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NaviGlass项目开发任务清单
项目:NaviGlass项目开发
平台:全志 V821 (32-bit RISC-V)
更新时间:2025-12-31
整体进度:100%(室内导盲模型训练完成)
📖 快速导航
| 章节 | 说明 |
|---|---|
| 已完成任务 | Day 1-22 完成的功能 |
| 待验证问题 | 当前需要验证的修复 |
| 进度统计 | 各模块完成度 |
| 时间线 | 开发时间线 |
相关文档:
✅ 已完成任务
基础环境配置
- SDK 下载与编译
- 工具链配置
- 固件烧录测试
- SSH 服务配置
网络通信层
- libuwsc WebSocket 库编译
- libcurl HTTP 库编译
- UDP Socket 基础功能
- 静态编译链接优化
音频系统
- I2S 音频输出 (MAX98357A)
- Device Tree 引脚配置 (PD12/PD13/PD15)
- ALSA 播放测试
- 音质验证
- 模拟麦克风输入 (Audio Codec)
- MIC Switch 配置
- 增益调优 (MIC Gain = 25)
- 录音功能测试
- 音质验证
- 音频错误处理与稳定性 (Day 10)
- 修复 I/O 错误导致的崩溃问题
- 实现设备自动重新初始化机制
- 修复类型安全问题(size_t → snd_pcm_sframes_t)
- 程序稳定性验证(36+ 秒无崩溃)
IMU 传感器
- ICM-42688-P 硬件连接
- I2C 方案调研(失败,改用 SPI)
- GPIO 模拟 SPI 实现
- SPI 时序编码
- 寄存器读写功能
- WHO_AM_I 识别 (0x47)
- 6 轴数据采集
- 加速度计配置 (±16g)
- 陀螺仪配置 (±2000°/s)
- 温度监控
- 数据验证测试
摄像头系统
- GC2083 MIPI 配置
- Device Tree 验证(已有配置)
- ISP 参数加载 (gc2083_mipi)
- 视频格式设置 (1280x720 @20fps)
- MPP 框架集成
- VI (视频输入) 模块
- ISP (图像信号处理) 模块
- VENC (视频编码) 模块
- JPEG 硬件编码
- Camera 类封装
- 帧采集与测试
- 帧缓冲管理 (5个VI, 4MB VBV)
- JPEG 压缩 (质量80)
- 测试程序验证 (100%成功率)
开发工具
- 交叉编译脚本
- 麦克风测试脚本 (test_mic.sh)
- IMU 测试程序 (test_imu)
- GPIO 测试程序 (test_gpio)
交叉编译配置 (Day 7)
- 工具链路径验证
- 确认实际工具链位置 (out/toolchain/nds32le-linux-glibc-v5d)
- 编译器前缀统一为 riscv32-unknown-linux-
- Makefile 配置更新
- src/Makefile - 主程序编译
- src/Makefile_test - 测试版本
- 所有构建脚本 (build_*.sh)
- 文档更新
- Day7.md 工作日志
- README.md 工具链说明
整体编译与集成 (Day 8)
- 构建脚本修复
- build_main.sh 路径问题修复
- Makefile 链接库补充
- 添加完整 Cedar 库列表
- 解决 CDC_LOG_LEVEL_NAME 未定义错误
- 主程序编译成功
- avaota_client (3.9MB)
- 集成所有模块(音频/IMU/摄像头/网络)
musl 工具链修复 (Day 9)
- 识别 glibc/musl 不兼容问题
- 通过 ldd 诊断动态链接器错误
- 确认开发板运行 musl libc 1.2.4
- 发现符号不兼容 (
__register_atfork)
- 定位正确的 musl 工具链
- 查找 SDK 工具链目录
- 发现 musl 在
prebuilt/rootfsbuilt/riscv/ - 更正 Makefile 路径配置
- 重新编译程序
- 使用 musl 工具链重新编译
- 验证动态链接器为
