# moulin-mapper / pipeline

Pipeline SLAM 2D pour cartographie de chambre de moulin via Ping360 + BlueROV.

## Prérequis

```bash
pip install numpy scipy
# ou dans un venv :
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate && pip install -r requirements.txt
```

## Lancement complet

```bash
cd pipeline/

# 1. Simuler un run complet
python3 simulator.py
# → data/sim/run_L.jsonl  (flux capteurs)
# → data/sim/run_L_truth.csv  (vérité terrain)

# 2. Traiter le flux et exporter
python3 process.py
# → data/out/trajectory.csv
# → data/out/map_2d.csv
# → data/out/cloud.ply
# Affiche RMS dead-reckoning vs scan-matching

# 3. Streaming pipe (simule flux réseau live)
python3 stream_replay.py | python3 process.py --stdin
# ou acceleré 10x avec timing réel :
python3 stream_replay.py --realtime --speed 10 | python3 process.py --stdin
```

## Fichiers

| Fichier           | Rôle |
|-------------------|------|
| `SCHEMA.md`       | Contrat de format du flux JSONL |
| `room.py`         | Géométrie chambre + raycast 2D |
| `simulator.py`    | Génère données simulées réalistes |
| `slam.py`         | Dead-reckoning + ICP + fermeture de boucle |
| `process.py`      | Pipeline streaming complet, exports |
| `stream_replay.py`| Rejoue JSONL sur stdout (pipe vers process.py) |

## Brancher le vrai ROV

Remplacer la source dans `process.py` par le flux réseau BlueROV :

```python
# Exemple : flux TCP depuis ArduSub
import socket
sock = socket.create_connection(("192.168.x.x", PORT))
run_pipeline(sock.makefile(), truth_path=None, out_dir="data/out")
```

Le format JSONL est défini dans `SCHEMA.md` — le pipeline est identique
sur données simulées et réelles.