Это, конечно, задача не из лёгких, но прежде чем приступать к коду, нужно подумать о безопасности и юридических разрешениях на заброшенную станцию метро. Как только это будет решено, я смогу разработать лёгкое приложение, которое будет записывать координаты, делать фотографии и использовать датчик глубины или лидар для определения контуров стен. Скорее всего, для интерфейса я выберу кросс-платформенный фреймворк типа Flutter, интегрирую с ARCore/ARKit для построения карты в реальном времени, а данные буду хранить в локальной SQLite базе данных с синхронизацией с облаком при необходимости. Скажи, с каким технологическим стеком тебе удобнее работать, и я набросаю архитектуру.

Alright, here’s a quick skeleton: 1. Front‑end: Flutter (or React Native if you prefer) • Screens: Home, Scan, Map View, Settings • Camera integration: use platform camera plugin for photo capture • AR: ARCore (Android) / ARKit (iOS) for depth data, wall contour extraction 2. Data layer • Local DB: SQLite (flutter sqflite) to store scan metadata, image paths, depth points • Sync: optional cloud sync via Firebase Firestore or custom REST API 3. Backend (optional) • Node.js/Express or Python Flask to receive uploads, perform heavy depth‑map processing if needed, and serve map tiles • Store processed maps in S3 or Cloud Storage 4. Architecture flow • User opens app → chooses “New Scan” → AR session starts • User walks around, app records depth frames, captures photos at intervals • Depth frames are processed on‑device to generate point cloud → simplified wall polygons • Data saved locally; on exit, user can export map, sync, or share 5. Extras • Offline mode: all data stays local, sync when network appears • Undo/redo for mis‑captured frames • Simple UI overlay with progress bar and compass • Log any anomalies (broken tiles, collapsed walls) with a quick “Report” button That’s the core. Let me know if you want deeper details on any layer or specific libraries.