API de NetworkTables

Limelight OS cuenta con un Cliente NetworkTables 4. Se conecta automáticamente al Servidor NetworkTables 4 que se ejecuta en los Robots FRC basándose en el Número / ID de Equipo configurado en la Interfaz de Configuración.

Todos los datos se publican en una tabla que coincide con el nombre del dispositivo (por ejemplo, "limelight"). Si se asigna un nombre de host / apodo a tu cámara, el nombre de la tabla coincidirá con el nombre completo de limelight (por ejemplo, "limelight-top").

LimelightLib WPIJava y LimelightLib WPICPP interactúan con los dispositivos Limelight a través de NetworkTables.

Datos Básicos de Apuntado

Utilice el siguiente código:

Java

NetworkTableInstance.getDefault().getTable("limelight").getEntry("<variablename>").getDouble(0);

LabView

C++

nt::NetworkTableInstance::GetDefault().GetTable("limelight")->GetNumber("<variablename>",0.0);

Python

NetworkTables.getTable("limelight").getNumber('<variablename>');

para recuperar estos datos:

clave	tipo	descripción
tv	int	1 si existe un objetivo válido. 0 si no existen objetivos válidos
tx	double	Desplazamiento Horizontal Desde la Mira al Objetivo (LL1: -27 grados a 27 grados / LL2: -29.8 a 29.8 grados)
ty	double	Desplazamiento Vertical Desde la Mira al Objetivo (LL1: -20.5 grados a 20.5 grados / LL2: -24.85 a 24.85 grados)
txnc	double	Desplazamiento Horizontal Desde el Píxel Principal al Objetivo (grados)
tync	double	Desplazamiento Vertical Desde el Píxel Principal al Objetivo (grados)
ta	double	Área del Objetivo (0% de la imagen a 100% de la imagen)
tl	double	Contribución de latencia del pipeline (ms). Sumar a "cl" para obtener la latencia total.
cl	double	Latencia de captura del pipeline (ms). Tiempo entre el final de la exposición de la fila central del sensor hasta el inicio del pipeline de seguimiento.
t2d	double	Array que contiene varios valores para estadísticas de marca de tiempo coincidente: [objetivoVálido, conteoObjetivos, latenciaObjetivo, latenciaCaptura, tx, ty, txnc, tync, ta, tid, índiceClaseObjetivoDetector, índiceClaseObjetivoClasificador, píxelesLadoLargoObjetivo, píxelesLadoCortoObjetivo, píxelesExtensionHorizontalObjetivo, píxelesExtensionVerticalObjetivo, gradosInclinaciónObjetivo]
getpipe	int	Índice verdadero del pipeline activo de la cámara (0 .. 9)
getpipetype	string	Tipo de Pipeline, por ejemplo "pipe_color"
json	string	Volcado JSON completo de los resultados de apuntado. Debe estar habilitado por pipeline en la pestaña 'output'
tclass	string	Nombre de clase del resultado principal del detector neural o del resultado del clasificador neural
tc	doubleArray	Obtener el color HSV promedio debajo de la región de la mira (región de 3x3 píxeles) como un NumberArray
hb	double	valor de latido. Aumenta una vez por fotograma, se reinicia a 2 mil millones
hw	doubleArray	Métricas de HW [fps, temp cpu, uso de ram, temp]
crosshairs	doubleArray	Miras 2D [cx0, cy0, cx1, cy1]
tcclass	string	Nombre de la clase computada por el pipeline clasificador
tdclass	string	Nombre de la detección principal del pipeline detector

AprilTag y Datos 3D

Utilice el siguiente código:

Java

NetworkTableInstance.getDefault().getTable("limelight").getEntry("<variablename>").getDoubleArray(new double[6]);

C++

nt::NetworkTableInstance::GetDefault().GetTable("limelight")->GetNumberArray("<variablename>",std::vector<double>(6));

para recuperar estos datos:

clave	tipo	descripción
botpose	doubleArray	Transformación del robot en el espacio del campo. Traslación (X,Y,Z) en metros, Rotación (Roll,Pitch,Yaw) en grados, latencia total (cl+tl), recuento de etiquetas, extensión de etiquetas, distancia promedio de etiquetas desde la cámara, área promedio de etiquetas (porcentaje de imagen)
botpose_wpiblue	doubleArray	Transformación del robot en el espacio del campo (origen WPILIB de la estación del conductor azul). Traslación (X,Y,Z) en metros, Rotación (Roll,Pitch,Yaw) en grados, latencia total (cl+tl), recuento de etiquetas, extensión de etiquetas, distancia promedio de etiquetas desde la cámara, área promedio de etiquetas (porcentaje de imagen)
botpose_wpired	doubleArray	Transformación del robot en el espacio del campo (origen WPILIB de la estación del conductor rojo). Traslación (X,Y,Z) en metros, Rotación (Roll,Pitch,Yaw) en grados, latencia total (cl+tl), recuento de etiquetas, extensión de etiquetas, distancia promedio de etiquetas desde la cámara, área promedio de etiquetas (porcentaje de imagen)
botpose_orb	doubleArray	Transformación del robot en el espacio del campo (Megatag2). Traslación (X,Y,Z) en metros, Rotación (Roll,Pitch,Yaw) en grados, latencia total (cl+tl), recuento de etiquetas, extensión de etiquetas, distancia promedio de etiquetas desde la cámara, área promedio de etiquetas (porcentaje de imagen)
botpose_orb_wpiblue	doubleArray	Transformación del robot en el espacio del campo (Megatag2) (origen WPILIB de la estación del conductor azul). Traslación (X,Y,Z) en metros, Rotación (Roll,Pitch,Yaw) en grados, latencia total (cl+tl), recuento de etiquetas, extensión de etiquetas, distancia promedio de etiquetas desde la cámara, área promedio de etiquetas (porcentaje de imagen)
botpose_orb_wpired	doubleArray	Transformación del robot en el espacio del campo (Megatag2) (origen WPILIB de la estación del conductor rojo). Traslación (X,Y,Z) en metros, Rotación (Roll,Pitch,Yaw) en grados, latencia total (cl+tl), recuento de etiquetas, extensión de etiquetas, distancia promedio de etiquetas desde la cámara, área promedio de etiquetas (porcentaje de imagen)
camerapose_targetspace	doubleArray	Transformación 3D de la cámara en el sistema de coordenadas del AprilTag principal en vista (array (6)) [tx, ty, tz, pitch, yaw, roll] (metros, grados)
targetpose_cameraspace	doubleArray	Transformación 3D del AprilTag principal en vista en el sistema de coordenadas de la Cámara (array (6)) [tx, ty, tz, pitch, yaw, roll] (metros, grados)
targetpose_robotspace	doubleArray	Transformación 3D del AprilTag principal en vista en el sistema de coordenadas del Robot (array (6)) [tx, ty, tz, pitch, yaw, roll] (metros, grados)
botpose_targetspace	doubleArray	Transformación 3D del robot en el sistema de coordenadas del AprilTag principal en vista (array (6)) [tx, ty, tz, pitch, yaw, roll] (metros, grados)
camerapose_robotspace	doubleArray	Transformación 3D de la cámara en el sistema de coordenadas del robot (array (6))
tid	int	ID del AprilTag principal en vista

