## 代码变更 ### main/application.cc 修复 T01 probe 日志 %lld 格式 bug(改用 %lu + unsigned long) ### main/boards/common/esp32_camera.cc - 修复 DVP V4L2 单 buffer 导致 DMA 饥饿:req.count 从 1 改为 2 - 修复 [T01] Probe 日志 elapsed=ldus 显示问题(同上格式修复) ### main/face_tracker.cc 多轮迭代: - 新增 frame debug 诊断日志(打印 top-left/center 16B + zero_bytes 统计) - pix_type 尝试路径:YUYV → RGB565LE → RGB565BE → YUYV → RGB888(手动转换) - 手动实现 BT.601 公式 YUYV→RGB888 转换,绕过 ImagePreprocessor 黑盒 - face_tracker 任务从 Core 0 切换到 Core 1,避让 RMT/LED 死锁 - 新增 INFO 级限频日志(每秒 1 条 face 检测记录) - 修复推理时长日志 %lld 格式 bug - 连续 3 秒无人脸时打印 no face detected ### main/idf_component.yml esp_video 升级 1.3.1 → ~1.4.1(手动 patch 修 xclk_freq bug) ### partitions/v2/16m.csv OTA 分区扩容:3.94MB → 5MB,assets 缩到 5.875MB,支持 4.23MB 固件 ### docs/phase-01-face-tracking/PROGRESS.md 更新 Phase 01 执行日志,记录实机调试细节 ## 文档更新 ### Coglet项目分析与开发指南.md 新增第六点五节 完整记录本轮调试的 23 个踩坑,分为: 1. 编译/配置类(5 个):板级重置、依赖冲突、bootloader 缓存、%lld 格式、xclk_freq bug 2. 摄像头数据链路(5 个):sensor driver 启用、V4L2 buffer 数量、分区扩容、镜头保护膜、光照 3. esp-dl 人脸检测(3 个):MSR letterbox 伪影、ESPDET OOD 默认输出、字节序判断 4. 任务调度(3 个):WDT 崩溃、GDMA ISR 崩溃、弱符号链接 5. RP2040 端(4 个):idle 回中、坐标累加撞限位、mpremote 阻塞、两分支代码差异 6. 硬件(3 个):飞线验证、360° 舵机误用、烧录生效验证 附调试方法论 6 条 + 未解决遗留问题 3 条 ## 已解决问题 - ✅ ESP-IDF 编译链路(依赖/分区/格式) - ✅ ESP32 + RP2040 端到端协议(face:x,y UART) - ✅ WDT 崩溃(face_tracker 切到 Core 1) - ✅ RP2040 眼球回中机制(idle 时回正) - ✅ V4L2 双 buffer(DMA 数据更新正常) ## 遗留问题(待解决) - ❌ face 检测 box 固定伪激活(无论 pix_type / 画面内容 / 模型选择) - ❌ GDMA ISR 每 ~30s 触发 InstrFetchProhibited 崩溃 - ⚠️ 端到端验收:眼球未真正跟随人脸 Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# Phase 01 执行进度追踪
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> 由于本仓库非 git 仓库,用本文件替代 commit 作为原子进度追踪。
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> 每完成一个任务追加一行;遇到偏差记录 `[!]` 条目。
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## 任务状态表
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- [~] T01 摄像头硬件 V4L2 probe —— 代码完成,硬件验证待用户
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- [x] T02 Kconfig 开关 + FPS choice
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- [x] T03 esp-dl + human_face_detect 依赖
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- [x] T04 Esp32Camera CaptureForDetection + 双超时 mutex
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- [x] T05 face_tracker.{h,cc} 骨架 + CMake 条件编译
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- [x] T06 集成 HumanFaceDetect 推理 + 坐标归一化(代码部分;实测待 T12)
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- [x] T07 uart_send_face + uart mutex
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- [x] T08 RP2040 parse_face + static 去重
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- [x] T09 RP2040 main.py incoming_commands 识别 face:
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- [x] T10 RP2040 facetrack() 改造(D-07 idle return)
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- [ ] T11 application.cc 接入 face_tracker_start
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- [ ] T12 端到端联调
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- [ ] T13 性能调优
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- [ ] T14 关开关回归测试
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- [ ] T15 最终验收
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## 执行日志
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- [x] T01 代码部分完成:2026-04-17
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- 新增 `ProbeFrameCapture()` 到 `main/boards/common/esp32_camera.{h,cc}`
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- 在 `main/application.cc` 的 `Start()` 末尾插入 probe 调用(`#ifndef CONFIG_IDF_TARGET_ESP32` 守卫)
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- 硬件验证部分待用户接 USB 后在 T02/T03 通过后烧录验证
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- [x] T02 完成:2026-04-17
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- 在 `main/Kconfig.projbuild` 的 Camera Configuration menu 末尾新增
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`XIAOZHI_ENABLE_FACE_TRACKING` + FPS choice(5/10/15)
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- 采用 PLAN_CHECK NOTE-1 方案 B:`depends on IDF_TARGET_ESP32S3`
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只支持 S3,与 CMake 排除逻辑对齐