/lib32/ld.so.1 - 程序成功运行并通过测试
板端部署与测试 (Day 9)
- WiFi 网络配置
- 连接到局域网 (192.168.110.132)
- 验证网络连通性
- 程序部署
- musl 版本上传到 /tmp/avaota_client
- 创建动态链接器符号链接
- 硬件功能测试
- IMU 传感器测试通过 (WHO_AM_I=0x47)
- 音频采集测试通过 (16kHz mono)
- 摄像头测试通过 (1280x720@20fps)
- ISP 系统正常运行
- JPEG 编码器正常工作
- 程序稳定性测试
- 多线程正常运行
- 心跳日志稳定
- 优雅退出验证 (Ctrl+C)
网络通信测试 (Day 10-17)
- WebSocket 连接测试
- 服务器已部署 (192.168.110.188:8081)
- 音频 WebSocket 连接成功
- 摄像头 WebSocket 连接成功
- 摄像头初期传输 JPEG 帧成功
- 音频播放功能(TTS 播放流畅,断连恢复机制已验证)
- 摄像头 VBV 缓冲区优化(256KB → 2MB)
- UDP 数据传输测试
- UDP 发送验证
- IMU 数据实时上传成功,服务器正常接收
- Day 17: frpc.toml 添加 UDP 12345 代理,公网传输正常
网络模块优化 (Day 11)
- WebSocket 崩溃修复
- 识别崩溃原因(disconnect() 处理不当)
- 添加 shutdown() 中断阻塞的 recv()
- 修复线程 join() 逻辑
- 验证 403 错误时不再崩溃
- 音频播放功能实现
- 扩展 WSClient 支持二进制数据接收
- 添加 poll_binary_messages() 方法
- 实现二进制数据队列(m_binary_queue)
- 集成 AudioPlayer 使用 hw:1,0 设备
- 实现 TTS 音频接收和播放逻辑
TTS 播放优化与事件循环阻塞修复 (Day 13)
- Omni 客户端异步化(核心修复)
- 识别同步迭代器阻塞 asyncio 事件循环
- 使用
threading.Thread+asyncio.Queue解耦 - TTS 块间隔从 5-15 秒降至 ~2 秒
- 客户端 TTS 预缓冲机制
- 实现 16000 帧(1秒)预缓冲
- 添加最小播放阈值(8000 帧)
- 优化播放批次大小(100ms)
- 服务器退出修复
- lifespan 捕获 CancelledError
- 添加强制退出线程
- Ctrl+C 后正常返回 shell
- TTS 音频传输优化
- 8kHz → 16kHz 上采样
- WebSocket 断开时 TTS 缓存机制
- WebSocket 引用保护
- TTS 播放流畅度 ✅(服务器端修复后已流畅)
项目清理与 TTS 流畅 (Day 14)
- 项目清理
- 删除 HTTP TTS 相关文件 (http_tts_stream., http_client.)
- 删除测试脚本 (build_test*.sh, debug_*.sh)
- 删除测试源码 (test_*.cpp, main_test.cpp)
- 删除冗余文件 (Makefile_test, build_phase*.sh)
- 清理后仅保留核心文件
- 恢复 WebSocket TTS
- 移除 HTTP TTS 线程
- 恢复 audio_capture_thread 中的 TTS 播放
- 更新 Makefile 移除 HTTP 文件
- 服务器端导航器预初始化 ✅
- 识别导航器延迟初始化问题(客户端连接后才加载)
- 在服务器启动时预初始化 BlindPathNavigator/CrossStreetNavigator/NavigationMaster
- 客户端连接无延迟
- 增大 TTS 预缓冲
- PRE_BUFFER_FRAMES: 8000 → 32000 (0.5s → 2s)
- MIN_PLAY_FRAMES: 3200 → 4800
- 服务器端 TTS 阻塞修复 ✅
- 识别 HTTP 20ms 节拍循环阻塞 WebSocket 发送
- 将 HTTP 广播改为后台任务
asyncio.create_task() - TTS 播放已流畅!