camerapose_robotspace_set	doubleArray	ESTABLECER la pose de la cámara en el sistema de coordenadas del robot.
priorityid	int	ESTABLECER el ID requerido para el apuntado tx/ty. Ignorar otros objetivos. No afecta la localización
robot_orientation_set	doubleArray	ESTABLECER la Orientación del Robot y velocidades angulares en grados y grados por segundo[yaw,yawrate,pitch,pitchrate,roll,rollrate]
fiducial_id_filters_set	doubleArray	Anular los ids fiduciales válidos para la localización (array)
fiducial_offset_set	doubleArray	ESTABLECER el Desplazamiento del Punto de Interés 3D [x,y,z]

Controles de la Cámara

Utiliza el siguiente código:

Java

NetworkTableInstance.getDefault().getTable("limelight").getEntry("<variablename>").setNumber(<value>);

LabView

C++

nt::NetworkTableInstance::GetDefault().GetTable("limelight")->PutNumber("<variablename>",<value>);

Python

NetworkTables.getTable("limelight").putNumber('<variablename>',<value>)

para establecer estos datos:

ledMode	Establece el estado del LED de limelight
[0]	usar el Modo LED establecido en el pipeline actual
[1]	forzar apagado
[2]	forzar parpadeo
[3]	forzar encendido

pipeline	Establece el pipeline actual de limelight
0 .. 9	Seleccionar pipeline 0..9

stream	Establece el modo de transmisión de limelight
0	Estándar - Transmisiones lado a lado si hay una webcam conectada a Limelight
1	PiP Principal - La transmisión de la cámara secundaria se coloca en la esquina inferior derecha de la transmisión de la cámara principal
2	PiP Secundaria - La transmisión de la cámara principal se coloca en la esquina inferior derecha de la transmisión de la cámara secundaria

crop	(Array) Establece el rectángulo de recorte. El pipeline debe utilizar el rectángulo de recorte predeterminado en la interfaz web. El array debe tener exactamente 4 entradas.
[0]	X0 - Valor mínimo o máximo de X del rectángulo de recorte (-1 a 1)
[1]	X1 - Valor mínimo o máximo de X del rectángulo de recorte (-1 a 1)
[2]	Y0 - Valor mínimo o máximo de Y del rectángulo de recorte (-1 a 1)
[3]	Y1 - Valor mínimo o máximo de Y del rectángulo de recorte (-1 a 1)

Java

double[] cropValues = new double[4];
cropValues[0] = -1.0;
cropValues[1] = 1.0;
cropValues[2] = -1.0;
cropValues[3] = 1.0;
NetworkTableInstance.getDefault().getTable("limelight").getEntry("crop").setDoubleArray(cropValues);

C++

wip

Python

Los scripts de Python permiten datos de entrada y salida arbitrarios.

llpython	NumberArray enviado por scripts de Python. Esto es accesible dentro del código del robot.
llrobot	NumberArray enviado por el robot. Esto es accesible dentro de los SnapScripts de Python.

Datos sin procesar

Esquinas:

Habilite "enviar contornos" en la pestaña "Salida" para transmitir las coordenadas de las esquinas:

tcornxy

Array numérico de coordenadas de esquinas [x0,y0,x1,y1......]

Objetivos sin procesar:

Limelight publica tres contornos sin procesar en NetworkTables que no están influenciados por su modo de agrupación. Es decir, se filtran con los parámetros de su pipeline, pero nunca se agrupan. X e Y se devuelven en el espacio de pantalla normalizado (-1 a 1) en lugar de grados.

rawtargets

[txnc,tync,ta,txnc2,tync2,ta2....]

Fiduciales sin procesar:

Obtener todos los fiduciales válidos (sin filtrar)

rawfiducials

[id, txnc, tync, ta, distToCamera, distToRobot, ambiguity, id2.....]

Detecciones sin procesar:

Obtener todos los resultados válidos (sin filtrar) de detección neural

rawfiducials

[id, txnc, tync, ta, corner0x, corner0y, corner1x, corner1y, corner2x, corner2y, corner3x, corner3y, id2.....]

Códigos de barras sin procesar:

Obtener todos los resultados válidos (sin filtrar) de códigos de barras

rawbarcodes

array de cadenas de datos de códigos de barras