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请问一下，robot_planning 路径规划模块代码是不考虑开源吗？
看了演示视频想参考一下。

大佬您好，感谢您的开源！给我们提供了很多建设性的方案。请问贵队是否愿意开源下全向感知的数据集，由于我们仅有NUC，无法使用TensorRT进行加速，我在使用openvino时候通过您的onnx文件无法部署，想重新训练但又苦恼没有数据集

您好，我想请教一下。
哨岗需要和车载通信来确定哪些是己方机器人并进行跟踪，是因为检测算法对机器人颜色和编号识别不准确吗？或是为了应对潜伏后对敌我机器人的判断？

想请问一下感知所用的相机和镜头型号，如何搭配才能达到360度的视野

首先感谢大佬们的开源，我在README中看到计算设备是"Nuc幻影峡谷11代i7+2060独显"，想咨询一下独显是通过显卡坞直连雷电3接口连接嘛？如果是，能请教一下显卡坞的型号吗？以及显卡坞是否需要外接电源供电，应该如何处理供电问题以及显卡坞体积问题。再次感谢！

@imuncle 大佬你好，其实之前已经提过两个issue资讯过关于硬件平台以及哨岗模块的问题，但当时因为还在上课一直没有时间跑你们的开源，放假之后也由于去折腾哨兵的定位算法导致直到现在才开始复现你们的开源，然后目前我主要是想单独编译你们开源中的robot_detection模块，因为之后想在这个基础上改一改用到uc的自瞄上，一开始编译的时候因为在robot_msgs下没有action和srv文件夹，但是CMakeLists.txt中却有add_action_files和add_service_files，所以我在把这两部分注释掉了，但是随后又因为你们使用的opencv3中的宏定义与我现在装的opencv4.5.3中不一样，然后又修改了armor_detection.cpp中的CV_BGR2GRAY等宏定义，但是现在编译还剩下两个error：

根据报错信息的提示我去查看了robot_msgs下的ArmorDetection.msg：

结果发现确实没有yaw_angle和gimbal_angle这两个变量，所以编译报错是由于这个原因导致的吗，另外就是我在代码中好像看到了robot_camera这个模块，这应该是mv相机的驱动吧，因为我们现在用的也是mv相机，目前其他学校的大佬有实现了ros2下的驱动，我想参照他们的代码迁移到ros1感觉有些困难，所以我想问问这个相机驱动之后有考虑开源吗？

弹道模型中初始k值应该是0.019，而不是代码中的0.036.可能是忘记除以2了（如果我没有算错的话）？ 不过空气阻力补偿部分在距离较近时影响很小，hh

关于决策模块的判断比赛是否开始的节点，此处的返回条件不是很明白？应该是game_status为4且比赛剩余时间为正数的条件下返回SUCCESS？

    BehaviorState Update()
    {
        if(blackboard_ptr_->game_status_.game_status == 4 && blackboard_ptr_->game_status_.remaining_time > 0)
        {
            return BehaviorState::FAILURE;
        }
        else
        {
            chassis_exe_ptr_->Stop();
            return BehaviorState::SUCCESS;
        }
    }

@imuncle 大佬你好，我在使用你们提供的数据预处理代码时，发现label中已经有车辆的定位信息：

我想问一下这里的x，y还有yaw是怎么得到的，应该不是手动标注得来的吧，是通过裁判系统获取的吗

请问为什么视觉感知模块使用的方法是红色通道减去绿色通道，理论分析得知减去蓝色通道的话效果会更好，但是检测蓝色机器人用的是蓝色通道减去红通道，这是什么原因？是和之后灰度的阈值处理有关还是单纯的实践效果更好？

首先非常感谢哈工深的佬们能够把ua代码开源，然后在复现过程中有一些关于所使用的硬件平台以及开发环境的问题，README.md里写到你们全向感知是使用四个mv相机实现的，然后主机用的是幻影峡谷，但是我们实验室目前只有agx，不知道agx能否胜任，另外就是关于你们使用的ros版本，不清楚是ros1还是ros2，最后就是关于哨岗模块，也是使用的mv相机获取的全局地图吗，可能问的有点仓促，还请大佬见谅，方便的话也可以在视觉交流群直接交流