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// 全局配置：变量声明 + 配置加载接口
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// 运行时配置为"根级 map"结构：
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// {
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// "server": {...}, "log": {...}, // 全局(进程级)
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// "radar1": { "radar":{..}, "scan":{..}, "detect":{..}, "count":{..}, "filter":{..} },
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// "radar2": { ... } // 每个雷达一份完整参数
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// }
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// 除 server/log 外的每个一级键都是一个"雷达标识"（通信时用它指定操作哪台雷达）。
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// 业务代码通过 radar_cfg().radar.ip / cfg.log.enable / radar_cfg().count.base_tolerance 访问；
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// radar_cfg() 返回"当前线程绑定的雷达配置"（由 RadarScope 绑定，未绑定时为默认雷达）。
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#ifndef CONFIG_H
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#define CONFIG_H
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#include <map>
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#include <memory>
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#include <string>
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#include <vector>
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#include <utility>
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#include <cstdint>
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// ==================== 常量（编译期固定） ====================
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const uint32_t OPEN_TIMEOUT_MS = 3000; // 连接超时(ms)
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const uint16_t FRAME_TIMEOUT_MS = 2000; // 获取帧数据超时(ms)
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const bool FILTER_ENABLE = true; // 多边形过滤开关
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const bool SHIFT_Y_POSITIVE = true; // Y值上移使最小Y≥0
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const int SLICE_IMG_SIZE = 800; // 截面图片最大像素尺寸
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const double ORIGIN_TOL_MM = 0.5; // 原点无效点判定容差(mm)
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const int RECONNECT_INTERVAL_MS = 3000; // 雷达断线重连间隔(ms)，未连接时后台一直重试
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// ==================== 单台雷达的参数（根级 map 的一个条目） ====================
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struct RadarConfig
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{
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std::string id; // 雷达标识（配置里的一级键名）
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// ---------- radar: 雷达连接 + 雷达内置滤波 ----------
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struct Radar
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{
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std::string ip = "192.168.0.170"; // 雷达IP
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uint16_t port = 2368; // 雷达数据端口
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double hz = 50.0; // 雷达帧率(Hz)
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int tail_filter = 2; // 拖尾滤波 0关1弱2中3强
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int front_filter = 2; // 前冲滤波 0关1弱2中3强
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int far_hr_filter = 1; // 远端高反 0关1弱2强
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bool near_hr_filter = true; // 近端高反识别
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} radar;
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// ---------- scan: 扫描采集与走行 ----------
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struct Scan
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{
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int collect_duration_s = 6; // exe模式/默认扫描时长(秒)
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double z_speed = 20.0; // Z轴速度(cm/s)，0=时间(ms)，>0=移动距离(mm)
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std::string z_speed_type = "uniformSpeed"; // uniformSpeed=匀速用z_speed / configuration=用config/speed.txt变速
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} scan;
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// ---------- detect: 截面分析 ----------
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struct Detect
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{
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double z_range_mm = 50.0; // Z截面区间长度(mm)
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double y_range_mm = 80.0; // Y截面区间长度(mm)
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int rect_width_px = 8; // 截面矩形宽度(px)
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double rect_length_ratio = 1.5; // 矩形长倍率
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} detect;
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// ---------- count: 分层计数 ----------
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struct Count
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{
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double floor_height = 1600.0; // 地板高度(mm): 物品高度=floor_height-Y
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double base_tolerance = 50.0; // 分层初始冗余(mm)
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double per_level_tolerance = 20.0; // 每层递增冗余(mm)
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int point_dilate = 8; // 画layer图每个点膨胀像素
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double interp_bucket_deg = 0.08; // 角度插值桶宽(度), 应等于雷达角度分辨率
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// (50Hz 常用 0.08; 一圈点数 = 360/桶宽 = 4500)
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std::string z_interpolate_mode = "none"; // none/CopyTranslation/AngleBucketInterpolation/AngleBucketInterpolationByDilate
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// CopyTranslation : 空隙 > 2×正常圈间隔时, 复制前一圈的点并平移 z
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// AngleBucketInterpolation : 同上判定, 按角度分桶对前后圈做线性插值(平滑)
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// AngleBucketInterpolationByDilate : 空隙 > point_dilate 时插值; 步长 = point_dilate/2
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// (每 point_dilate/2 补一条, 最多 10 条, 平滑过渡)
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// 分层容差(三个算法统一): tol(level) = base_tolerance + level×per_level_tolerance
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// 层数算法:
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// LevelTolerance = 现有: level=round(高度/层高), 判定 |高度-level×层高| <= tol
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// HalfMax = 两步判定
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// ① 粗筛: 本层中间~下一层中间 = [(level-0.5)×层高, (level+0.5)×层高]
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// ② 精筛: 取①内最高点 top(按 floor_height-Y 算), 有效区间 = [top-tol, top]
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// KdePeak = 两步判定
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// ① 粗筛: 同 HalfMax
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// ② 精筛: 对①内高度做 KDE(高斯核密度估计)得密度曲线, 取峰值 peak,