导航性能优化与调试 (Day 15)
- 修复导航模式严重卡顿
- 识别根因:主线程 await 等待 CPU 密集型任务(Process Frame)
- 实现非阻塞跳帧机制(后台线程处理 + 最新帧优先)
- 验证 FPS 恢复(导航模式 0.9 FPS -> 10.0 FPS)
- YOLO 检测频率优化
- 盲道检测间隔设为 5 帧
- 修复模型重复加载 BUG
- 解决
app_main模块重载问题
- 解决
- 用户体验优化
- 调整导航语音冷却时间 (1.0s -> 3.0s)
- 添加详细性能诊断日志
固件重刷与自启动配置 (Day 16)
- 修复动态链接器路径问题
- Makefile 添加
-Wl,--dynamic-linker=/lib/ld-musl-riscv32.so.1 - 无需手动创建
/lib32/ld.so.1符号链接
- Makefile 添加
- 配置程序自启动
- 使用
/etc/init.d/avaota+load_script.conf方案 - 发现
rc.final会导致 SD 卡检测失败(已规避) - 发现
crontab @reboot不支持(BusyBox crond) - 需要 15 秒延迟等待音频系统就绪
- 实现 start/stop 命令支持
- 使用
- 确认 WiFi 自动连接
- 系统自动保存配置到
/etc/wifi/wifimg.config
- 系统自动保存配置到
- 配置公网服务器访问
- 修改
main.cpp服务器地址为公网 IP8.148.25.142 - 配置 frp 内网穿透(frpc.toml)
- 测试 iPhone 热点连接成功
- 修改
室外测试与语音系统优化 (Day 17)
- 室外实地测试
- 开发板通过 iPhone 热点连接公网服务器
- 摄像头视频流传输正常
- 过马路导航语音播报正常
- 发现盲道导航无语音播报问题
- IMU 公网传输修复
- 识别 frpc.toml 缺少 UDP 12345 配置
- 添加 UDP 代理配置
- 公网服务器防火墙开放 UDP 12345
- 盲道导航语音修复
- 识别根因:线程池中无法运行 asyncio 协程
- 移除
workflow_blindpath.py内部play_voice_text调用 - 统一由
app_main.py处理语音播放
- IMU 采样率优化
- 从 50Hz 降低到 10Hz 减少对音频的干扰
- 扬声器杂音分析
- 确认为硬件层面问题(电磁干扰、接地不良)
- 需硬件层面改进(加磁环、重新布线)
性能优化与紧急修复 (Day 18)
- 服务器性能深度优化
- YOLO 推理加速: 启用 FP16 半精度 + 动态分辨率 (RTX 3090 优化)
- 模型层融合: 添加 fuse() 操作与 CUDA 预热
- 线程池扩张: max_workers 2 -> 3
- 音频延迟与协议优化
- 协议统一: 客户端/服务器统一使用 20ms (320 samples) 音频包
- 延迟降低: TTS 预缓冲从 2s 降至 0.5s
- 网络/传输瓶颈修复
- WebSocket 并行广播: 引入
asyncio.gather解决多客户端卡顿 - 户外网络适配: 相机增加 "Outdoor Mode" (8fps/Q45)
- WebSocket 并行广播: 引入
- 紧急 Bug 修复
- 修复
NameError(MODEL/imports) 导致的服务崩溃 - 修复
.env未加载导致的 GPU 禁用(解决画面假死)
- 修复
传输优化与 TurboJPEG 加速 (Day 19)
- 零拷贝直传
- CHAT/IDLE/ITEM_SEARCH 模式直接转发原始 JPEG
- 跳过无意义的 imdecode + imencode 循环
- 延迟解码
- 只在导航模式才执行 cv2.imdecode
- 非导航场景 CPU 开销降低 90%+
- TurboJPEG 集成
- 替换 cv2.imencode/imdecode,速度提升 2-3 倍
- 带回退逻辑,未安装时自动使用 cv2
- 导航结果 JPEG 缓存
- 新结果编码一次后复用,编码次数 8→2 次/秒
- GPU 配置修正
- .env 配置使用 GPU 1 (CUDA_VISIBLE_DEVICES=1)
性能瓶颈深度分析与 UI 优化 (Day 20)
- 服务器性能优化
- 日志精简:
_detect_obstacles输出从 20 行/次减到 1 行/30帧 - GPU 并发槽位: 从 2 增加到 4
- TTS WebSocket 修复: 连接时立即保存引用
- 日志精简:
- 可视化网页优化
- IMU 浮窗缩小: 宽度 600px,添加可折叠功能
