ממשק NetworkTables

מערכת ההפעלה של Limelight כוללת לקוח NetworkTables 4. היא מתחברת אוטומטית לשרת NetworkTables 4 הפועל על רובוטי FRC בהתבסס על מספר הקבוצה / מזהה שהוגדר בממשק ההגדרות.

כל הנתונים מפורסמים לטבלה שתואמת לשם המכשיר (למשל "limelight"). אם הוקצה שם מארח / כינוי למצלמה שלך, שם הטבלה יתאים לשם המלא של ה-limelight (למשל "limelight-top").

LimelightLib WPIJava ו-LimelightLib WPICPP מתקשרים עם מכשירי Limelight דרך NetworkTables.

נתוני מיקוד בסיסיים

השתמש בקוד הבא:

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>');

כדי לאחזר את הנתונים הבאים:

מפתח	סוג	תיאור
tv	int	1 אם קיימת מטרה תקפה. 0 אם אין מטרות תקפות
tx	double	היסט אופקי מהכוונת למטרה (LL1: -27 מעלות עד 27 מעלות / LL2: -29.8 עד 29.8 מעלות)
ty	double	היסט אנכי מהכוונת למטרה (LL1: -20.5 מעלות עד 20.5 מעלות / LL2: -24.85 עד 24.85 מעלות)
txnc	double	היסט אופקי מפיקסל הראשי למטרה (מעלות)
tync	double	היסט אנכי מפיקסל הראשי למטרה (מעלות)
ta	double	שטח המטרה (0% מהתמונה עד 100% מהתמונה)
tl	double	תרומת ההשהיה של הצינור (מ"ש). הוסף ל-"cl" כדי לקבל השהיה כוללת.
cl	double	השהיית צינור הלכידה (מ"ש). זמן בין סוף החשיפה של השורה האמצעית של החיישן לתחילת צינור המעקב.
t2d	double	מערך המכיל מספר ערכים לסטטיסטיקות עם חותמת זמן מותאמת: [targetValid, targetCount, targetLatency, captureLatency, tx, ty, txnc, tync, ta, tid, targetClassIndexDetector , targetClassIndexClassifier, targetLongSidePixels, targetShortSidePixels, targetHorizontalExtentPixels, targetVerticalExtentPixels, targetSkewDegrees]
getpipe	int	אינדקס הצינור הפעיל האמיתי של המצלמה (0 .. 9)
getpipetype	string	סוג הצינור למשל "pipe_color"
json	string	פלט JSON מלא של תוצאות המיקוד. חייב להיות מופעל לכל צינור בלשונית 'output'
tclass	string	שם המחלקה של תוצאת גלאי הרשת העצבית הראשית או תוצאת מסווג הרשת העצבית
tc	doubleArray	קבל את צבע HSV הממוצע מתחת לאזור הכוונת (אזור של 3x3 פיקסלים) כמערך מספרים
hb	double	ערך פעימת לב. עולה פעם אחת לכל פריים, מתאפס ב-2 מיליארד
hw	doubleArray	מדדי חומרה [fps, טמפרטורת מעבד, שימוש בזיכרון, טמפרטורה]
crosshairs	doubleArray	כוונות דו-ממדיות [cx0, cy0, cx1, cy1]
tcclass	string	שם המחלקה המחושבת של צינור המסווג
tdclass	string	שם הזיהוי הראשי של צינור הגלאי

נתוני AprilTag ותלת-ממד

השתמש בקוד הבא:

Java

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

C++

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

כדי לאחזר את הנתונים הבאים:

מפתח	סוג	תיאור
botpose	doubleArray	טרנספורמציית הרובוט במרחב השדה. תזוזה (X,Y,Z) במטרים סיבוב (Roll,Pitch,Yaw) במעלות, השהיה כוללת (cl+tl), מספר תגיות, טווח תגיות, מרחק ממוצע של תגית מהמצלמה, שטח תגית ממוצע (אחוז מהתמונה)
botpose_wpiblue	doubleArray	טרנספורמציית הרובוט במרחב השדה (מקור WPILIB של תחנת הנהג הכחולה). תזוזה (X,Y,Z) במטרים סיבוב (Roll,Pitch,Yaw) במעלות, השהיה כוללת (cl+tl), מספר תגיות, טווח תגיות, מרחק ממוצע של תגית מהמצלמה, שטח תגית ממוצע (אחוז מהתמונה)
botpose_wpired	doubleArray	טרנספורמציית הרובוט במרחב השדה (מקור WPILIB של תחנת הנהג האדומה). תזוזה (X,Y,Z) במטרים, סיבוב (Roll,Pitch,Yaw) במעלות, השהיה כוללת (cl+tl), מספר תגיות, טווח תגיות, מרחק ממוצע של תגית מהמצלמה, שטח תגית ממוצע (אחוז מהתמונה)
botpose_orb	doubleArray	טרנספורמציית הרובוט במרחב השדה (Megatag2). תזוזה (X,Y,Z) במטרים סיבוב (Roll,Pitch,Yaw) במעלות, השהיה כוללת (cl+tl), מספר תגיות, טווח תגיות, מרחק ממוצע של תגית מהמצלמה, שטח תגית ממוצע (אחוז מהתמונה)
botpose_orb_wpiblue	doubleArray	טרנספורמציית הרובוט במרחב השדה (Megatag2) (מקור WPILIB של תחנת הנהג הכחולה). תזוזה (X,Y,Z) במטרים סיבוב (Roll,Pitch,Yaw) במעלות, השהיה כוללת (cl+tl), מספר תגיות, טווח תגיות, מרחק ממוצע של תגית מהמצלמה, שטח תגית ממוצע (אחוז מהתמונה)
botpose_orb_wpired	doubleArray	טרנספורמציית הרובוט במרחב השדה (Megatag2) (מקור WPILIB של תחנת הנהג האדומה). תזוזה (X,Y,Z) במטרים, סיבוב (Roll,Pitch,Yaw) במעלות, השהיה כוללת (cl+tl), מספר תגיות, טווח תגיות, מרחק ממוצע של תגית מהמצלמה, שטח תגית ממוצע (אחוז מהתמונה)
camerapose_targetspace	doubleArray	טרנספורמציה תלת-ממדית של המצלמה במערכת הקואורדינטות של ה-AprilTag הראשי הנראה (מערך (6)) [tx, ty, tz, pitch, yaw, roll] (מטרים, מעלות)
targetpose_cameraspace	doubleArray	טרנספורמציה תלת-ממדית של ה-AprilTag הראשי הנראה במערכת הקואורדינטות של המצלמה (מערך (6)) [tx, ty, tz, pitch, yaw, roll] (מטרים, מעלות)
targetpose_robotspace	doubleArray	טרנספורמציה תלת-ממדית של ה-AprilTag הראשי הנראה במערכת הקואורדינטות של הרובוט (מערך (6)) [tx, ty, tz, pitch, yaw, roll] (מטרים, מעלות)
botpose_targetspace	doubleArray	טרנספורמציה תלת-ממדית של הרובוט במערכת הקואורדינטות של ה-AprilTag הראשי הנראה (מערך (6)) [tx, ty, tz, pitch, yaw, roll] (מטרים, מעלות)
camerapose_robotspace	doubleArray	טרנספורמציה תלת-ממדית של המצלמה במערכת הקואורדינטות של הרובוט (מערך (6))
tid	int	מזהה ה-AprilTag הראשי הנראה
stddevs	doubleArray	סטיות תקן של MegaTag [MT1x, MT1y, MT1z, MT1roll, MT1pitch, MT1Yaw, MT2x, MT2y, MT2z, MT2roll, MT2pitch, MT2yaw]

camerapose_robotspace_set	doubleArray	הגדר את מיקום המצלמה במערכת הקואורדינטות של הרובוט.
priorityid	int	הגדר את המזהה הנדרש למיקוד tx/ty. התעלם ממטרות אחרות. לא משפיע על לוקליזציה
robot_orientation_set	doubleArray	הגדר כיוון הרובוט ומהירויות זוויתיות במעלות ומעלות לשנייה [yaw,yawrate,pitch,pitchrate,roll,rollrate]
fiducial_id_filters_set	doubleArray	דרוס מזהי fiducial תקפים ללוקליזציה (מערך)
fiducial_offset_set	doubleArray	הגדר היסט נקודת העניין התלת-ממדית [x,y,z]

