业务和功能介绍
- 基于控制器协议在 App 侧实现 **TCP Socket 通信层**：消息帧封装与粘包拆包、心跳保活、超时重试、退避重连、异常兜底；关键指令增加幂等与状态校验
- 实现 **实时状态同步**：对接状态接口并抽象统一状态模型，位置、任务、电量、告警；使用 Flow 驱动 UI 差量刷新，完善断线与恢复状态管理
- 实现 **OpenGL ES 地图渲染**：点云、激光点、机器人位姿叠加显示；处理 map 与 robot 坐标系与 mat4 变换；点数据采用 VBO 批量更新并进行渲染节流
- 实现 **任务系统**：点位选择、路径组合、下发前检查、执行监控；覆盖单任务、循环任务、多点路径；输出进度、失败原因与可恢复提示
- 手机端实现 **开环远动控制逻辑**：输入、指令下发、状态回显；提供实时位置与地图查看能力用于现场操作
- 实现 **实时状态同步**：对接状态接口并抽象统一状态模型，位置、任务、电量、告警；使用 Flow 驱动 UI 差量刷新，完善断线与恢复状态管理
- 实现 **OpenGL ES 地图渲染**：点云、激光点、机器人位姿叠加显示；处理 map 与 robot 坐标系与 mat4 变换；点数据采用 VBO 批量更新并进行渲染节流
- 实现 **任务系统**：点位选择、路径组合、下发前检查、执行监控；覆盖单任务、循环任务、多点路径；输出进度、失败原因与可恢复提示
- 手机端实现 **开环远动控制逻辑**：输入、指令下发、状态回显；提供实时位置与地图查看能力用于现场操作
项目实现
架构：
多模块 Clean 分层：presentation -> core -> domain -> model，底层通讯库 seer_api 由 core/domain 依赖。
UI 采用 MVVM：Activity/Fragment/Compose 负责展示与交互，ViewModel 调用 model/usecase，通过 Flow/StateFlow 推送状态。
依赖倒置：model 只放接口/用例/领域模型；domain 实现网关并做 DTO→领域映射；core 用 Hilt 组装依赖；presentation 只消费 model 能力
难点：
机器人协议复杂/兼容性：seer_api 用 RbkEncoder/RbkDecoder 统一二进制帧、GZIP/编码兜底，并用 RbkClient 按 API 号路由到不同端口
大文件地图与点云体量：保存地图时剥离点云避免 JSON 膨胀，加载时再从包内 2dpc 二进制/Protobuf 提取补齐
多模块 Clean 分层：presentation -> core -> domain -> model，底层通讯库 seer_api 由 core/domain 依赖。
UI 采用 MVVM：Activity/Fragment/Compose 负责展示与交互，ViewModel 调用 model/usecase，通过 Flow/StateFlow 推送状态。
依赖倒置：model 只放接口/用例/领域模型；domain 实现网关并做 DTO→领域映射；core 用 Hilt 组装依赖；presentation 只消费 model 能力
难点：
机器人协议复杂/兼容性：seer_api 用 RbkEncoder/RbkDecoder 统一二进制帧、GZIP/编码兜底，并用 RbkClient 按 API 号路由到不同端口
大文件地图与点云体量：保存地图时剥离点云避免 JSON 膨胀，加载时再从包内 2dpc 二进制/Protobuf 提取补齐
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Go+FFmpeg 抖音财经股票指标视频自动化生成系统
一、项目简介
本人自1993年接触证券市场，2004年尝试用PHP开发自动化指标筛选程序，因并发性能限制，批量数据运算耗时过长。2015年转向Go语言，依托原生并发模型，将运算耗时由半小时优化至1分钟内，期间对比Python、Julia等语言后，最终选定Go为主力开发语言。
2025年启动本项目：基于自研股票指标函数体系，搭建财经短视频自动化流水线，将量化指标可视化内容批量生成视频并适配抖音平台分发标准。
技术迭代上，初期采用fogleman/gg生成PNG图片序列，再由FFmpeg合成视频。经持续优化，现绝大部分素材渲染直接交由FFmpeg完成，仅在FFmpeg耗时过高、分辨率无法满足需求时，回退使用GG生成静态图片。整套系统已实现数据解析、图表渲染、视频合成一站式自动化。
二、业务功能
批量指标运算：批量读取量化数据，自动运算生成股票指标信号。
数据可视化渲染：支持FFmpeg滤镜实时绘图，兼容GG静态PNG绘图兜底方案。
短视频自动合成：按平台规范自动合成视频，适配抖音等主流短视频平台分辨率与码率要求。
全流程自动化调度：从数据到视频全链路自动化，支持持续产出可视化素材。
智能渲染链路切换：根据耗时、画质需求，自动选择最优渲染方案（FFmpeg主链路/GG兜底）。
三、技术栈
Go、FFmpeg、fogleman/gg、股票量化接口、自动化调度脚本
量化工作平台
1、项目是面向股票、ETF、指数和期货的本地量化数据与策略研究平台，覆盖数据维护、因子研究、策略回测及研究成果管理等环节。
2、支持从 Tushare 和期货 Tick 文件获取数据，完成增量更新、复权处理、标准化存储、失败重试以及数据完整性和质量检查。
3、内置 Basic、Alpha158、Alpha101 等因子体系，支持因子计算、覆盖率检查、IC/RankIC 分析、分组收益分析、稳定性评估和因子选股。
4、提供股票池筛选、组合回测、调仓、交易成本、涨跌停及 ST 等交易约束，并输出净值、交易、持仓、诊断和基准对比结果。
5、支持策略回测、跟踪。
6、提供本地可视化工作台，可查看数据状态、因子、策略、组合和研究产物，并通过 Watchlist 和生命周期机制管理候选策略及复盘记录。
报表中台
本模块提供多维度报表数据展示及多格式导出功能，支持将业务数据一键导出为 Excel、CSV 及 PDF 格式。系统内置高性能生成引擎，保障大数据量导出时的稳定与高效，满足用户离线分析、数据归档及财务对账等多样化业务需求。
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