GrabBag/AppAlgo/stereo_bolt_delivery/INSTALL_3588.md

RK3588 安装与验证

要求

• CPU: AArch64 RK3588
• OS: Ubuntu 22.04, glibc >= 2.35
• NPU 驱动已安装
• OpenCV 4.5.0 和 librknnrt.so 已随包放在 lib/

解包

tar xzf stereo_bolt_delivery_selected4_20260710.tar.gz
cd stereo_bolt_delivery_selected4_20260710
export LD_LIBRARY_PATH="$(pwd)/lib:${LD_LIBRARY_PATH:-}"
chmod +x validation/selected4_delivery_validate validation/run_selected4.sh

依赖检查

uname -m
# expected: aarch64

ldd lib/libstereo_bolt.so | grep "not found"
# expected: no output

sha256sum lib/libstereo_bolt.so \
  weights/obb_plus_halcon_seg_1024_fp16.rknn

期望哈希：

39517a349fffc1be3da9ce565bbc5b1bde0b131a365a49eec65ec549e5e6d885  lib/libstereo_bolt.so
4db0d4b30526a4e71d63fb4c0e6ecb2b735eb756636f79e8b1a1462781cd1e72  weights/obb_plus_halcon_seg_1024_fp16.rknn

调用

生产环境推荐：

1. 用 sb_default_params() 初始化 StereoBoltParamsC。
2. 按 DELIVERY.md 设置四帧平面参数。
3. 用 sb_create_ex() 传入标定矩阵、RKNN字节和参数。
4. 12MP Mono8 原图调用 sb_process_bolt_module_buffers()。
5. 2x2 binned Mono8 图像调用 sb_range_bolt_binned()。
6. 每帧检查返回码、success/found、数量与 confidence。

离线可使用：

StereoBoltCtx* ctx = sb_create("config/config.rk3588.selected4.top_plane.yaml");

要求当前工作目录为解包根目录，使配置中的 calib/ 和 weights/ 相对路径可解析。

四帧板端复验

一键脚本先用 validation/c_example_centerline 验证规范四帧YAML的 sb_create() 路径，再用 validation/selected4_delivery_validate 验证 sb_create_ex()、精测和测距路径； 两者的算法调用都走公共 C ABI。 四组左右眼原始图像已放在 validation/inputs/，文件哈希同时记录于 validation/input_sha256.csv 和整包 MANIFEST_SHA256.txt。

validation/run_selected4.sh

每帧应出现：

PRECISE ... success=1 yolo_left=8 yolo_right=8 pairs=8 bolts=8
RANGE ... found=1 bolts=8 status=ok
VERDICT=PASS

验收程序必须通过本包 lib/ 中的 .so 运行，不应加载系统中的另一份 libstereo_bolt.so。 脚本返回码为 0 且最后一行是 PACKAGE_REVERIFY_PASS 才表示整包验收通过。