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// 有效区间 = [peak-tol, peak+tol]
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std::string layer_algorithm = "LevelTolerance";
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double kde_bandwidth = 0.0; // KDE高斯核带宽(mm): <=0 按 Silverman 经验法则自动
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double kde_step = 1.0; // KDE密度曲线扫描步长(mm)
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} count;
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// ---------- filter: 软件滤波（多边形 + 拖影） ----------
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struct Filter
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{
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// 连续段尾部减除(图片级, 旧方案, 默认关闭)：剪除 count_points 图像左右两侧的胡须状拖影
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struct TailCut
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{
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bool enable = false; // 是否启用尾部减除
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int max_tail_length = 15; // 每端最多保留尾部长度(px≈mm)
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double y_delta = 30.0; // 尾部Y比核心Y高出多少(mm)更易被剪
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int min_run_length = 5; // 连续段长度低于此直接删除
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int core_min_len = 5; // 主体核心最小长度，保护小物体
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int support_rows = 1; // 上下几行同列有支撑则不剪
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} tail_cut;
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// 点云级稀疏拖影过滤(计数模式, 默认开启)：扫描结束后删除"胡须状拖影"点。
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// 稀疏点定义: 同一扫描圈(z相同)内 X±XRadius(mm) 无其它点(不同圈同X不算邻居)。
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// 满足任一判据即删该稀疏点:
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// 1) 同圈连续: 同一圈内稀疏点数 >= circle_min(如某圈边缘外伸了N个点)
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// 2) 跨圈连续: 相近X位置(±x_radius)的稀疏点在z上连续出现圈数 >= run_min
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struct SparseCut
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{
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bool enable = true; // 总开关
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double x_radius = 10.0; // 同圈X邻域半径(mm): X±此值内无点=稀疏
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int circle_min = 2; // 同圈稀疏点数≥此 即删
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int run_min = 2; // 同一X位置跨圈连续出现≥此圈 即删
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} sparse_cut;
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std::vector<std::pair<double, double>> polygon = { {-650, 0}, {-650, 670}, {650, 670}, {650, 0} }; // 过滤多边形(mm)
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int poly_n = (int)polygon.size(); // 多边形顶点数
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} filter;
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};
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// ==================== 全局配置（进程级 + 各雷达参数） ====================
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struct AppConfig
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{
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std::vector<std::string> ids; // 雷达标识列表（配置出现顺序，第一个=默认雷达）
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// 用 shared_ptr 持有：load_config 重载时会整体替换，而采集/保存线程可能仍持有旧配置，
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// 引用计数保证其生命周期延续到线程作用域结束，避免悬空指针。
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std::map<std::string, std::shared_ptr<RadarConfig>> radars; // 雷达标识 -> 该雷达完整参数
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// ---------- server: 运行模式（全局） ----------
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struct Server
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{
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std::string mode = "exe"; // exe=直接检测一次 / tcp=TCP服务端 / http=HTTP服务端
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uint16_t port = 9601; // TCP/HTTP监听端口
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} server;
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// ---------- log: 日志（全局） ----------
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struct Log
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{
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bool enable = true; // 是否写日志文件
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int retain_days = 15; // 日志(任务目录)保留天数, 超出自动删除
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int clean_hour = 1; // 每日日志定时清理时刻 时(0-23)，来源: 配置 log.clean_time "HH:MM:SS"
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int clean_minute = 0; // 每日日志定时清理时刻 分(0-59)
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int clean_sec = 0; // 每日日志定时清理时刻 秒(0-59)
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} log;
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// 按标识取雷达配置；不存在返回 nullptr。id 为空时返回默认雷达(第一个)
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std::shared_ptr<const RadarConfig> find(const std::string& id) const;
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// 默认雷达(第一个)；无雷达时返回 nullptr
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std::shared_ptr<const RadarConfig> first() const;
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};
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// 全局配置实例（config.cpp 中定义）
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extern AppConfig cfg;
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// 当前线程生效的雷达配置：
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// - 已用 RadarScope 绑定 → 返回该雷达配置；
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// - 未绑定 → 返回默认雷达配置(第一个)；
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// - 无任何雷达 → 返回一份空配置(字段为默认值)。
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const RadarConfig& radar_cfg();
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// RAII：把当前线程绑定到某个雷达的配置，出作用域自动恢复上一次绑定。
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// 采集线程/请求处理线程/异步保存线程都应在入口处绑定。
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class RadarScope
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{
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public:
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explicit RadarScope(const std::string& radar_id);
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~RadarScope();
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private:
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|
std::shared_ptr<const RadarConfig> prev_;
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|
};
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// 加载 JSON 格式配置文件（行首(忽略空白)以 // 开头的注释行会被剔除）
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// 返回是否成功；失败时保留原有 cfg 不变（绝不退出进程：运行期 config 重载会调用它）。
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bool load_config(const std::string& path = "./config/config");
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#endif // CONFIG_H
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