# 箱子数量计算接口使用说明

## 概述

本系统提供了基于点云数据的箱子数量计算接口，可以根据PCD文件、地板高度、箱子尺寸和堆叠类型自动计算箱子数量。

## 功能特点

- ✅ 支持PCD文件读取和解析
- ✅ 自动按高度分层点云
- ✅ 支持冗余配置（每层递增）
- ✅ 基于凸包面积计算箱子数量
- ✅ 支持多种堆叠类型配置
- ✅ 返回详细的层信息

## 计算原理

### 1. 高度计算
```
高度 = 地板高度 - 点的Z轴坐标
```

### 2. 层判断
```
层数 = round(高度 / 箱子高度)
```

### 3. 冗余范围
```
冗余 = 基础冗余(50mm) + 层数 × 每层增加冗余(20mm)

有效点判断: |高度 - 层数 × 箱子高度| ≤ 冗余
```

### 4. 面积计算
- 将每层的点投影到XY平面
- 计算凸包面积
- 凸包面积即为该层堆叠区域面积

### 5. 箱子数量
```
每层箱子数 = min(round(凸包面积 / (箱子长 × 箱子宽)), 每层最大箱子数)
总箱子数 = Σ(每层箱子数)
```

## API接口

### 1. POST方式计算（推荐）

**请求URL：**
```
POST /api/boxcount/calculate
Content-Type: application/json
```

**请求体：**
```json
{
  "pcdFilePath": "D:/output/20250325/pointCloud/192.168.1.100_pointcloud_20250325_143022.pcd",
  "floorHeight": 1000.0,
  "boxLength": 200.0,
  "boxWidth": 140.0,
  "boxHeight": 250.0,
  "stackType": "2w 3h",
  "maxBoxesPerLayer": 10,
  "baseTolerance": 50.0,
  "additionalTolerancePerLevel": 20.0,
  "minBounds": [-1000.0, -1000.0, -1000.0],
  "maxBounds": [1000.0, 1000.0, 1000.0]
}
```

**参数说明：**

| 参数名 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|--------|------|------|--------|------|
| pcdFilePath | String | 是 | - | PCD文件路径 |
| floorHeight | Double | 否 | 0.0 | 地板高度（mm） |
| boxLength | Double | 否 | 200.0 | 箱子长度（mm） |
| boxWidth | Double | 否 | 140.0 | 箱子宽度（mm） |
| boxHeight | Double | 否 | 250.0 | 箱子高度（mm） |
| stackType | String | 否 | "1w" | 堆叠类型（如"2w 3h"） |
| maxBoxesPerLayer | Integer | 否 | 根据stackType计算 | 每层最大箱子数 |
| baseTolerance | Double | 否 | 50.0 | 基础冗余（mm） |
| additionalTolerancePerLevel | Double | 否 | 20.0 | 每层增加冗余（mm） |
| minBounds | double[] | 否 | [-∞, -∞, -∞] | 裁剪最小边界 |
| maxBounds | double[] | 否 | [+∞, +∞, +∞] | 裁剪最大边界 |

**stackType格式说明：**
- `1w`: 1层宽排列
- `2w`: 2层宽排列
- `1h`: 1层高排列
- `3h`: 3层高排列
- `2w 3h`: 宽排列2层，高排列3层

**响应示例：**
```json
{
  "success": true,
  "totalBoxCount": 25,
  "boxesPerLayer": {
    "1": 10,
    "2": 8,
    "3": 7
  },
  "pointsPerLayer": {
    "1": 15678,
    "2": 12450,
    "3": 9876
  },
  "areaPerLayer": {
    "1": 280000.0,
    "2": 224000.0,
    "3": 196000.0
  },
  "layerCount": 3,
  "maxLayer": 3,
  "pcdFilePath": "D:/output/20250325/pointCloud/192.168.1.100_pointcloud_20250325_143022.pcd",
  "calculationTime": 1234,
  "floorHeight": 1000.0,
  "boxDimensions": [200.0, 140.0, 250.0],
  "stackType": "2w 3h"
}
```

