add KI

README.md

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-# Tello Drone Sim
+# Tello AI Pilot (Extreme Performance Edition)
 
-This is a simple simulation of a Tello drone using Ursina. The drone can be controlled via tcp calls.
+Dieses Projekt ist eine hochoptimierte KI-Steuerung für die DJI Tello Drohne (und den integrierten Simulator). Es nutzt modernste Computer-Vision-Modelle via ONNX Runtime, um Personen zu verfolgen, Hindernissen auszuweichen und Ziele intelligent wiederzuerkennen.
 
-In the repo there is the simulation server along with a client class that can be used to interact with the sim server
+## 🚀 Hauptmerkmale
+- **Hybrid AI Engine**: Nutzt **YuNet** (Face Detection), **MiDaS** (Depth Estimation) und **MobileNetV3** (ReID) – alle via **ONNX Runtime** für maximale FPS.
+- **Multithreading**: Kamera-Stream und KI-Verarbeitung laufen in getrennten Threads. Das Videobild bleibt flüssig, egal wie schwer die KI arbeitet.
+- **Visual Fingerprinting (ReID)**: Die Drohne erstellt einen digitalen Fingerabdruck einer fixierten Person und findet sie automatisch wieder, wenn sie kurz aus dem Bild verschwindet.
+- **Intelligente Verfolgung**: Aktive Suche in Verschwindungsrichtung und aggressiver Verfolgungsmodus.
+- **Echtzeit-HUD**: Professionelles Display mit Telemetrie, AI-Tiefenkarte und Radar-Zonen zur Hindernisvermeidung.
+- **Rate Limiting**: Kontrollierter Datenfluss (10Hz) zum Tello-SDK für maximale Verbindungsstabilität.
 
-![Features](./images/Features.gif)
+## 🕹 Steuerung
+Klicke mit der **Maus** direkt in das Videobild, um eine Person zu fixieren (**Lock-ON**).
 
-## Setup
+### Tastatur-Belegung:
+| Taste | Aktion |
+| :--- | :--- |
+| **T** | **Takeoff** (Starten) - Einmal drücken und kurz warten |
+| **L** | **Land** (Landen) |
+| **M** | Wechsel zwischen **Manuell** und **KI-Modus** |
+| **K** | Lock-ON Trigger aktivieren / Fixierung löschen |
+| **Space**| **Not-Aus** (Stoppt alle Motoren sofort) |
+| **W/S** | Vorwärts / Rückwärts (Manuell) |
+| **A/D** | Links / Rechts (Manuell) |
+| **R/F** | Steigen / Sinken (Manuell) |
+| **E/Z** | Drehen Links / Rechts (Manuell) |
+| **1** | Automatisches Drehen (Scan-Modus) an/aus |
+| **Enter**| Programm beenden |
 
-### Option 1: Dev Container (Recommended)
+## 🏗 Architektur
+- `drone_pilot/main.py`: Das Herzstück. Verwaltet Threads, UI-Events und die Hauptschleife.
+- `drone_pilot/vision.py`: Die KI-Engine. Lädt ONNX-Modelle und verarbeitet Bilddaten.
+- `drone_pilot/flight.py`: Der Flug-Controller. Berechnet RC-Vektoren basierend auf KI-Ergebnissen.
+- `drone_pilot/ui.py`: HUD-Renderer für das OpenCV-Fenster.
+- `drone_pilot/config.py`: Zentrale Konfiguration für Geschwindigkeiten und Schwellenwerte.
 
-The easiest way to get started is using the provided dev container which includes all dependencies and GUI support:
+## 🛠 Installation & Start
+1. Installiere die Abhängigkeiten: `pip install -r requirements.txt`
+2. Stelle sicher, dass die Modelle im Ordner `models/` liegen.
+3. Starte das Programm:
+   - Simulator: `python run.py` (Default: `use_real_tello=False`)
+   - Reale Drohne: Ändere in `run.py` zu `use_real_tello=True`
 
-1. **Setup the dev container for your platform:**
-
-   ```bash
-   .devcontainer/setup.sh
-   ```
-
-   This will auto-detect your platform (macOS, Linux, Windows, WSL) and generate the appropriate `devcontainer.json`.
-
-2. **Open in VS Code:**
-   - Install the "Dev Containers" extension
-   - Open Command Palette (Cmd/Ctrl + Shift + P)
-   - Run "Dev Containers: Reopen in Container"
-
-3. **Platform-specific requirements:**
-   - **macOS**: Install XQuartz (`brew install --cask xquartz`) and run `xhost +localhost`
-   - **Linux**: X11 forwarding should work out of the box
-   - **Windows**: Access GUI via VNC at `http://localhost:5901` (password: `vncpass`)
-
-### Option 2: Manual Setup
-
-If you prefer to set up the environment manually:
-
-1. Create the virtual environment by running:
-
-   ```bash
-   python3.12 -m venv venv
-   ```
-
-2. Activate the virtual environment by running:
-
-   ```bash
-   source venv/bin/activate
-   ```
-
-3. Install the required packages by running:
-
-   ```bash
-   pip install --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org -r requirements.txt
-   ```
-
-4. Export the python path by running:
-
-   ```bash
-   export PYTHONPATH=$PWD
-   ```
-
-## Running the simulation
-
-To run the simulation, run the following command:
-
-```bash
-python tello_sim/run_sim.py
-```
-
-You can try running some of the [examples](./examples) to see how the simulation works. The examples are located in the `examples` folder.
-
-Or use the [client](./tello_sim_client.py) class to interact with the simulation server. The client class is located in the `tello_sim` folder.
-
-## Troubleshooting
-
-- For a specific python version on macOS, consider using [pyenv](https://github.com/pyenv/pyenv?tab=readme-ov-file#b-set-up-your-shell-environment-for-pyenv) to manage multiple python versions.
-- Another alternative for macOS users is to use [Homebrew](https://brew.sh/) to install the desired python version:
-
-  ```bash
-  brew install python@3.12
-  ```
-
-- Conda users can create an environment with the desired python version:
-
-  ```bash
-  conda create -n tello-sim python=3.12
-  conda activate tello-sim
-  pip install --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org -r requirements.txt
-  export PYTHONPATH=$PWD
-  ```
+---
+*Hinweis: Beim Fliegen mit der realen Drohne immer auf einen Akkustand > 15% achten, da der Startbefehl sonst vom SDK abgelehnt wird.*