2027届视觉组文档导览与学习路径¶
视觉组的工作不仅包括图像算法，还涉及 Linux、C++、网络、构建系统、机器人通信、传感器和工程部署。本目录的目标是帮助新成员从“能够使用开发环境”逐步走到“能够独立开发和排查机器人视觉程序”。
如何使用这套文档
不需要从头到尾读完所有页面，大部分内容只需要理解即可，codex可以为你代劳很多。但是，你需要懂得他们的原理才能够更好的利用codex进行开发。
Ubuntu 重装后的快速配置清单是一份恢复电脑环境的操作清单，不是 Linux 入门教材。
文档内容概览¶
开发环境与基础工具¶
- 硬盘、分区与启动方式：理解磁盘、GPT、UEFI 和安装系统时的关键选择。
- Linux 入门：命令行、文件系统、权限、SSH 和常用工具。
- Bash 自学：Shell 命令与简单自动化。
- 进程、服务与例行任务：进程、信号、tmux、systemd 和定时任务。
- Markdown 入门：编写项目说明和队内文档。
Git 与远程开发¶
- Git 入门：提交、分支、远程仓库、冲突与 Git LFS。
- SSH 与 Remote SSH：登录机器人、NUC 和服务器，在 VS Code 中远程开发。
- 队内服务器：仅在需要使用相关内部服务时阅读。
C++ 工程能力¶
- CMake 入门：理解目标、头文件、库和构建过程。
- 程序的启动与调试：优先使用
launch.json固化调试入口，再通过 Batch、Bash 和 CMake Presets 统一启动与构建流程。 - 第二次培训讲稿：编译、目标文件、静态库、动态库、Make 与 CMake。
- 第三次培训讲稿：SSH、网络以及 C++ 多线程基础。
容器与项目环境¶
- Docker 与 Dev Container：复现项目环境并减少“换一台电脑就不能运行”的问题。
- 常用命令恢复清单：重装 Ubuntu 后快速恢复开发工具。
AI的使用¶
- Codex 与 DeepSeek API：在 VS Code 中使用 Codex，并按需接入 DeepSeek 模型。
- 提示词工程与日常 AI 使用：学习如何为 Codex、ChatGPT 和其他大语言模型提供上下文、约束与验收标准，并检查输出是否可靠。
- Ubuntu VPN：仅在确有网络访问需求时参考，并注意保护个人订阅信息。
视觉设备与数据¶
- 视觉设备介绍：了解队内主机、相机、雷达和通信设备。
- Intel RealSense：深度相机基本使用与 API。
- 串口与 SocketCAN：连接和排查硬件设备。
- Roboflow 标注：数据集标注与导出入口。
- Blender 数据集生成：合成数据、渲染和自动生成标签。
- 第四次培训讲稿：相机标定、卡尔曼滤波和 Docker 概念。
ROS 2 与机器人软件¶
- ROS 2 编程基础：节点、包、话题、消息和第一个 C++ 节点。
- 强化学习：当前仍是待完善的拓展方向，不属于基础必修内容。
推荐学习路径¶
第一阶段：能独立使用 Ubuntu¶
目标：理解终端、文件路径、权限、软件安装、进程和网络，不再依赖复制不理解的命令。
建议顺序：
- Linux 入门；
- Bash 自学；
- 进程、服务与例行任务；
- SSH 与 Remote SSH；
- Git 入门和 Markdown。
完成标准：能够通过 SSH 登录另一台主机，使用 Git 提交修改，并能根据报错找到日志和相关进程。
第二阶段：能编译和调试 C++ 项目¶
目标：理解源文件如何变成可执行程序，以及项目为什么需要 CMake。
建议顺序：
- 第二次培训讲稿中的编译与链接；
- CMake 入门；
- 程序的启动与调试；
- 使用 Codex 辅助解释、修改和审查代码；
- 第三次培训讲稿中的多线程部分。
完成标准：能够从干净的构建目录配置、编译、运行和调试一个多文件 C++ 项目，并能解释常见的编译错误与链接错误。
第三阶段：实际开发¶
在以上的工程和知识基础上进行应用，并在应用中学习