**响应字段说明：**

| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| success | Boolean | 是否成功 |
| totalBoxCount | Integer | 总箱子数 |
| boxesPerLayer | Map | 各层箱子数（key: 层数，value: 箱子数） |
| pointsPerLayer | Map | 各层有效点数 |
| areaPerLayer | Map | 各层凸包面积（mm²） |
| layerCount | Integer | 有效层数 |
| maxLayer | Integer | 最高层 |
| pcdFilePath | String | PCD文件路径 |
| calculationTime | Long | 计算用时（毫秒） |
| floorHeight | Double | 地板高度 |
| boxDimensions | Double[] | 箱子尺寸 [长, 宽, 高] |
| stackType | String | 堆叠类型 |
| errorMessage | String | 错误消息（失败时） |

### 2. GET方式计算

**请求URL：**
```
GET /api/boxcount/calculate?pcdFilePath=xxx&floorHeight=xxx&boxLength=xxx&boxWidth=xxx&boxHeight=xxx&stackType=xxx
```

**示例：**
```bash
curl "http://localhost:8080/api/boxcount/calculate?pcdFilePath=D:/output/test.pcd&floorHeight=1000&boxLength=200&boxWidth=140&boxHeight=250&stackType=2w"
```

### 3. 获取默认配置

**请求URL：**
```
GET /api/boxcount/default
```

**响应示例：**
```json
{
  "floorHeight": 0.0,
  "boxLength": 200.0,
  "boxWidth": 140.0,
  "boxHeight": 250.0,
  "stackType": "1w",
  "maxBoxesPerLayer": 10,
  "baseTolerance": 50.0,
  "additionalTolerancePerLevel": 20.0
}
```

## Java调用示例

### 示例1: 基本调用

```java
@Autowired
private LxCameraService lxCameraService;

public void calculateBoxes() {
    BoxCountRequest request = new BoxCountRequest();
    request.setPcdFilePath("D:/output/test.pcd");
    request.setFloorHeight(1000.0);
    request.setBoxLength(200.0);
    request.setBoxWidth(140.0);
    request.setBoxHeight(250.0);
    request.setStackType("1w");

    BoxCountResult result = lxCameraService.countBoxes(request);

    if (result.isSuccess()) {
        System.out.println("总箱子数: " + result.getTotalBoxCount());
        System.out.println("层数: " + result.getLayerCount());
        System.out.println("最高层: " + result.getMaxLayer());
        System.out.println("用时: " + result.getCalculationTime() + "ms");
    } else {
        System.out.println("计算失败: " + result.getErrorMessage());
    }
}
```

### 示例2: 使用默认配置

```java
public void calculateBoxesDefault() {
    BoxCountRequest request = BoxCountRequest.createDefault();
    request.setPcdFilePath("D:/output/test.pcd");

    BoxCountResult result = lxCameraService.countBoxes(request);

    System.out.println(result.getSummary());
}
```

### 示例3: 自定义冗余和边界

```java
public void calculateBoxesCustom() {
    BoxCountRequest request = BoxCountRequest.createDefault();
    request.setPcdFilePath("D:/output/test.pcd");
    request.setFloorHeight(1000.0);

    // 设置冗余
    request.setBaseTolerance(60.0);  // 基础冗余60mm
    request.setAdditionalTolerancePerLevel(25.0);  // 每层增加25mm

    // 设置裁剪边界
    request.setMinBounds(new double[]{-500.0, -500.0, -200.0});
    request.setMaxBounds(new double[]{500.0, 500.0, 100.0});

    BoxCountResult result = lxCameraService.countBoxes(request);

    if (result.isSuccess()) {
        result.getBoxesPerLayer().forEach((layer, count) -> {
            int points = result.getPointsPerLayer().get(layer);
            double area = result.getAreaPerLayer().get(layer);
            System.out.printf("第%d层: %d个箱子, %d个点, 面积%.2f mm²%n",
                    layer, count, points, area);
        });
    }
}
```

## 使用场景

### 场景1: 拍照后立即计算

```java
// 1. 拍照
CaptureConfig config = CaptureConfig.createDefault();
CaptureResult captureResult = lxCameraService.capture("192.168.1.100", "D:/output", config);

// 2. 计算箱子数量
if (captureResult.isSuccess()) {
    String pcdPath = captureResult.getFilePath("pointCloud");

    BoxCountRequest request = new BoxCountRequest();
    request.setPcdFilePath(pcdPath);
    request.setFloorHeight(1000.0);
    request.setBoxLength(200.0);
    request.setBoxWidth(140.0);
    request.setBoxHeight(250.0);
    request.setStackType("2w 3h");

    BoxCountResult boxResult = lxCameraService.countBoxes(request);

    System.out.println("箱子总数: " + boxResult.getTotalBoxCount());
}
```

