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更新文档与一键脚本默认值以匹配基线系本次标定（1.9165m、地面ROI）

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lichun.qu
2026-08-10 22:37:18 +08:00
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README.md
+226 -167
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@@ -1,91 +1,90 @@
# 双天线RTK—3D LiDAR直接手眼标定
本仓库从静态站点原始数据复现 `T_RTK_lidar`：把原始雷达坐标转换到RTK导航坐标系。它**不是** `base_link` 车体外参，也不会在求解阶段使用车体航向偏置或RTK到后轮轴的XY杆臂。
数据下载地址：https://fs.fairylandtech.com:5001/FRLD/#file_id=963272954246902180 账号：lichun.qu@fairylandtech.com 密码：lichun.qu
本仓库从静态站点原始数据复现 `T_RTK_lidar`：把原始雷达点变换到 **RTK 基线导航系**。
它**不是** `base_link` 车体外参；求解阶段不使用车体航向偏置，也不使用 RTK 到后轮轴的 XY 杆臂。
## 1. 输出坐标约定
当前交付标定（2026-08 室外车，27 站）约定如下：
统一约定 `T_A_B` 把B系点变换到A系：
| 项 | 值 |
|---|---|
| RTK 坐标系 | **基线系**（`HeadingOffsetDeg = 0`） |
| 天线相位中心离地高 | **1.9165 m**（1916.5 mm） |
| 机械平移初值 | `(0.414179474, 0.210859360, 0.004000001) m` |
| 机械旋转初值 | yaw ≈ **90°**（雷达 X 朝车头、双天线基线左右装） |
| 地面点 ROI | LiDAR 系 **`z ∈ [-2.5, -1.5]`**（约 2 m 车顶安装） |
| pair 配准 | **禁止**使用外参 seed；B 与 X 独立 |
数据下载（历史 data4 等）：https://fs.fairylandtech.com:5001/FRLD/#file_id=963272954246902180
账号：lichun.qu@fairylandtech.com　密码：lichun.qu
---
## 1. 输出坐标约定（基线系）
统一约定 `T_A_B` 把 B 系点变换到 A 系：
```text
p_RTK = T_RTK_lidar · p_lidar
```
RTK导航系在本仓库中定义为：
本仓库默认 RTK 导航系（**基线系 / baseline_raw_heading**）：
- 原点：GGA位置参考点（通常为ANT1相位中心，必须结合接收机配置确认）；
- X轴：`rawHeading`所表示的双天线基线在水平面的投影；
- Y轴：左；
- Z轴：上；
- ENU航向：`yaw = 90° - rawHeading`；
- roll、pitch：当前轨迹中固定为0。
- 原点：GGA 位置参考点（通常为 ANT1 相位中心，须结合接收机配置确认）；
- X 轴：`rawHeading` 双天线基线在水平面的投影；
- Y 轴：左；
- Z 轴：上；
- ENU 航向：`yaw = 90° - rawHeading`（`heading_offset = 0`）；
- roll、pitch：轨迹中固定为 0。
如果下游需要 `T_body_lidar`，必须另有经过确认的 `T_body_rtk`：
> 不要把基线系结果当成“车头向前系”。若下游需要车头向前，应另乘确认过的固定航向偏置，或显式使用 `-HeadingOffsetDeg 90` **整链重跑**，不要事后只改 JSON 里的 yaw。
若下游需要 `T_body_lidar`，须另有已确认的 `T_body_rtk`：
```text
T_body_lidar = T_body_rtk · T_RTK_lidar
```
机械初值文件：[`run/rtk_lidar_mechanical_initial.json`](run/rtk_lidar_mechanical_initial.json)
**仅用于 AX=XB 求解初值，禁止用于 LiDAR pair 配准。**
---
## 2. 算法流程
```text
逐站 H32.rscap + 全程 RTK.rscap + IMU.rscap
→ tools/export_raw_to_combined.py（一步导出标定中间包 combined/）
→ 每站选择一帧静态点云，位置转局部ENU，rawHeading构造yaw-only RTK pose
→ Open3D GICP和small_gicp分别求 B_ij = T_Li_Lj
→ 留出点、Hessian、正反向、多初值和旋转共轭不变量筛选
→ 两后端共同认可的边形成consensus B
→ A_ij X = X B_ij + 地面法向/高度约束求 X = T_RTK_lidar
→ bootstrap、双后端差异、逐对残差和3D可视化检查
原始雷达 + RTK（+ 可选 IMU）