- 折叠状态优化: 完全隐藏 3D 模型和数据面板
- Badge 动画: 连接中闪烁、已连接脉冲呼吸
- 状态中文化:
📷 已连接替代英文 - 底部边界修复: 移除
.chat { height: 100vh } - 背景色统一: 左右两栏使用相同的
var(--card) - Favicon 添加:
/static/favicon.png - 移动端适配: @media 600px/1100px 响应式布局
- Numba 多核加速
- 创建
numba_utils.pyJIT 编译工具函数 - mask 像素计数、统计、交集计算加速
- 启动时 JIT 预热,避免首次调用延迟
- 创建
- TensorRT 模型加速
- 导出
yolo-seg.engine、yoloe-11l-seg.engine、trafficlight.engine(FP16) - 创建
model_utils.py自动选择 .engine 文件 - 修复
.to()/.fuse()不兼容 TensorRT 问题 - 修复推理尺寸不匹配 (640→480)
- 统一使用环境变量
AIGLASS_YOLO_IMGSZ=480
- 导出
AI 管道修复与音频优化 (Day 21-22)
- GLM API 修复
- 升级至
zai-sdk+glm-4.6v-flash - 修复 Error 400/1210 调用问题
- 升级至
- 语音识别修复
- SenseVoice 语言固定为
zh(解决韩语误识) - VAD 截断修复: 引入 300ms 环形缓冲,解决首字丢失
- SenseVoice 语言固定为
- 音频系统优化
- TTS 语速排查: 确认源文件语速,用户决定保留
- 底噪优化:
- 软件规避 (80%音量)
- 彻底解决: 移除串口/USB供电,改用电池消除共地干扰
- AI 回答质量:
- 升级模型至
glm-4.6v-flash(预期解决相关性问题)
- 升级模型至
移动端适配与部署优化 (Day 23)
- 移动端可视化界面修复
.stage容器添加min-height: 50vhfitCanvas()使用容器实际高度- IMU 浮窗移到右下角,默认折叠
- PM2 服务器部署
- 一行命令启动配置
- VAD 模型本地缓存优先(启动 30s→3s)
- 红绿灯检测卡顿修复
- 实现非阻塞跳帧机制
- 独立缓存(不干扰盲道导航)
- 停止时清除缓存
- Nginx 域名配置
- naviglass.hbyrkj.top 反向代理
- WebSocket 支持
YOLOE 室内导盲模型训练 (Day 24)
- 训练指南完善
- 更新 PyTorch 版本 (cu124)
- 简化 conda 环境名
- 统一目录结构 (val → valid)
- Indoor Obstacle Detection 数据集
- 选择 v11 版本 (1440+57+54 张图片)
- 8 个类别:closed_door, door, elevator, escalator, footpath, obstacle, person, wall
- YOLOv11 原生格式,无需转换
- 服务器训练启动
- 配置 GPU 1 (RTX 3090)
- RAM 缓存加速 (192GB)
- 150 epochs 训练进行中
室内导盲分割模型完成 (Day 25)
- 训练问题修复
- 发现 YOLOE 不支持自定义类别训练
- 改用标准
yolo11l-seg.pt模型
- MIT Indoor 数据集筛选
- 从 2573 类别筛选出 14 个导盲相关类别
- 创建
filter_categories.py脚本 - 生成
indoor_blind数据集 (1265+363+175 张)
- 训练完成
- 模型参数:27.6M
- 推理速度:4.8ms/张 (训练) / 23ms/张 (验证)
- 模型验证
- 测试集 175 张图片全部通过
- 14 类别全部可检测
- 无检测率仅 2.3%
⏳ 待完成任务
性能评估
- CPU 使用率监控(目标: <80%)
- 内存使用监控(目标: <100MB)
- 摄像头实际帧率: 客户端 10 FPS, 服务器处理 ~15 FPS
- IMU 采样率: 10Hz
稳定性验证
- 长时间运行测试(5分钟基础 / 1小时稳定性 / 内存泄漏检查)
- 异常恢复测试(断网重连 / 设备异常恢复)
- 压力测试(高负载 / 边界条件)
🔮 未来优化方向
性能优化
- 内存使用优化
- CPU 负载平衡
- 网络带宽管理
- 功耗优化
硬件升级探索
- 硬件 SPI 替代 GPIO 模拟(提升IMU速度)
- I2C 通信方案重新探索
📊 进度统计
总体进度
████████████████████ 100%
🎉 核心功能完成!项目代码已清理!