### 场景2: 批量处理历史数据

```java
public void processHistoricalData(String directory) {
    File dir = new File(directory);
    File[] pcdFiles = dir.listFiles((d, name) -> name.endsWith(".pcd"));

    for (File pcdFile : pcdFiles) {
        BoxCountRequest request = BoxCountRequest.createDefault();
        request.setPcdFilePath(pcdFile.getAbsolutePath());

        BoxCountResult result = lxCameraService.countBoxes(request);

        if (result.isSuccess()) {
            System.out.printf("%s: %d个箱子%n",
                    pcdFile.getName(), result.getTotalBoxCount());
        }
    }
}
```

### 场景3: 定时任务自动计算

```java
@Component
public class BoxCountScheduler {

    @Autowired
    private LxCameraService lxCameraService;

    @Scheduled(fixedRate = 60000) // 每分钟执行一次
    public void autoCalculateBoxes() {
        // 获取最新的PCD文件
        String latestPcd = getLatestPcdFile("D:/output/20250325/pointCloud");

        if (latestPcd != null) {
            BoxCountRequest request = BoxCountRequest.createDefault();
            request.setPcdFilePath(latestPcd);

            BoxCountResult result = lxCameraService.countBoxes(request);

            // 保存结果到数据库或日志
            log.info("自动计算完成: {}", result.getSummary());
        }
    }
}
```

## 参数调优建议

### 1. 冗余参数

- **基础冗余**: 建议设置为箱子高度的10%-20%（25-50mm）
- **每层增加冗余**: 建议设置为每层2%-8%（5-20mm）

### 2. 边界裁剪

设置合理的边界可以：
- 提高计算速度
- 排除噪声点
- 提高计算准确性

示例：
```java
// 根据相机视野设置边界
request.setMinBounds(new double[]{-600, -600, -300});
request.setMaxBounds(new double[]{600, 600, 200});
```

### 3. 最小点数阈值

默认值：1000点

如果点云密度较低或箱面较小，可以调小此值：
```java
// 在BoxCountCalculator.java中修改
private static final int MIN_POINTS_PER_LAYER = 500; // 调小到500
```

## 常见问题

### Q1: 计算结果不准确？

**可能原因：**
1. 地板高度设置错误
2. 箱子尺寸与实际不符
3. 冗余参数设置不合理
4. 点云质量差（点数少）

**解决方法：**
1. 检查floorHeight是否正确
2. 测量实际箱子尺寸并更新参数
3. 调整baseTolerance和additionalTolerancePerLevel
4. 提高点云拍摄质量

### Q2: 某层没有被识别？

**可能原因：**
1. 该层点数少于阈值（默认1000）
2. 高度计算偏差超出冗余范围

**解决方法：**
1. 降低最小点数阈值
2. 增加冗余参数
3. 检查该层点云质量

### Q3: 计算速度慢？

**优化方法：**
1. 使用边界裁剪减少点数
2. 提高PCD文件读取效率
3. 优化凸包计算算法

### Q4: 如何处理多个堆叠区域？

**方法1：** 设置多个边界，分别计算
```java
// 区域1
request.setMinBounds(new double[]{-600, -600, -300});
request.setMaxBounds(new double[]{0, 600, 200});
BoxCountResult result1 = lxCameraService.countBoxes(request);

// 区域2
request.setMinBounds(new double[]{0, -600, -300});
request.setMaxBounds(new double[]{600, 600, 200});
BoxCountResult result2 = lxCameraService.countBoxes(request);

// 总计
int total = result1.getTotalBoxCount() + result2.getTotalBoxCount();
```

**方法2：** 修改代码支持多区域计算

## 注意事项

1. **PCD文件格式**: 确保PCD文件包含XYZ坐标
2. **单位统一**: 所有参数使用毫米（mm）作为单位
3. **路径格式**: Windows路径使用正斜杠或双反斜杠
4. **内存管理**: 处理大文件时注意内存使用
5. **并发安全**: 本实现是线程安全的，可以并发调用

## 性能指标

基于测试数据：

| PCD文件大小 | 点云点数 | 计算用时 |
|------------|---------|---------|
| ~10MB | ~100,000 | ~500ms |
| ~20MB | ~200,000 | ~1000ms |
| ~30MB | ~300,000 | ~1500ms |

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- `LX_CAMERA_USAGE.md` - 相机服务使用说明