→ combined/（按站关联的多传感器 NPZ）
→ 每站选一帧静态点云 + yaw-only RTK pose（基线系）
→ Open3D GICP 与 small_gicp 分别求 B_ij = T_Li_Lj（无外参 seed）
→ 留出点、正反向、旋转共轭不变量等精筛
→ 双后端共识边 → consensus B
→ A_ij X = X B_ij + 地面法向/高度约束 → X = T_RTK_lidar
→ bootstrap、双后端差异、逐对残差与 3D 可视化
```
代码实际使用：
```text
A_ij = inv(T_W_Ri) · T_W_Rj = T_Ri_Rj
B_ij = T_Li_Lj # 将站点j点云变换到站点i
B_ij = T_Li_Lj
A_ij · X = X · B_ij
X = T_RTK_lidar
```
## 3. 原始数据目录
---
大体积数据不提交Git。**新车默认布局**（H32 用 `RSLidarH32_3D_DLogCaptureNet48`；G90/N300 仍为 `.rscap`）：
## 3. 原始数据与导出
大体积数据不提交 Git。常见两种采集形态：
### 3.1 每站独立雷达目录（旧/标准站目录）
```text
raw_dataset/
├── stations/ # 每站停稳后单独录一段雷达 dlog
│ ├── 001/ # dobject/ + dobject_recording/
│ │ ├── dobject/ # 含 frontlidar-msop-raw / frontlidar-difop-raw
│ │ └── dobject_recording/
│ ├── 002/
│ └── ...
├── stations/001|002|.../ # H32 dlog 或 h32.rscap
└── captures/
├── rtk.rscap # 进场到收工连续录（G90：#PVTSLNA + #UNIHEADINGA）
└── imu.rscap # 连续录（N300；仅关联，不参与外参求解）
├── rtk.rscap
└── imu.rscap # 仅关联，不参与外参求解
```
一键导出默认：雷达用 **MSOP 设备时间** + DIFOP 通道角，RTK 用 **GNSS week/TOW** 做最近邻关联（`-TimeBasis device_gnss`）。
仍兼容旧站 `h32.rscap`；旧「已解码点云」dlog 需用 `-TimeBasis host`。
每个站点应在车辆完全静止后记录点云；建议不少于30站，并包含充足的直行、左转、右转和大角度转向姿态变化。
## 4. 环境安装
已验证环境为Windows、PowerShell、Python 3.11。安装依赖：
```powershell
python -m pip install -r requirements.txt
```
依赖包括NumPy、SciPy、Open3D和small_gicp。若small_gicp没有对应Windows wheel，可在WSL2中安装后运行Python核心命令，或先只运行Open3D后端；完整共识流程需要两个后端都可用。
## 5. 从原始数据一键复现
导出与 Lidar-IMU 的 `export_rscap_to_v1` 同级：**一条命令**把原始 H32 dlog + G90/N300 rscap 变成标定可直接使用的 `combined/`。
仅导出中间包：
```powershell
python tools\export_raw_to_combined.py `
--stations-root "$Raw\stations" `
@@ -95,160 +94,220 @@ python tools\export_raw_to_combined.py `
--overwrite
```
产物：
默认时间基：`-TimeBasis device_gnss`（雷达设备时 ↔ GNSS week/TOW）。
```text
$Out\exported\
├── export/ # 内部：各站雷达帧（调试用）
├── parsed/ # 内部：RTK/IMU JSONL
├── combined/ # ★ 标定入口：关联后的多传感器 NPZ + manifest.csv
└── export_summary.json
### 3.2 G90 连续录制 + H32 DLog 按站时间窗（本次 27 站）
站不在独立目录，而在多个 Medulla DLog ZIP 与 G90 `.rscap` 中时：
```powershell
python tools\export_g90_h32_windows_to_combined.py `
--segments-csv <rtk_lidar_station_segments.csv> `
--lidar-dlog <dump_1.zip> --lidar-dlog <dump_2.zip> `
--rtk-rscap <g90_1.rscap> --rtk-rscap <g90_2.rscap> `
--out <output_root> --expected-stations 27 --frame-stride 5
```
完整求解（导出 + prepare + AX=XB）在仓库根目录执行：
该入口用 **主机接收 UTC** 做近邻关联（`time_basis_mode: host`），并保留设备时间供审计。
可加 `--reuse-export` 在已有 `export/` 上续跑。
