目前狀態：✅ 感知模組與多執行緒控制測試通過 (tests/test_perception.py) 下一步：完善核心模組 (modules/) 並整合路徑規劃演算法

📂 1. 專案架構總覽 (Project Structure)

目前專案的目錄結構如下，核心功能拆分為各模組，但目前大部分功能未經過測試且需要持續改進，主要驗證集中在 tests/：

• modules/：核心功能模組（目前為初版 Draft）
  • perception.py: 處理影像讀取、深度圖轉換。
  • drone_control.py: 封裝起飛、降落、移動等 API。
  • global_planner.py: 全域路徑規劃 (預計實作 RRT)。
  • local_planner.py: 局部避障 (預計實作 DWA/VO)。
• utils/：工具函式庫
  • visualization.py: 影像視覺化處理。
  • math_utils.py: 座標轉換與數學計算。
• tests/：測試腳本 (★目前重點★)
  • test_perception.py: 已驗證可行。包含自動起降與即時深度圖監控。
• output/：存放執行過程中產生的深度圖數據 (.pfm) 與截圖。

💡 2. 關鍵技術與解決方案 (Key Concepts)

在 test_perception.py 中，我成功解決了「同時飛行與抓圖會導致模擬器卡死」的問題，並實現了即時監控。以下是核心技術點：

A. 雙客戶端架構 (Dual-Client Strategy)

為了解決 Python Global Interpreter Lock (GIL) 與 AirSim 底層 RPC 通道的衝突，我採用了 雙 Client 策略：

• Client A (Pilot)：專門負責發送飛行指令 (Takeoff, MoveTo, Land)。
• Client B (Photographer)：專門負責接收影像數據 (GetImages)。
• 優點：兩者走不同的網路通道，互不干擾，避免了 BufferError 與卡頓。

B. 多執行緒 (Multi-threading)

• 背景執行緒 (Mission Thread)：執行飛行任務劇本（起飛 -> 上升 -> 懸停 -> 下降）。
• 主執行緒 (Main Loop)：執行無窮迴圈，不斷抓取深度圖並更新 OpenCV 視窗。

C. 深度圖處理 (Depth Map Processing)