспейс, вирішити)
Оновити pyproject.toml: [tool.setuptools.packages.find]
Прогнати повну test suite — має бути зелено
Оновити CI скрипти, Docker, docs

Робити під захистом e2e-харнеса — одна велика рефакторинг-зміна з багатьма PR → легко поламати щось непомітно. Зелений e2e (на тих самих числах що до рефакторингу) — sign-off.

3. Autopilot existing-code flow — e2e-харнес

Всі проекти в azaion приводяться до механізму девелопменту з .cursor/skills/autopilot (flows/existing-code для існуючого коду, flows/greenfield для нового).

Коротко алгоритм: питаємо вимоги до e2e-тестів і даних → рефакторимо для можливості e2e-покриття → пишемо e2e-підсистему що запускає продукт як black-box → переконуємось що працює → тоді ітеративно рефакторимо під захистом e2e.

Статус виконання

Design (локально, gitignored): .planning/brainstorms/2026-04-16-e2e-datasets-design.md Plan (локально, gitignored): .planning/brainstorms/2026-04-16-e2e-datasets-plan.md In-repo docs: src/gps_denied/testing/README.md (harness architecture), _docs/01_solution/decisions/0001-e2e-dataset-strategy.md (ADR — selection rationale)

[decision 2026-04-16: замість збору власних даних з Mavic-а — використати публічні UAV датасети. Причина: блокер на проприєтарні дані (Денис, мавікісти), а нам треба рухатись вже зараз. Public датасети: VPAIR (fixed-wing, downward, 300–400 м) + EuRoC (indoor MAV, IMU+GT, індустрійний benchmark) + MARS-LVIG (rotary, featureless сіквенси як stress-test). Деталі — у ADR 0001.]

Побудувати DatasetAdapter ABC + capability flags (has_raw_imu, has_rtk_gt, platform_class) — src/gps_denied/testing/datasets/base.py
SyntheticAdapter для harness self-test (synthetic.py)
Trajectory метрики — RMSE, ATE, RPE (metrics.py)
E2EHarness — жене адаптер через FlightProcessor, збирає estimated positions, порівнює з GT (harness.py)
SHA256-verified dataset downloader + registry (download.py, scripts/download_dataset.py)
EuRoCAdapter + unit-тести з fabricated fixture
VPAIRAdapter + unit-тести з fabricated fixture (реальний формат: poses_query.txt, ECEF xyz, Euler rad)
MARSLVIGAdapter + unit-тести (очікує pre-extracted layout з ROS bag)
coord.py helpers: ECEF→WGS84 (Heikkinen closed-form), Euler→quaternion (ZYX aerospace)
Integration тести з skip-when-absent fixtures (EuRoC, VPAIR, MARS-LVIG)
Pytest markers e2e, e2e_slow, needs_dataset у pyproject.toml
Перший реальний e2e-прогін на VPAIR sample (200 кадрів fixed-wing, 300-400 м над Bonn/Eifel)
- Результат: пайплайн завершується без падінь, ATE RMSE ~1 770 км → xfail
- [decision 2026-04-16: це очікувано. VO сам по собі без IMU і без supплементарного supплутникового anchoring розходиться. VPAIR не має raw IMU → ESKF-шлях не активується. Xfail-branch документує цю deгадацію; перейде у strict-assert коли VO+GPR будуть тюновані для high-altitude nadir + знайдемо датасет з raw IMU.]
Запустити EuRoC MH_01 через e2e (потребує machine_hall.zip — 12 GB bundle; завтра)
- [decision 2026-04-16: замість старого robotics.ethz.ch URL (TCP timeout) — новий ETH Research Collection DOI 10.3929/ethz-b-000690084. Окремого MH_01_easy.zip там немає, лише bundle з усіма 5 MH-сіквенсами. Витягнемо MH_01 локально, пушимо тільки конфігурацію.]
Замінити xfail на strict-assert у VPAIR тесті (коли VO+GPR почнуть давати притомні числа)
IMU з SITL для початку — ArduPilot SITL може літати mission з waypoints, генерувати 200 Hz IMU через MAVLink. Для піднять пайплайну цього достатньо. Реальний IMU треба так чи інакше, але це паралельна гілка роботи.

Патерн гілок для e2e-роботи

feat/e2e-vpair — сьогоднішня робота (VPAIR адаптер під реальний формат + coord helpers + registry). Поточний статус: 4 коміти, пушнуто, PR у stage1 відкритий
feat/e2e-euroc — завтра (EuRoC MH_01 реальний прогін)
Інтеграція у stage1 через послідовні PR-и (VPAIR → stage1, потім EuRoC branch off з оновленого stage1)

4. Збір реальних UAV-даних

[decision 2026-04-16: деприйорити цей пункт на користь пункту 3 (публічні датасети). Причина: публічні датасети вже є, дають реальний fixed-wing сценарій, не вимагають координації людей. Повернемось до цього коли:

(а) потрібно буде валідувати на нашому конкретному дроні (intrinsics, спектр вібрації IMU, camera model відрізняються від VPAIR/EuRoC);
(б) готовий буде VO+ESKF-тюнінг і захочеться "фінальний" датасет саме під envelope tactical fixed-wing 200-1500 м.]
Денис Попов — логи Mavic (камера вниз, висока висота). Призупинено.
Штатні мавікісти — пара тестових вильотів з nadir-камерою. Призупинено, потребує переконати.
DJI Mavic флайт у /home/yuzviak/Azaion/Data/ (MP4 + SRT + Airdata CSV)
- [decision 2026-04-16: НЕ інтегруємо зараз. Причини: (1) DJI не публікує raw IMU, є лише attitude/speeds (результат фʼюжену) — ESKF-шлях не активується; (2) потрібні camera intrinsics конкретної моделі; (3) sync SRT@30Hz + CSV@5Hz потребує окремого alignment-кроку. Залишаємо як qualitative demo пізніше, коли інфраструктура стабілізується.]

Хронологія рішень

2026-04-16 ранок: Аудит інфраструктури, pull upstream, вирішили взяти публічні датасети замість чекати на Дениса. Brainstorm + spec + plan: VPAIR (Tier 1), MARS-LVIG (Tier 2), EuRoC (Tier 3 CI).
2026-04-16 день: Реалізовано e2e-харнес з DatasetAdapter pattern. 12 комітів у stage1 (a2620ae → 0062323), пушнуто. 233 passed, 13 skipped.
2026-04-16 вечір: Спробували скачати EuRoC MH_01 — старий URL лежить, знайшли новий DOI (12 GB bundle, завтра). Переключились на VPAIR (вже скачаний). Реальний формат відрізняється від припущеного: ECEF+Euler+no timestamps. Написали coord.py (ECEF→WGS84 Heikkinen + Euler→quat), переписали VPAIRAdapter. Гілка feat/e2e-vpair, 5 комітів. Перший реальний прогін: ATE ~1770 км (очікувано, задокументовано в xfail).

10 KiB Raw Blame History Unescape Escape