采集建议：有效静站 ≥30（更好 40～60）；相邻站转角约 **15°～30°**；避免一长串同朝向停车；场内宜有墙/立柱及 2～3 块法向不同的固定平面板。
---
## 4. 环境安装
Windows + PowerShell + Python 3.11：
```powershell
python -m pip install -r requirements.txt
```
依赖：NumPy、SciPy、Open3D、small_gicp。完整共识需要两个配准后端。
---
## 5. 一键复现（匹配本次标定）
### 5.1 已有 `combined/`（推荐复现本次结果）
```powershell
$Repo = (Resolve-Path ".").Path
$Raw = "E:\calibration_data\data4"
$Out = "E:\calibration_output\rtk_lidar"
$Data = "D:\data\rtk_lidar_run" # 含 combined/
powershell.exe -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File "$Repo\run\run_direct_rtk_lidar.ps1" `
-CombinedRoot "$Data\combined" `
-WorkRoot "$Data\prepared_baseline_h19165" `
-OutputRoot "$Data\outputs_baseline_h19165" `
-RtkReferenceHeightAboveGroundM 1.9165 `
-HeadingOffsetDeg 0 `
-ExpectedStations 27 `
-MinStations 20 `
-GroundZMin -2.5 `
-GroundZMax -1.5 `
-Bootstrap 200
```
关键参数：
| 参数 | 本次取值 | 说明 |
|---|---|---|
| `-RtkReferenceHeightAboveGroundM` | **1.9165** | GGA/ANT1 相位中心离地高（m），必填 |
| `-HeadingOffsetDeg` | **0** | 基线系；非 0 时才变成车头向前系 |
| `-GroundZMin/Max` | **-2.5 / -1.5** | 约 2 m 车顶雷达；旧默认 `[-1.4,-0.4]` 会拟合到墙 |
| `-ExpectedStations` | **27** | 本批站数 |
| `-MinStations` | **20** | 远程旧脚本曾写死 30，会跑不了本批 |
pair 阶段**不会**传入 `--initial-extrinsic`；机械初值只进最终 AX=XB。
### 5.2 站目录原始数据一键（导出 + 求解）
```powershell
powershell.exe -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File "$Repo\run\run_full_pipeline.ps1" `
-DataRoot "$Raw\stations" `
-RtkCapture "$Raw\captures\rtk.rscap" `
-ImuCapture "$Raw\captures\imu.rscap" `
-OutputRoot $Out `
-RtkReferenceHeightAboveGroundM 0.758 `
-ExpectedStations 34
-RtkReferenceHeightAboveGroundM 1.9165 `
-ExpectedStations 27 `
-GroundZMin -2.5 `
-GroundZMax -1.5
```
主要输出：
```text
$Out/
├── exported/
│ ├── export/ # 内部各站LiDAR帧
│ ├── parsed/ # 内部 RTK/IMU JSONL
│ └── combined/ # ★ 按LiDAR帧关联后的多传感器NPZ
├── prepared_rtk_direct/
│ ├── frames_all/ # 每站选中的静态帧
│ └── reference_poses_rtk_gga_raw_heading.csv
└── calibration/
├── open3d_gicp/
├── small_gicp/
├── consensus/
├── exported/combined/ # 或外部已有 combined/
├── prepared_*/frames_all/
├── prepared_*/reference_poses_rtk_gga_raw_heading.csv
└── calibration/ 或 outputs_*/
├── open3d_gicp/ small_gicp/ consensus/
├── common/ground_planes.csv
├── summary.json
└── final_T_RTK_lidar.json
```
若已经有`combined/`，可跳过原始导出：
### 5.3 远程旧一键复现为何不能直接套用本批
相对当前本地默认，远程 `origin/feature/lidar-rtk-direct-calibration` 仍有几处与本次标定不符：
1. 地面 ROI 落到 py 默认 `[-1.4, -0.4]`（本车会拟合墙面）；
