RP-26AutoAim-Frame 是一个用于学习和扩展的插件式自瞄框架示例。
核心框架代码位于 src/core，提供插件接口、动态加载和 Context 通信网络。
src/app_plugin 保留原有插件名称和通信链路，但仅实现为不包含算法的最小可运行示例。
我们在 2026 赛季区域赛后设计了这个框架，起点是复盘比赛期间多人协作时遇到的版本管理和模块耦合问题：算法、设备驱动与通信逻辑彼此依赖，修改一个模块往往需要同步修改整套工程，也很难保证不同开发者使用的是一致的算法版本。
因此，我们将稳定的运行时、插件接口和 Context 通信网络抽取为核心框架，把具体功能拆分为可以独立编译、加载和替换的插件。这样既能让成员并行开发、快速验证和回滚功能，也能减少算法实现对主程序的影响，同时通过约定好的接口，让各个兵种的算法模块能进行快速的复用。从而使得后续开发更关注功能本身，而不是反复处理工程组织问题。
我们没有直接采用 ROS，主要是因为项目更关注比赛场景下的轻量化、低耦合和可控性。ROS 提供了完善的节点、通信和工具链，但对当前项目而言，引入完整的 ROS 体系会增加工程管理的复杂度，并且在通信上导致自瞄链路的延迟有一定的上升。
项目直接编译 src/core 中的核心框架代码：
- 插件接口和通用数据类型。
Context通信网络。- 动态库加载和插件工厂。
- 运行时入口
app。 - 通用算法和基础工具库。
core 的使用约定和父项目 CMake 设计见 src/core/README.md。为了便于开源，我们将原本core子项目也作为框架的一部分开源。但在实际开发过程中建议保留其作为子项目引入。
插件位于 src/app_plugin。每个插件编译为动态库，通过 REGISTER_PLUGIN(...) 注册，并由运行时按 config/runtime_config.json 动态加载。
app 不直接包含具体插件头文件，也不直接链接具体插件库。插件能否参与运行由配置决定。
顶层 CMake 将可执行文件、动态库和静态库统一输出到根目录 output/。
运行入口：
./output/app运行时读取固定配置：
config/runtime_config.json
26-Auto-aim/
├── src/
│ ├── core/ # 核心框架
│ └── app_plugin/ # 保留原名称的最小插件示例
├── config/
│ └── runtime_config.json # 插件加载和线程组配置
├── output/ # 构建产物输出目录
├── build/ # CMake 构建目录
└── CMakeLists.txt # 父项目构建装配入口
config/runtime_config.json 决定默认运行时加载哪些插件、加载顺序和线程组归属。
当前配置：
{
"plugins": [
{
"name": "ReceiveDecoder",
"library": "libreceive_decoder_plugin_lib.so"
},
{
"name": "CameraManager",
"library": "libcamera_manager_plugin_lib.so"
},
{
"name": "Detector",
"library": "libdetector_plugin_lib.so"
},
{
"name": "TrackerManager",
"library": "libtracker_manager_plugin_lib.so"
},
{
"name": "FireControlSystem",
"library": "libfire_control_system_plugin_lib.so"
},
{
"name": "SendEncoder",
"library": "libsend_encoder_plugin_lib.so",
"AttachTo": "FireControlSystem"
}
]
}字段说明：
name：插件注册名，必须和插件源码中的REGISTER_PLUGIN(...)保持一致。library：插件动态库文件名，默认从output/目录加载。AttachTo：可选字段，用于把当前插件附加到前面某个插件所属线程组。
没有 AttachTo 时，插件创建独立线程组。
存在 AttachTo 时，当前插件加入目标插件所属线程组。目标插件必须已经在 plugins.json 前面出现过；如果目标插件本身已经附加到其他插件，当前插件会加入最终所属线程组。
当前配置形成的线程组是：
ReceiveDecoderCameraManagerDetectorTrackerManagerFireControlSystem + SendEncoder
组内按配置顺序循环调用 process(context)。
process() 表示一次调度调用。它可以等待一次驱动输入，但不能在内部写永久循环；完成一轮处理后应返回。
示例：
void MinimalDetector::process(const app::Context &context)
{
// 通信端点应缓存，避免每次调度都重复查找 Context。
// 如果同一个插件类会实例化多个对象，应改用实例成员变量而不是局部 static。
static auto input = context.get_buffer_subscriber<InputFrame>(this);
static auto output = context.get_buffer_publisher<InputFrameWithNNResults>(this);
InputFrameWithNNResults result;
result.input_frame = input.wait_pop();
output.push(std::move(result));
}插件实现业务逻辑，不负责声明系统级调度规则。输入输出契约优先写在 core 接口层的 declare() 中，插件实现只在 process() 中通过context获取并处理数据。当前公开插件仅用于演示这些机制。
- 在
src/app_plugin/<module_name>下创建插件目录。 - 继承
src/core/app/interface中已有接口。 - 实现
process(const app::Context &context)。 - 在插件
.cpp中使用REGISTER_PLUGIN("Name", Type)注册。 - 在插件
CMakeLists.txt中生成SHARED动态库。 - 链接
app_interface_lib和class_loader_lib。 - 在
config/runtime_config.json中添加插件name和library。
set(DETECTOR_PLUGIN_TARGET detector_plugin_lib)
add_library(${DETECTOR_PLUGIN_TARGET} SHARED src/MinimalDetector.cpp)
target_include_directories(${DETECTOR_PLUGIN_TARGET} PUBLIC
${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/include
)
target_link_libraries(${DETECTOR_PLUGIN_TARGET} PUBLIC app_interface_lib class_loader_lib)插件库不需要链接到 app。运行时会根据 runtime_config.json 加载动态库。
运行环境要求：
- Ubuntu 22.04 或更高版本；
- 支持 C++20 的编译器（GCC 11+ 或 Clang 14+）；
- CMake 3.22 或更高版本。
项目构建需要以下额外库：
- OpenCV（4.8版本及以上）；
- Eigen3；
- Sophus；
- Google glog。
Foxglove SDK 已包含在 src/core/utility/foxglove 中，无需额外安装。
git clone git@github.com:SZURPVision/RP-26AutoAim-Frame.git
cd RP26-AutoAim-Frame
cmake -S . -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build build --parallel 2
./output/app- 确认插件源码包含
REGISTER_PLUGIN("Name", Type)； - 确认
runtime_config.json中的name与注册名完全一致； - 确认
library与output/中生成的.so文件名一致。
app 不直接链接具体插件符号；插件由运行时按配置动态加载。
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