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- [!] T03 偏差:2026-04-17 — 依赖版本冲突 阻塞批次 1
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- **第一轮偏差**:PLAN 原定 `esp-dl==3.2.0` + `human_face_detect==0.4.1` 不兼容
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(registry 数据显示 human_face_detect 0.4.1 实际依赖 `esp-dl ~3.3.0`)
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- 自动修正为 `esp-dl ~3.3.0`
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- **第二轮偏差(blocking)**:`esp-dl 3.3.0` 要求 `esp-dsp ==1.7.0`,
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但项目已有 `esp-sr ~2.2.0` 要求 `esp-dsp ==1.6.0`,互斥
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- 此为真正的版本冲突,已停下汇报 orchestrator
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- [x] T03 偏差已解决:2026-04-17 —— 用户决策方案 A:升级 esp-sr
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- 将 `idf_component.yml` 中 `esp-sr` 从 `~2.2.0` 升级为 `~2.3.1`
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- esp-sr 2.3.x 已切换到 esp-dsp 1.7.0,与 esp-dl 3.3.0 兼容
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- `idf.py reconfigure` 通过:esp-dl 3.3.x / esp-dsp 1.7.0 / esp-sr 2.3.1 / human_face_detect 0.4.1 全部就绪
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- 编译遇到 bootloader CMake 缓存不匹配(与 IDF 路径历史变更有关),已清理 `build/bootloader*` 目录后重新编译
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- [x] T04 完成:2026-04-17 - 修改文件: main/boards/common/esp32_camera.{h,cc}
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- `esp32_camera.h`: 新增公开结构体 `FrameRef`(data/len/width/height/format/buf_index)
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+ `CaptureForDetection(FrameRef*)` / `ReleaseDetectionFrame(const FrameRef&)` 声明
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+ 私有成员 `SemaphoreHandle_t capture_mutex_`
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- `esp32_camera.cc`: 构造函数末尾 `xSemaphoreCreateMutex()`,析构函数 `vSemaphoreDelete`
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实现 `CaptureForDetection`(10ms timeout 拿不到锁即返回 false 跳帧,成功后不解锁)
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实现 `ReleaseDetectionFrame`(VIDIOC_QBUF 归还 + 释放 mutex)
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`Capture()` 头部用栈上 RAII `CaptureLockGuard` 以 portMAX_DELAY 加锁,确保任何 return 路径都解锁
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- `idf.py build` 通过,固件 2.47MB / 剩余 1.47MB (37% free)
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- [x] T05 完成:2026-04-17 - 新增: main/face_tracker.{h,cc};修改: main/CMakeLists.txt
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- `face_tracker.h`: `extern "C"` 导出 3 个接口:`face_tracker_start/stop/get_fps`
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- `face_tracker.cc`: 三重保护
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1) Kconfig 层面(批次 1 已加 depends on IDF_TARGET_ESP32S3)
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2) 代码层面 `#if defined(CONFIG_XIAOZHI_ENABLE_FACE_TRACKING) && defined(CONFIG_IDF_TARGET_ESP32S3)` 守卫
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3) 构建层面:CMakeLists.txt `if(NOT CONFIG_IDF_TARGET_ESP32S3) list(REMOVE_ITEM SOURCES "face_tracker.cc")`
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骨架任务 pin Core 0 / 优先级 2 / 栈 8KB,每秒打印 `hello from core 0`
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- `idf.py build` 通过,固件 2.47MB / 剩余 1.47MB (face_tracker.cc.obj 已被编译链接)
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- [!] T06 偏差:2026-04-17 - PLAN 中 T06 依赖 T07 的 uart_send_face 符号,但批次 2 未做 T07
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- 采取方案:face_tracker.cc 中用 `__attribute__((weak))` 前向声明 `uart_send_face`
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T07 完成后,uart_component.cc 提供的 strong symbol 自动覆盖弱符号
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调用处加 `if (uart_send_face != nullptr)` 判空(弱符号未定义时为 NULL)
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- 此偏差属于"修复 T06 的前置依赖缺失",无需架构层面变更,已内联解决
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- [x] T06 完成(代码部分):2026-04-17 - 修改: main/face_tracker.cc
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- 包含 `human_face_detect.hpp` / `dl_image_define.hpp` / `dl_detect_define.hpp`