2. `run_direct` 里 `MinStations` 曾写死 30（本批 27 站失败）；
3. 缺少 `export_g90_h32_windows_to_combined.py`（本批导出链路）；
4. README 示例高度仍写历史车 **0.758 m**（本车应为 **1.9165 m**）。
航向上远程已是 `HeadingOffsetDeg 0`（基线系），与本次坐标系一致；请用**本分支本地提交**复现，不要照抄未更新的远程文档数字。
---
## 6. 3D 可视化
查看本次结果：
```powershell
powershell.exe -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File "$Repo\run\run_direct_rtk_lidar.ps1" `
-CombinedRoot "E:\calibration_output\exported\combined" `
-WorkRoot "E:\calibration_output\prepared_rtk_direct" `
-OutputRoot "E:\calibration_output\calibration" `
-RtkReferenceHeightAboveGroundM 0.758 `
-ExpectedStations 34
```
$Repo = "D:\First-dev-dept\calibration-rtk-run"
$Out = "D:\data\rtk_lidar_run\outputs_baseline_h19165"
$Work = "D:\data\rtk_lidar_run\prepared_baseline_h19165"
## 6. 3D可视化
```powershell
powershell.exe -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File "$Repo\run\view_result.ps1" `
-Frames "$Out\prepared_rtk_direct\frames_all" `
-Pairs "$Out\calibration\consensus\B_consensus.npz" `
-Extrinsic "$Out\calibration\final_T_RTK_lidar.json" `
-Frames "$Work\frames_all" `
-Pairs "$Out\consensus\B_consensus.npz" `
-Extrinsic "$Out\final_T_RTK_lidar.json" `
-PairIndex 0
```
窗口中：
- 蓝色：目标站点i；橙色：站点j；
- `1`：原始点云；
- `2`：RTK运动A直接作为初值；
- `3`：GICP测得的B；
- `4`：最终外参预测的 `X^-1 A X`；
- `N` / `]`：下一运动对；
- `P` / `[`：上一运动对；
- `Q` / `Esc`：退出。
模式3和4应让同一墙面、立柱、路缘和地面尽量重合。终端同时打印 `B^-1(X^-1AX)` 的平移和旋转增量。应用 `N`/`P` 多看几对，不能只挑视觉效果最好的一对。
## 7. data4与data4+data5结果对比
data5补充了30个有效静态站点及两个法向方向不同的固定平面板。当前联合流程只合并data4、data5各自的批内运动对，不构造跨批次运动，因此两次采集的时间、ENU原点和绝对位置不同不会直接影响共享外参；前提是传感器安装未改变，并且两批数据使用相同的RTK坐标定义和LiDAR原始坐标定义。
两块平面板在现有代码中作为点云场景结构参与GICP配准，但没有作为已知RTK/ENU平面方程单独加入优化；若后续能测得板面方程，才可新增绝对平面约束。
为公平比较，下面两组结果都使用ANT1参考点离地高度`0.758 m`重新求解：
| 指标 | data4单独 | data4+data5联合 | 变化 |
|---|---:|---:|---:|
| 有效站点 | 34 | 64 | +30 |
| 共识运动对 | 25 | 36 | +11 |
| 平移残差RMS | 0.100394 m | 0.086902 m | -13.4% |
| 平移残差中位数 | 0.062075 m | 0.053647 m | -13.6% |
| 平移残差P95 | 0.123039 m | 0.125166 m | +1.7% |
| 平移残差最大值 | 0.353438 m | 0.355864 m | +0.7% |
| 旋转残差RMS | 1.252391° | 1.115207° | -11.0% |
| 旋转残差中位数 | 0.747183° | 0.685164° | -8.3% |
| 旋转残差P90 | 1.825297° | 1.481369° | -18.8% |
| 旋转残差P95 | 1.965290° | 1.875860° | -4.6% |
| Weighted Jacobian condition | 7.713973 | 8.379217 | +8.6% |
| bootstrap z标准差 | 0.003147 m | 0.001957 m | -37.8% |
| bootstrap roll标准差 | 0.099319° | 0.062245° | -37.3% |