各模块进度
| 模块 | 进度 | 状态 |
|---|---|---|
| SDK 环境 | 100% | ✅ 完成 |
| 网络库 | 100% | ✅ 完成 |
| 音频输出 | 100% | ✅ 完成 |
| 音频输入 | 100% | ✅ 完成 |
| 音频稳定性 | 100% | ✅ 完成 (Day 10) |
| IMU 传感器 | 100% | ✅ 完成 |
| 摄像头 | 100% | ✅ 完成 |
| 工具链配置 | 100% | ✅ 完成 |
| musl 工具链 | 100% | ✅ 完成 |
| 整体编译 | 100% | ✅ 完成 |
| 网络通信 | 100% | ✅ 完成 |
| 板端测试 | 100% | ✅ 所有硬件通过 |
| TTS 播放 | 100% | ✅ 流畅播放 (Day 14) |
| 项目清理 | 100% | ✅ Day 14 完成 |
| 导航模式 | 100% | ✅ Day 15 修复 |
| 服务器优化 | 100% | ✅ Day 18-19 完成 |
| AI 交互管道 | 100% | ✅ Day 21-22 修复 (GLM-4V/SenseVoice) |
| 室内导盲模型 | 100% | ✅ Day 25 训练完成 |
🎯 里程碑
Milestone 1: 基础设施 ✅
完成时间: Day 1-2
成果: SDK 编译成功、网络库就绪、工具链配置完成
Milestone 2: 音频系统 ✅
完成时间: Day 3-4
成果: 扬声器播放正常、麦克风录音清晰、参数优化完成
Milestone 3: IMU 传感器 ✅
完成时间: Day 4
成果: SPI 驱动实现、6轴数据采集、测试验证通过
Milestone 4: 摄像头系统 ✅
完成时间: Day 5
成果: MPP框架集成、JPEG 编码正常、100%捕获成功率
Milestone 5: 工具链配置与整体编译 ✅
完成时间: Day 7-8
成果: 工具链配置验证、Makefile 统一更新、主程序编译成功 (3.9MB)
Milestone 6: musl 工具链修复 ✅
完成时间: Day 9 (上午)
成果: 识别并解决 glibc/musl 不兼容问题、定位正确的 musl 工具链路径
Milestone 7: 板端测试验证 ✅
完成时间: Day 9 (下午)
成果: WiFi 配置成功、所有硬件模块测试通过、程序稳定性验证
Milestone 8: 音频稳定性修复 + 网络通信验证 ✅
完成时间: Day 10
成果: 修复音频崩溃问题、WebSocket 连接成功、IMU UDP 传输正常
Milestone 9: 网络模块稳定性优化 ✅
完成时间: Day 11
成果: 修复 WebSocket 崩溃、实现音频双向通信、VBV 缓冲区优化
Milestone 10: 摄像头稳定性优化 ✅
完成时间: Day 11-12
成果: VBV 缓冲区 256KB→2MB、VI 缓冲区 3→5、错误恢复机制
Milestone 11: 音频交互修复与系统加固 ✅
完成时间: Day 12
成果: 修复链接器符号冲突、解决音频采集无数据问题、恢复全系统功能
Milestone 12: TTS 播放优化与事件循环阻塞修复 ✅
完成时间: Day 13
成果: Omni 客户端异步化、TTS 块间隔从 5-15s 降至 ~2s、服务器退出修复
Milestone 13: 项目清理与 TTS 流畅 ✅
完成时间: Day 14
成果: 删除 19 个冗余文件、服务器端 TTS 阻塞修复、TTS 播放已流畅
Milestone 14: 导航模式卡顿修复 ✅
完成时间: Day 15
成果: 高性能跳帧机制、FPS 从 0.5 恢复至 10.0、语音导航频率优化
Milestone 15: 固件重刷与自启动配置 ✅
完成时间: Day 16
成果: 动态链接器路径修复、自启动方案确定、WiFi 自动连接验证
Milestone 16: 室外测试与语音系统优化 ✅
完成时间: Day 17
成果: 室外测试成功、IMU 公网传输修复、盲道语音修复、IMU 降至 10Hz
Milestone 17: 深度性能优化与修复 ✅
完成时间: Day 18
成果:
- 高性能推理: RTX 3090 实现 20+ FPS (FP16 + 动态分辨率)
- 音频优化: 统一 20ms 音频包,TTS 延迟显著降低