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- 构造 `HumanFaceDetect()`(默认 model_type 由 CONFIG_DEFAULT_HUMAN_FACE_DETECT_MODEL 决定)
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- 任务主循环:`vTaskDelayUntil(period)` 按 Kconfig FPS → CaptureForDetection →
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组装 img_t (YUYV) → detector->run(img) → ReleaseDetectionFrame → 坐标归一化
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- 坐标公式严格遵守 RESEARCH Pitfall 7:`cx * 224 / width - 112`(匹配 RP2040 deadzone=20)
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- PLAN 未定义多人脸排序,补充健壮性:遍历 list 挑 score 最高的 result(避免多脸摇摆)
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- 启动时打印 `PSRAM after detector init` 供 R2 OOM 风险追踪
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- 每 10 秒打印 `face stats: hit/miss/fps`
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- `idf.py build` 通过,固件 2.50MB / 剩余 1.46MB (36% free) — 相比 T05 +30KB
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(esp-dl 推理库 + human_face_detect 模型注册表代码被链接)
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- **实测部分待 T12**:需烧录后将人脸对准摄像头验证 score / infer 时长 / FPS
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若 score < 0.5 则进入决策点 D-B(改为 DL_IMAGE_PIX_TYPE_RGB565LE)
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- [x] T07 完成:2026-04-17 - 修改: main/uart_component.{h,cc}
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- `uart_component.h`: 新增 `uart_send_face(int,int)` 声明,用 `extern "C"` 包裹
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以保证 C 链接名(匹配 face_tracker.cc 的 `extern "C" __attribute__((weak))` 前置声明)
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其他函数保持原 C++ 修饰名不变,不影响 main.cc/display.cc 现有调用
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- `uart_component.cc`:
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* 新增 `static SemaphoreHandle_t s_uart_tx_mutex`,在 `uart_init_component()` 末尾创建
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* `uart_send_string()` 整体加 mutex 保护(防止与 uart_send_face 并发撕包)
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* `uart_signal_start/stop` 经由 uart_send_string 间接加锁,无需重复保护
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* 新增 `extern "C" void uart_send_face(int,int)`:snprintf 到 24 字节栈缓冲,
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加锁后 `uart_write_bytes(buf,n)` + `uart_write_bytes("\r\n",2)`,与现有格式一致
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- [!] 小偏差(Rule 2):PLAN 示例中 header 未用 extern "C",但 face_tracker.cc 的弱符号
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前置声明是 C 链接,strong 实现必须也是 C 链接才能覆盖 weak;加 extern "C" 包裹解决
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- `idf.py build` 通过,固件 0x280760 = 2.51MB / 剩余 36% (1.46MB),相比 T06 几乎持平
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(仅 +数百字节,符合 PLAN T07 "< 1KB" 预期)
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- **nm 验证**:`libmain.a` 中 `uart_send_face` 为 T(strong 定义),`face_tracker.cc.obj`
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中为 w(weak 引用)。弱符号覆盖链生效。最终 ELF 暂时没这些符号是因为 T11 未做,
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application 未调用 face_tracker_start,触发链接器 DCE 把整个 face_tracker 子图剔除。
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T11 接入后会自动拉入 uart_send_face 的 strong 实现。
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- 未添加 test hook(PLAN DoD 中提到的 `uart_send_face(42,-30)` 临时调用),
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留给 T12 端到端联调时用真实 face_tracker 数据验证
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- [x] T08 完成:2026-04-20 - 修改文件: /Users/rdzleo/Desktop/CogletESP-CogletESP/RP2040/coms.py
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- `Comms.__init__` 末尾新增三个成员:
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* `self.last_face_offset = None`(ESP32 人脸坐标最新值,main.py 消费后清空)
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* `self.last_face_raw = None`(static 去重用的"上一次原始坐标")
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* `self.FACE_STATIC_THRESHOLD = 3`(±3 像素阈值,经验值)
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- 类内新增 `parse_face(line)` 方法:
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* 兼容 `bytes` / `str` 输入(自动 decode + strip),防御性处理
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* 非 `face:` 前缀或解析失败返回 None(不影响 staticflag)
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* 与 `last_face_raw` 对比:差异 ≤ 3 像素 → `staticflag = True`;否则 → `staticflag = False` 并更新 `last_face_raw`
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* 首次收到坐标视为"非静态"(确保眼球初始化时会响应)
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- **未新增** 独立的 `read_face()` 方法:PLAN T08 规范只要求 `parse_face` + `last_face_offset`,不要求单独的 UART 读取方法——ESP32 UART 数据仍由 `esp_read()` 统一读入 `rx_buffer`,main.py 遍历 `commands` 时逐个调 `parse_face`(见 T09)。如果单独再提供 `read_face()` 会导致 UART 缓冲区被两个方法争抢,造成行撕裂。
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- Python 语法检查:`python3 -c "import ast; ast.parse(...)"` 通过
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- [x] T09 完成:2026-04-20 - 修改文件: /Users/rdzleo/Desktop/CogletESP-CogletESP/RP2040/main.py
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- 主循环 `for data in incoming_commands` 分支改造:
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* 优先调 `external.parse_face(data)`,成功则设 `external.last_face_offset`、
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`animation.grove_active = True`、`animation.grove_last_seen = time.ticks_ms()`,`continue`
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* 否则走原 `action_map` / `state_map` 分发(完全不影响现有 state 指令行为)
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- `grove_active` / `grove_last_seen` 在收到 `face:` 消息时立即 set True(即时响应),与 T10 的 `facetrack()` 兜底刷新配合,不产生状态污染
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- Python 语法检查通过
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- [x] T10 完成:2026-04-20 - 修改文件: /Users/rdzleo/Desktop/CogletESP-CogletESP/RP2040/main.py
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- `facetrack()` 按 PLAN T10 v1.1 完整重构,执行顺序:
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1. **始终读 Grove**(`grove_offset = external.grove_read()`):即便无 Grove 硬件也要消费 UART 防止缓冲区溢出
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2. **读 ESP32 face 数据**(`esp_offset = external.last_face_offset`),消费后立即 `last_face_offset = None`
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3. **数据源优先级**:Grove 有效时用 Grove,否则 fallback 到 ESP32
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4. **D-07 修复**:`if animation.current_state == "idle": return`,idle 下只消费数据不驱动舵机
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5. 非 idle 分支:原有 eyl/eyr/pit/yaw 的 scale + set_target 逻辑一字不动
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- **BLOCKER #2 修复**:`staticflag` 不再在 `facetrack()` 硬编码设置——完全由 T08 `parse_face()` / 原有 `grove_read()` 各自管理
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- **grove_active 合并策略**:T09 在消息到达时 set True(实时);T10 兜底在 `facetrack()` 里根据本帧最终 offset 再次刷新并处理 3 秒超时。两边都 set 到"当前时间戳"或 set False,语义一致,避免 BLOCKER #2 所描述的"双处更新导致污染"问题——只要 T09 先 set 到 True,T10 进入时 `offset` 非空也会刷到同一时间戳,不会发生回退。
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- Python 语法检查通过
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- [!] T10 偏差说明(轻度):
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- PLAN v1.1 在 T10 里写了"grove_active/grove_last_seen **不在本任务主动 set True**",但 `facetrack()` 在 Grove 硬件活跃时仍需要把 Grove 自身的 offset 反映到 grove_active 时间戳——本次实现在 `facetrack()` 里保留了"`if offset: grove_active=True`"写法,原因是 T09 只在收到 ESP32 `face:` 消息时 set True,**不处理 Grove 来源**。如果严格按 PLAN 字面删掉,Grove 模式下 `grove_active` 永远为 False,3 秒超时总是会触发,自动动画会不停抢夺 Grove 追踪权。
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- 处理方式:T09 设 Grove_active 的职责是"ESP32 数据源",T10 保留的是"Grove 数据源"——两边是 OR 关系而非重复更新(BLOCKER #2 所警告的是"两边都 set 到同一数据源",这里不是)。已在代码注释中记录。
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- 此偏差属于 Rule 2(补完 PLAN 遗漏的 Grove 分支),不需要用户决策。
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- [x] 批次 4 (T08/T09/T10) Python 语法检查结果:
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- `coms.py` OK
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- `main.py` OK
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- `animation.py` OK(未改动,做回归确认)
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