| bootstrap pitch标准差 | 0.096049° | 0.064370° | -33.0% |
联合结果为：
```text
translation_m = [1.642932528, -0.242302311, 0.180599708]
RPY_deg_xyz = [-0.886210651, 1.372780243, -22.112054052]
T_RTK_lidar =
0.926183553 0.376030869 0.028014474 1.642932528
-0.376311142 0.926478119 0.005312208 -0.242302311
-0.023957243 -0.015462238 0.999593402 0.180599708
0.000000000 0.000000000 0.000000000 1.000000000
```
与相同高度下的data4单独结果相比，联合外参相差`5.25 mm / 0.064°`。data5使RMS、中位数、旋转P90和bootstrap稳定性改善，但平移P95及最大值没有改善，说明少数高残差运动对仍然存在；不应仅为降低最大值而按最终外参残差删边。
已经分别得到各批次的共识运动对和地面平面时，可运行：
通用模板（把路径换成你的 `WorkRoot` / `OutputRoot`）：
```powershell
$Names = @("data4", "data5")
$Pairs = @("E:\data4\consensus\B_consensus.npz", "E:\data5\consensus\B_consensus.npz")
$Planes = @("E:\data4\common\ground_planes.csv", "E:\data5\common\ground_planes.csv")
powershell.exe -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File "$Repo\run\run_joint_rtk_lidar.ps1" `
-BatchNames $Names -Pairs $Pairs -GroundPlanes $Planes `
-OutputRoot "E:\calibration_output\data4_data5_joint" `
-RtkReferenceHeightAboveGroundM 0.758 -Bootstrap 200
powershell.exe -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File "$Repo\run\view_result.ps1" `
-Frames "$WorkRoot\frames_all" `
-Pairs "$OutputRoot\consensus\B_consensus.npz" `
-Extrinsic "$OutputRoot\final_T_RTK_lidar.json" `
-PairIndex 0
```
脚本会先分别拟合各批次外参；任一批与首批相差超过`0.25 m`或`5°`时中止，提示检查RTK航向/坐标定义和传感器安装。阈值可通过`-MaxBatchTranslationDifferenceM`和`-MaxBatchRotationDifferenceDeg`显式调整。
| 按键 | 含义 |
|---|---|
| `1` | 原始点云 |
| `2` | 仅用 RTK 运动作初值 |
| `3` | GICP 测得的 B |
| `4` | 外参预测 `X⁻¹ A X`（应与 3 重合） |
| `N` / `]` | 下一运动对 |
| `P` / `[` | 上一运动对 |
| `Q` / `Esc` | 退出 |
仓库内[`results/reference_data4`](results/reference_data4/README.md)是历史data4参考产物，使用旧高度配置，不应与上表直接比较，也不应继续作为当前联合外参下发。
蓝 = 站 i，橙 = 站 j。请用 `N`/`P` **多看大转角对**，不要只看前几对同朝向站。
## 8. z与精度限制
---
平面阿克曼运动不能独立观测z。当前联合结果使用64站地面平面和ANT1参考点离地`0.758 m`约束z；其中`0.758 m`来自本次现场粗测的天线底部安装参考高度`0.710 m`，加上天线标签给出的L1/L2 PCO高度`46/50 mm`的中值`48 mm`。该值仍是测量输入，不是手眼运动方程自行估计出来的量。
## 7. 当前标定结果（基线系，h = 1.9165 m）
旧联合结果曾使用`0.8535 m = 0.2335 m + 0.620 m`，得到`z = 0.085093 m`；改用`0.758 m`并重新求解后得到`z = 0.180600 m`，z增加约`0.095507 m`，而x、y和旋转基本不变。所有标定入口现均要求显式提供参考高度，更改高度后必须重新求解，不能只手工修改输出JSON中的z。
结果目录：`D:\data\rtk_lidar_run\outputs_baseline_h19165\`
交付文件：`final_T_RTK_lidar.json` / `summary.json`
AX残差、Hessian/Jacobian条件数、bootstrap和双后端一致性只证明内部一致性，不能单独证明逐帧GT达到±3 cm。当前关联仍以LiDAR和串口主机接收时间为主；GNSS周/周内时间和IMU设备时间被保留，但没有联合估计时钟偏移与漂移。用于连续GT pose前，应补做严格设备时间同步和独立轨迹验证。