- Bug 修复: 解决 NameError 崩溃、GPU 配置失效问题
Milestone 18: 传输优化与 TurboJPEG 加速 ✅
完成时间: Day 19
成果:
- 零拷贝直传: 非导航场景 CPU 开销降低 90%+
- TurboJPEG: 编解码速度提升 2-3 倍
- JPEG 缓存: 导航模式编码次数 8→2 次/秒
- GPU 配置: 正确使用 GPU 1 (CUDA_VISIBLE_DEVICES=1)
Milestone 19: AI 管道修复与音频完整性 ✅
完成时间: Day 21-22 成果:
- 大模型升级: 集成 GLM-4.6v-Flash (zai-sdk),修复调用错误
- 语音识别优化: SenseVoice 强制中文模式,修复 VAD 截断 (300ms 缓冲)
- 音频硬件修复: 移除串口改用电池供电,彻底消除地环路底噪
- 流畅度确认: 用户确认保留原生语速,AI 对话闭环打通
Milestone 20: 移动端与部署优化 ✅
完成时间: Day 23 成果:
- 移动端适配: 视频区域高度修复、IMU 浮窗折叠
- PM2 部署: 一行命令启动,VAD 本地缓存加速
- 红绿灯检测修复: 跳帧机制消除卡顿
- 域名配置: naviglass.hbyrkj.top 可访问
Milestone 21: 室内导盲分割模型训练完成 ✅
时间: Day 24-25 成果:
- 问题修复: YOLOE 不支持自定义训练,改用 yolo11l-seg.pt
- 数据集筛选: MIT Indoor 2573→14 类别 (floor/door/stairs/person 等)
- 训练完成: 150 epochs,27.6M 参数,4.8ms/张推理
- 验证通过: 175 张测试图,14 类别全覆盖
📝 技术债务
需要优化的地方
- GPIO 模拟性能: 当前 SPI 速度 ~500kHz,可优化到 1-2MHz
- 错误处理: 网络断开重连、设备异常恢复、日志完善
- 代码规范: 需要统一注释风格、需要单元测试
遗留问题
- 音频底噪: 开启 Playback Switch 可能引入回环底噪,需探索软件降噪 (AEC/ANS)
- 扬声器杂音 (Day 17): 确认为硬件问题,需加磁环或重新布线
- I2C 问题: ICM-42688 I2C 模式未解决,保留为技术探索方向
- 硬件 SPI: 未尝试使用硬件 SPI,可作为性能优化方向
🛠️ 开发工具与资源
必备工具
- WinSCP - 文件传输
- PuTTY - SSH 终端
- PhoenixSuit - 固件烧录
- VS Code - 代码编辑
参考文档
开发笔记
📅 时间线
Day 1-2: SDK + 网络库 ✅ 完成
Day 3: I2S 音频输出 ✅ 完成
Day 4: 麦克风 + IMU ✅ 完成
Day 5: GC2083 摄像头 ✅ 完成
Day 6: 硬件验证与调试 ✅ 完成
Day 7: 工具链配置收敛 ✅ 完成
Day 8: 整体编译成功 ✅ 完成
Day 9: musl修复+板上测试 ✅ 完成
Day 10: 音频稳定性修复 ✅ 完成
Day 11: 网络稳定性优化 ✅ 完成
Day 12: 音频交互与系统加固 ✅ 完成
Day 13: TTS事件循环阻塞修复 ✅ 完成
Day 14: 项目清理+TTS优化 ✅ 完成
Day 15: 导航性能优化 ✅ 完成 (跳帧机制)
Day 16: 自启动配置 ✅ 完成 (load_script.conf)
Day 17: 室外测试+语音修复 ✅ 完成 (frpc UDP)
Day 18: 性能优化+紧急修复 ✅ 完成 (YOLO FP16)
Day 19: 传输优化 ✅ 完成 (TurboJPEG, 零拷贝直传)
Day 20: 深度性能优化 ✅ 完成 (日志精简, GPU并行, 槽位增加)
Day 21: 新AI管道开发 ✅ 完成 (初步集成)
Day 22: AI与音频修复 ✅ 完成 (GLM-4V, VAD缓冲, 语速确认)
Day 23: 移动端+部署优化 ✅ 完成 (PM2, 红绿灯跳帧)
Day 24: YOLOE模型训练 ✅ 完成 (问题诊断+数据集筛选)
Day 25: 室内导盲模型完成 ✅ 完成 (训练+验证通过)
🎯 当前状态:100% 完成!室内导盲分割模型训练验证通过
⚠️ 待验证问题
(当前无遗留问题,所有已知 BUG 均已修复)