בקרות מצלמה

השתמש בקוד הבא:

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>)

כדי להגדיר את הנתונים הבאים:

ledMode	מגדיר את מצב ה-LED של limelight
[0]	השתמש במצב LED שהוגדר בצינור הנוכחי
[1]	כבה בכוח
[2]	הבהוב בכוח
[3]	הדלק בכוח

pipeline	מגדיר את הצינור הנוכחי של limelight
0 .. 9	בחר צינור 0..9

stream	מגדיר את מצב הסטרימינג של limelight
0	סטנדרטי - סטרימים זה לצד זה אם מצלמת רשת מחוברת ל-Limelight
1	PiP ראשי - סטרים המצלמה המשנית ממוקם בפינה הימנית התחתונה של סטרים המצלמה הראשית
2	PiP משני - סטרים המצלמה הראשית ממוקם בפינה הימנית התחתונה של סטרים המצלמה המשנית

crop	(מערך) מגדיר את מלבן החיתוך. הצינור חייב להשתמש במלבן החיתוך ברירת המחדל בממשק האינטרנט. המערך חייב להכיל בדיוק 4 ערכים.
[0]	X0 - ערך X מינימלי או מקסימלי של מלבן החיתוך (-1 עד 1)
[1]	X1 - ערך X מינימלי או מקסימלי של מלבן החיתוך (-1 עד 1)
[2]	Y0 - ערך Y מינימלי או מקסימלי של מלבן החיתוך (-1 עד 1)
[3]	Y1 - ערך Y מינימלי או מקסימלי של מלבן החיתוך (-1 עד 1)

throttle_set	(int) אנו ממליצים להגדיר זאת ל-100-200 כשהרובוט מושבת. מגדיר את מספר הפריימים לדלג ביניהם בין פריימים מעובדים כדי להפחית עליית טמפרטורה. הפלטים לא מתאפסים במהלך פריימים שדולגו.

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

בקרות IMU

מפתח	סוג	תיאור
imumode_set	int	הגדר את מצב ה-imu. 0 - השתמש ב-imu חיצוני, 1 - השתמש ב-imu חיצוני, זרע imu פנימי, 2 - השתמש בפנימי, 3 - השתמש בפנימי עם התכנסות בסיוע MT1, 4 - השתמש ב-IMU פנימי עם התכנסות בסיוע IMU חיצוני
imuassistalpha_set	double	אלפא / עוצמה של פילטר משלים. ערכים גבוהים יותר יגרמו ל-imu הפנימי להתכנס למקור הסיוע מהר יותר. ברירת המחדל מוגדרת לערך נמוך 0.001 כי כעת אנו סומכים על ה-IMU הפנימי יותר מבעבר. מצבי סיוע בנויים "למשוך" בעדינות רבה את ה-imu הפנימי לכיוון מקור הסיוע שנבחר.

Python

סקריפטי Python מאפשרים נתונים נכנסים ויוצאים שרירותיים.

llpython	מערך מספרים שנשלח על ידי סקריפטי python. זה נגיש בתוך קוד הרובוט.
llrobot	מערך מספרים שנשלח על ידי הרובוט. זה נגיש בתוך SnapScripts של python.

נתונים גולמיים

פינות:

הפעל "send contours" בלשונית "Output" כדי לשדר קואורדינטות פינות:

tcornxy

מערך מספרים של קואורדינטות פינות [x0,y0,x1,y1......]

מטרות גולמיות:

Limelight מפרסם שלושה קווי מתאר גולמיים ל-NetworkTables שאינם מושפעים ממצב הקיבוץ שלך. כלומר, הם מסוננים עם פרמטרי הצינור שלך, אך לעולם לא מקובצים. X ו-Y מוחזרים במרחב מסך מנורמל (-1 עד 1) במקום מעלות.

rawtargets

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

Fiducials גולמיים:

קבל את כל ה-fiducials התקפים (לא מסוננים)

rawfiducials

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

זיהויים גולמיים:

קבל את כל תוצאות הזיהוי העצבי התקפות (לא מסוננות)

rawdetections

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

ברקודים גולמיים:

קבל את כל תוצאות הברקוד התקפות (לא מסוננות)

rawbarcodes

מערך מחרוזות של נתוני ברקוד