```text
translation_m = [0.412305582, 0.217309210, 0.104057606]
RPY_deg_xyz = [0.465513, 0.743343, 89.460018]
此外，代码无法单独证明GGA对应哪根物理天线、`rawHeading`是ANT1→ANT2还是ANT2→ANT1；必须用接收机配置、接线和现场运动实验确认。方向错误会导致RTK坐标系yaw相差约180°。
T_RTK_lidar ≈
0.009424 -0.999922 0.008247 0.412306
0.999871 0.009529 0.012896 0.217309
-0.012973 0.008124 0.999883 0.104058
0 0 0 1
```
## 9. 仓库目录
| 指标 | 值 |
|---|---:|
| 有效站点 / 共识对 | 27 / 20 |
| 平移残差 RMS / 中位 / P95 / max | 0.070 / 0.042 / 0.121 / **0.186** m |
| 旋转残差 RMS / 中位 / max | 0.978 / 0.585 / **2.73** ° |
| 双后端差 | 3.2 mm / 0.17° |
| Jacobian 条件数 | 6.88 |
| bootstrap σ(x,y,z) | 4.7 / 6.3 / 0.8 mm |
| 相对机械初值 | 旋转差 ≈ 1.03°（无近 180° 冲突） |
| `frame_mode` | `baseline_raw_heading` |
与机械平移初值 XY 相差约数毫米；z 由天线高度约束，CAD 的 4 mm 不能代替实测 1.9165 m。
### 为何 RMS 尚可、尾部（P95/max）较差？
1. **前段多站几乎同航向**（STATION-01～05 约 250°～255°）。最差对（如 2→4）站间转角仅约 5°，小转角对平均平移残差约 7.4 cm，大转角对约 3.7 cm。
2. **GICP heldout RMSE** 本身多在 0.11～0.14 m，场景重叠/结构限制了配准下限。
3. 本批导出为 **host 时间关联**，静站可用，但仍可能引入厘米级位姿—点云错位。
4. AX 残差衡量的是「RTK 运动 A」与「外参预测 XBX」的一致性，**不是**相对 CAD 的毫米误差，也不能单独证明 ±3 cm 绝对真值。
改进方向：相邻站转角 15°～30°、站数 ≥40、固定平面板、有条件改用 `device_gnss`。
---
## 8. z 与精度限制
平面阿克曼运动不能独立观测 z。z 由「LiDAR 地面平面 + 外供 RTK 参考点离地高」约束：
- 本次：**1.9165 m**（相位中心离地）；
- 历史 data4/data5 文档中的 **0.758 m** 是**另一台车**的测量，不能用于本车。
更改高度后必须重新求解，禁止只改 JSON 里的 z。
GGA 对应哪根天线、`rawHeading` 方向须现场确认；搞反会导致 yaw 差约 180°。
---
## 9. 历史 data4 / data4+data5（参考）
旧联合实验使用 ANT1 离地 `0.758 m`，外参量级与本车不同，**不要与第 7 节结果混比**。联合流程见 `run/run_joint_rtk_lidar.ps1`。
`results/reference_data4/` 若存在，仅为历史精简产物，不作为当前交付外参。
---
## 10. 仓库目录
| 目录 | 职责 |
|---|---|
| [`code/`](code/) | GICP、运动对质量评价、AX=XB求解、结果封装和3D可视化 |
| [`tools/`](tools/) | 原始dlog/rscap解析、按LiDAR帧关联及静态站点prepared生成 |
| [`run/`](run/) | PowerShell入口；所有数据和输出路径都通过参数传入 |
| [`results/reference_data4/`](results/reference_data4/) | 历史data4精简参考结果，不包含点云和本机过程目录 |
| `work/`、`outputs/` | 本地运行生成物，已由`.gitignore`排除 |
| [`code/`](code/) | GICP、运动对质量、AX=XB、结果封装、3D 可视化 |
| [`tools/`](tools/) | dlog/rscap 解析、G90 窗导出、combined / prepared |
| [`run/`](run/) | PowerShell 入口；路径与高度均由参数传入 |
| `tests/` | 坐标契约、G90 host 关联等回归 |
| `work/`、`outputs/` | 本地生成物（`.gitignore`） |
各代码文件职责见[`code/README.md`](code/README.md)，命令索引见[`run/README.md`](run/README.md)，工具说明见[`tools/README.md`](tools/README.md)。
命令索引见 [`run/README.md`](run/README.md)，工具说明见 [`tools/README.md`](tools/README.md)，操作手册见 [`雷达与RTK标定说明书.md`](雷达与RTK标定说明书.md)。