feat: 算法升级、整车配准集成与性能分析文档

算法更新: delivery v1.2.1、平整度v1.5、测距v2.2、整车配准v1.3
适配器: vehicle-registration 新增、各算法 manifest 和 adapter 更新
后端: taskCadFiles/source 字段迁移、derivedPointClouds 注册、取消任务联动
前端: ElapsedTime 时长显示、两步算法流程、canRun 逻辑修复
文档: 新增5份算法性能分析报告

server/plugins/adapters/train_measurement_run.py

@@ -1,17 +1,18 @@
-"""train-measurement 算法适配器 (v1.1)。
+"""train-measurement 算法适配器 (v2.2)。
 
-读 input.json → 调 TaskManager（来自 alg/点云测距v1.1）→ 写统一 result.json。
+读 input.json → 调 TaskManager（来自 alg/train_measurement_system_v2.2）→ 写统一 result.json。
 
-v1.1 变更：
-  - 路径从 260505列车点云测距v1 → 点云测距v1.1
-  - 算法包现在是可安装的 Python 包（有 __init__.py），PYTHONPATH 指向 src/
-  - TRAIN_MEAS_ROOT 指向 train_measurement_system/（用于定位 config/measurements.yaml）
-  - TaskManager.run_all_tasks() 返回结构不变，data 字段含 mean_distance / std_distance 等
+v2.2 变更：
+  - 算法路径从 alg/点云测距v1.1 → alg/train_measurement_system_v2.2
+  - 新增孔中心拟合（hole_center_fitter）、测量日志、性能日志
+  - 内置配置文件改为 config/measurements_0618.yaml
+  - TRAIN_MEAS_ROOT 指向 train_measurement_system_v2.2/（用于定位 config/）
+  - 算法内置 _read_binary_ply，直接支持二进制 PLY，无需 ASCII 转换
 
 约定：
   - 第一个点云路径作为 pointcloud_file 注入到测量配置 YAML 中；
   - 若用户在 UI 选择「自定义 YAML」并提供 customYaml，则使用之；
-    否则使用算法仓库自带的 config/measurements.yaml 作为模板。
+    否则使用算法仓库自带的 config/measurements_0618.yaml 作为模板。
   - 所有任务结果合成成 measurements[] 列表，附带可视化 PLY 路径到 extra。
 """
 
@@ -25,7 +26,6 @@ from pathlib import Path
 sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent))
 from _plugin_io import (
     emit_progress,
-    ensure_ascii_ply,
     first_pointcloud,
     load_input,
     write_error_result,
@@ -41,14 +41,14 @@ def main() -> int:
     out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
 
     try:
-        emit_progress(0.05, "加载 train_measurement v1.1 算法包")
+        emit_progress(0.05, "加载 train_measurement v2.2 算法包")
 
-        # TRAIN_MEAS_ROOT 由 manifest envExtra 注入，指向 train_measurement_system/
+        # TRAIN_MEAS_ROOT 由 manifest envExtra 注入，指向 train_measurement_system_v2.2/
         train_root = Path(os.environ.get("TRAIN_MEAS_ROOT") or "")
         if not train_root.exists():
             # 回退：从 ALG_ROOT 推导
             alg_root = Path(os.environ.get("ALG_ROOT") or "/alg")
-            train_root = alg_root / "点云测距v1.1" / "train_measurement_system"
+            train_root = alg_root / "train_measurement_system_v2.2" / "train_measurement_system_v2.2"
 
         if not train_root.exists():
             raise RuntimeError(
@@ -61,9 +61,6 @@ def main() -> int:
         pc_path = first_pointcloud(payload)
         emit_progress(0.15, f"读取点云：{os.path.basename(pc_path)}")
 
-        # 若是二进制 PLY，先转成 ASCII PLY（算法内置 reader 不依赖 open3d）
-        pc_path = ensure_ascii_ply(pc_path, out_dir / "_ply_cache")
-
         # ── 准备 YAML 配置 ────────────────────────────────────────────────────
         config_preset = str(config.get("configPreset") or "builtin")
         custom_yaml_str = str(config.get("customYaml") or "").strip()
@@ -81,8 +78,8 @@ def main() -> int:
                 # 已经是 YAML 格式，直接写盘
                 yaml_path.write_text(custom_yaml_str, encoding="utf-8")
         else:
-            # 使用算法仓库内置的 config/measurements.yaml
-            yaml_path = train_root / "config" / "measurements.yaml"
+            # 使用算法仓库内置的 config/measurements_0618.yaml
+            yaml_path = train_root / "config" / "measurements_0618.yaml"
             if not yaml_path.exists():
                 raise RuntimeError(f"内置配置文件不存在：{yaml_path}")
 
@@ -92,6 +89,8 @@ def main() -> int:
         tm = TaskManager()
         # 先注入点云路径，让 load_config 跳过 YAML 里的 pointcloud_file（开发测试路径）
         tm.pointcloud_path_override = pc_path
+        # 把输出目录重定向到 outDir，避免写到只读的 /alg 目录
+        tm.output_dir_override = str(out_dir)
         if not tm.load_config(str(yaml_path)):
             raise RuntimeError(f"TaskManager 加载配置失败：{yaml_path}")