# Origincar Simulation

基于 MotrixSim 的阿克曼小车仿真，支持键盘控制和 HTTP API 局域网共享。

![仿真截图](doc/image.png)
## 依赖

| 依赖 | 说明 | 安装 |
|------|------|------|
| Python ≥3.13 | 运行环境 | `brew install python` 或 [python.org](https://python.org) |
| [uv](https://docs.astral.sh/uv/) | 包管理器 | `curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh \| sh` |
| `motrixsim-core` | 物理仿真引擎 | `uv sync` 自动安装 |
| `pillow` | 摄像头图像转 JPEG | `uv sync` 自动安装 |

```bash
# 克隆后一键安装
uv sync
```

> `mxpython` 是 motrixsim-core 自带的启动器，**macOS 上必须使用**（主线程需保留给渲染），Linux / Windows 可直接用 `python`。

## 启动

```bash
# macOS
uv run mxpython main.py

# Linux / Windows
uv run python main.py
```

## HTTP API（端口 8765）

仿真启动后，局域网内其他设备可通过 HTTP 获取摄像头图像、IMU 数据和发送控制指令。

### GET `/image`

获取前置摄像头最新 JPEG 图像。浏览器可直接打开。

```bash
# 浏览器
http://<仿真机IP>:8765/image

# curl
curl http://1{IP}:8765/image -o frame.jpg

# Python
import requests
r = requests.get("http://{IP}:8765/image")
with open("frame.jpg", "wb") as f:
    f.write(r.content)
```

### GET `/state`

获取小车当前状态（JSON）。

```bash
curl http://{IP}:8765/state
```

返回示例：

```json
{
  "x": -2.0,
  "y": -2.3,
  "z": 0.08,
  "yaw_deg": 0.0,
  "speed_target": 1.0,
  "speed_actual": 0.98,
  "steer_target": 0.0,
  "speed_amp": 1.0,
  "steer_amp": 0.35
}
```

### GET `/imu`

获取 IMU 数据（含 MPU6050 噪声），JSON。

```bash
curl http://{IP}:8765/imu
```

返回示例：

```json
{
  "orientation": {"w": 1.0, "x": 0.0, "y": 0.0, "z": 0.0},
  "angular_velocity": {"x": 0.001, "y": -0.003, "z": 0.008},
  "linear_acceleration": {"x": 0.02, "y": -0.01, "z": 9.81}
}
```

噪声参数（MPU6050 级别）：
- 陀螺仪白噪声 σ = 0.01 rad/s，bias 随机游走
- 加速度计白噪声 σ = 0.05 m/s²，bias 随机游走

### POST `/cmd`

发送控制指令（JSON）。

```bash
curl -X POST http://{IP}:8765/cmd \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"speed": 1.0, "steer": 0.3}'
```

| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| `speed` | float | 目标速度 m/s，正=前进，负=后退 |
| `steer` | float | 目标转向角 rad，正=左转，负=右转 |

**Python 客户端示例**：

```python
import time
import requests

IP = "192.168.1.100"

# 获取图像
r = requests.get(f"http://{IP}:8765/image")
with open("frame.jpg", "wb") as f:
    f.write(r.content)

# 获取状态
state = requests.get(f"http://{IP}:8765/state").json()
print(f"位置: ({state['x']}, {state['y']}), 速度: {state['speed_actual']} m/s")

# 发送控制指令
requests.post(f"http://{IP}:8765/cmd", json={"speed": 1.0, "steer": 0.2})
time.sleep(2)
requests.post(f"http://{IP}:8765/cmd", json={"speed": 0.0, "steer": 0.0})
```

**ROS2 桥接示例**：

```python
import rclpy
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import Image as RosImage
from geometry_msgs.msg import Twist
from cv_bridge import CvBridge
import requests
import numpy as np
import cv2

IP = "192.168.1.100"

class OrigincarBridge(Node):
    def __init__(self):
        super().__init__("origincar_bridge")
        self.bridge = CvBridge()
        self.pub = self.create_publisher(RosImage, "/image", 10)
        self.sub = self.create_subscription(Twist, "/cmd_vel", self.cmd_cb, 10)
        self.timer = self.create_timer(0.1, self.fetch_and_publish)

    def fetch_and_publish(self):
        r = requests.get(f"http://{IP}:8765/image", timeout=1)
        if r.status_code == 200:
            arr = np.frombuffer(r.content, np.uint8)
            cv_img = cv2.imdecode(arr, cv2.IMREAD_COLOR)
            msg = self.bridge.cv2_to_imgmsg(cv_img, "bgr8")
            self.pub.publish(msg)

    def cmd_cb(self, msg: Twist):
        requests.post(f"http://{IP}:8765/cmd", json={
            "speed": msg.linear.x,
            "steer": msg.angular.z
        })

rclpy.init()
node = OrigincarBridge()
rclpy.spin(node)
```

## 键盘控制

| 按键 | 方式 | 作用 |
|------|------|------|
| W/S | 按住 | 前进/后退 |
| A/D | 按住 | 左转/右转 |
| ↑/↓ | 点按 | 速度幅度 ±0.2 m/s（0~2.0） |
| ←/→ | 点按 | 转向幅度 ±0.05 rad（0~0.5） |
| Space | 点按 | 截图保存到 `captures/` |

键盘与 HTTP `/cmd` 可同时使用：按住 W/A/S/D 时键盘优先，松开后自动切回 HTTP 控制。

## 场景结构

```
scene.xml  — 5m×5m 地图 + 40cm 白色围栏 + 阿克曼小车
main.py    — 仿真控制 + HTTP API 服务
origincar.urdf / origincar.xacro — 小车模型（参考）
```
