以下、いまの到達点を「次チャットに貼って引き継げる」レベルで整理し、そのまま次の進め方（実験計画＋実装の優先順位）までまとめます。

0. 結論（いま何ができているか）

  • SCOUTは /cmd_vel を自由に握れないが、/UtilNode/algo_move と /UtilNode/algo_action で確実に動かせる。
  • カメラは SCOUT側の /CoreNode/h264 から、h264_to_image.py で /scout/camera/image_raw に変換して使える（保存はしない＝流すだけ）。
  • Teach/Repeatのデータ整形（bag→画像、cmd突合、ROT除外、clean list）は一式揃っており、VPR評価（edges/windowed/benchmark）までのパイプラインは成立。
  • auto_step_and_check.py により、実機で 「0.1m前進 → 停止確認 → 1枚撮影 → VPR照合 → 判定 → 次へ」 が回る。ログ（auto_log.csv / vpr_match.csv / step画像）が残る。
  • 実走行では 壁に接触して進めなくなったときに hold_window_fail が連続し、HOLDで安全停止できた（狙い通り）。
  • ToF /SensorNode/tof は range: -inf で 現状は衝突回避に使えない（無効値）。

1. 現状の運用フロー（実機）

1) 画像トピックを作る（必須）

  • h264_to_image.py：/CoreNode/h264 → /scout/camera/image_raw
  • 保存はしない（流すだけ）

2) 自動ステップ走行（実験の中核）

auto_step_and_check.py で:
  • /UtilNode/algo_move で 0.1m 前進
  • /MotorNode/baselink_odom_relative などで停止確認
  • /scout/camera/image_raw から1枚保存
  • vpr_windowed.py を呼び出して teach 対応 idx を推定
  • 失敗指標（HOLD/LOWGAP/JUMP/REVERSEなど）で停止
  • auto_log.csv と vpr_match.csv と step画像が残る

2. いま出ている重要な観測（研究的に強い）

A) 「壁に当たる→視界が変わらない→HOLD停止」

最後のログでは hold_window_fail が連続し、reason_code=HOLD で停止。 これは「位置推定が正しい」よりも、“進行不能の検出”として強い成果。

B) 「見た目は一致しないのに idx が張り付く」

人間の目では teach画像と repeat画像が一致しない場面でも、VPRが同じ best_teach_idx に張り付くことがある。 これは異常というより、
  • 近接で視界が単調になる
  • windowedが局所に張り付く という現象で、“失敗（進行不能）局在化”の指標として使える。

C) ToF は使えない（現状）

/SensorNode/tof が -inf を返しており、現状は VPR単独停止で成立している。

3. 現状の課題（ただし優先度を付ける）

すぐ直さなくて良い

  • 起動が遅い（初期キャリブレーションが重い） → 研究としては本質ではない。あとで最適化でOK。

近いうちに必ず必要

  1. 「ぶつかる前に止める」安全層
    • ToFが無効なら、別手段が必要（例：ToFの有効化条件調査、あるいは別センサ/別topic）。
  2. 停止地点の “再現性” を取る
    • 同じ teach を使って別日に repeatし、どの idx で止まるかが再現できれば、研究として一気に強くなる。
  3. ログの位置情報が 0 の件（odom）
    • 解析のため、少なくとも「step数」「teach_idx」「画像」を主軸にし、odomは使えるなら後で改善。

4. 今後どう進めるべきか（最短ロードマップ）

ここからは「実験→結果→改善」のループを回すのが最短です。

Phase 1：再現性のある“停止実験”を確立（最優先）

目的：「どこで止まるか」を成果にする
  • 同じ teach（teach_20260109_route1）で repeatを複数回
  • 得るもの：
    • stop_step_id
    • stop_best_teach_idx
    • stop_reason_code（多分HOLD）
    • vpr_match.csv の停止直前3行
    • 停止時画像（step_XXXXX.png）
ここで **停止idxの分布（平均・分散）**が出せると、研究として成立します。

成果の言い方（論文向き）

  • “VPR-driven failure detection / failure localization”
  • “hold_window_fail as an operational failure metric”

Phase 2：安全層（衝突前停止）を作る

目的：壁ドンを減らす（実験の回転率を上げる） 優先順はこう：
  1. ToFが -inf になる条件を調べる
    • patrol/モード/設定/障害物検出のON/OFFで変わる可能性が高い
    • range が正常値になるなら一番簡単に解決
  2. ToFがダメなら次善策
    • stepを小さく（0.10 → 0.05）
    • “直進しないで止める”ルール（VPRの兆候を早めに使う）
      • hold_window_fail が 1回出たら「次の step を半分」にする、など

Phase 3：復帰（回避・バック・旋回）の研究へ

目的：止まったあとにどうするか（ここが次の論文ネタ） 最初は単純でOK：
  • STOPしたら
    1. nav_cancel
    2. 5cm後退（algo_move y=-0.05）
    3. 小旋回（algo_action rot 0.4 rad/s × 0.5s）
    4. もう一回VPR
  • これを “recovery policy” としてログ化

5. 次にやる具体タスク（あなた向けチェックリスト）

すぐやる（おすすめ）

  1. repeatを 同じ環境で3回回して、停止時の
    • auto_log最後3行
    • vpr_match最後3行
    • 停止画像 を集める
  2. 停止の teach_idx の分布を見る（±何で収束するか）

その次

  1. ToFが -inf じゃなくなる条件調査（設定/モード/トピック）
  2. ぶつかる前停止が可能なら auto_step_and_check に前段フィルタとして実装
必要なら、あなたがアップした auto_log.csv を元に「停止idxの分布」「hold連発の長さ」「sim/gapの推移」をこちらで表にして、研究結果として見える形に整形します。