ממשק NetworkTables

מערכת ההפעלה Limelight כוללת לקוח NetworkTables 4. היא מתחברת אוטומטית לשרת NetworkTables 4 שרץ על רובוטים של FRC בהתבסס על מספר הקבוצה / מזהה שהוגדר בממשק הגדרות.

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

LimelightLib WPIJava ו-LimelightLib WPICPP מתקשרים עם מכשירי Limelight באמצעות 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 לא קיימות מטרות תקפות
tx	double	היסט אופקי מהצלב למטרה (LL1: -27 מעלות עד 27 מעלות / LL2: -29.8 עד 29.8 מעלות)
ty	double	היסט אנכי מהצלב למטרה (LL1: -20.5 מעלות עד 20.5 מעלות / LL2: -24.85 עד 24.85 מעלות)
txnc	double	היסט אופקי מהפיקסל הראשי למטרה (מעלות)
tync	double	היסט אנכי מהפיקסל הראשי למטרה (מעלות)
ta	double	שטח המטרה (0% מהתמונה עד 100% מהתמונה)
tl	double	תרומת השהיית הצינור (מילישניות). הוסף ל-"cl" כדי לקבל השהייה כוללת.
cl	double	השהיית לכידת הצינור (מילישניות). הזמן בין סוף החשיפה של השורה האמצעית של החיישן לתחילת צינור המעקב.
t2d	double	מערך המכיל מספר ערכים עבור סטטיסטיקות 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	יצוא JSON מלא של תוצאות המיקוד. חייב להיות מופעל לכל צינור בלשונית 'פלט'
tclass	string	שם המחלקה של תוצאת הגלאי העצבי הראשי או תוצאת המסווג העצבי
tc	doubleArray	קבל את צבע ה-HSV הממוצע מתחת לאזור הצלב (אזור של 3x3 פיקסלים) כמערך מספרים
hb	double	ערך דופק לב. עולה פעם אחת לכל פריים, מתאפס ב-2 מיליארד
hw	doubleArray	מדדי חומרה [fps, טמפרטורת מעבד, שימוש בזיכרון, טמפרטורה]
crosshairs	doubleArray	צלבים דו-ממדיים [cx0, cy0, cx1, cy1]
tcclass	string	שם המחלקה המחושבת של צינור המסווג
tdclass	string	שם הזיהוי הראשי של צינור הגלאי

AprilTag ונתוני תלת-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. תרגום (X,Y,Z) במטרים, סיבוב (Roll,Pitch,Yaw) במעלות, השהייה כוללת (cl+tl), מספר תגים, מרווח תגים, מרחק ממוצע של תגים מהמצלמה, שטח תג ממוצע (אחוז מהתמונה)
botpose_wpiblue	doubleArray	טרנספורמציית הרובוט במרחב השדה (מקור WPILIB של תחנת הנהג הכחולה). תרגום (X,Y,Z) במטרים, סיבוב (Roll,Pitch,Yaw) במעלות, השהייה כוללת (cl+tl), מספר תגים, מרווח תגים, מרחק ממוצע של תגים מהמצלמה, שטח תג ממוצע (אחוז מהתמונה)
botpose_wpired	doubleArray	טרנספורמציית הרובוט במרחב השדה (מקור WPILIB של תחנת הנהג האדומה). תרגום (X,Y,Z) במטרים, סיבוב (Roll,Pitch,Yaw) במעלות, השהייה כוללת (cl+tl), מספר תגים, מרווח תגים, מרחק ממוצע של תגים מהמצלמה, שטח תג ממוצע (אחוז מהתמונה)
botpose_orb	doubleArray	טרנספורמציית הרובוט במרחב השדה (Megatag2). תרגום (X,Y,Z) במטרים, סיבוב (Roll,Pitch,Yaw) במעלות, השהייה כוללת (cl+tl), מספר תגים, מרווח תגים, מרחק ממוצע של תגים מהמצלמה, שטח תג ממוצע (אחוז מהתמונה)
botpose_orb_wpiblue	doubleArray	טרנספורמציית הרובוט במרחב השדה (Megatag2) (מקור WPILIB של תחנת הנהג הכחולה). תרגום (X,Y,Z) במטרים, סיבוב (Roll,Pitch,Yaw) במעלות, השהייה כוללת (cl+tl), מספר תגים, מרווח תגים, מרחק ממוצע של תגים מהמצלמה, שטח תג ממוצע (אחוז מהתמונה)
botpose_orb_wpired	doubleArray	טרנספורמציית הרובוט במרחב השדה (Megatag2) (מקור WPILIB של תחנת הנהג האדומה). תרגום (X,Y,Z) במטרים, סיבוב (Roll,Pitch,Yaw) במעלות, השהייה כוללת (cl+tl), מספר תגים, מרווח תגים, מרחק ממוצע של תגים מהמצלמה, שטח תג ממוצע (אחוז מהתמונה)
camerapose_targetspace	doubleArray	טרנספורמציה תלת-ממדית של המצלמה במערכת הקואורדינטות של ה-AprilTag הראשי בתצוגה (מערך (6)) [tx, ty, tz, pitch, yaw, roll] (מטרים, מעלות)
targetpose_cameraspace	doubleArray	טרנספורמציה תלת-ממדית של ה-AprilTag הראשי בתצוגה במערכת הקואורדינטות של המצלמה (מערך (6)) [tx, ty, tz, pitch, yaw, roll] (מטרים, מעלות)
targetpose_robotspace	doubleArray	טרנספורמציה תלת-ממדית של ה-AprilTag הראשי בתצוגה 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 בתצוגה (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 של ה-AprilTag הראשי בתצוגה
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 עבור מיקוד tx/ty. התעלם ממטרות אחרות. לא משפיע על לוקליזציה
robot_orientation_set	doubleArray	הגדר את כיוון הרובוט ומהירויות זוויתיות במעלות ומעלות לשנייה [yaw,yawrate,pitch,pitchrate,roll,rollrate]
fiducial_id_filters_set	doubleArray	עקוף מזהי fiducial תקפים ללוקליזציה (מערך)
fiducial_offset_set	doubleArray	הגדר את היסט נקודת העניין התלת-ממדית [x,y,z]

בקרת 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 הנורית של limelight
[0]	השתמש במצב LED שהוגדר בצינור הנוכחי
[1]	כפה כיבוי
[2]	כפה הבהוב
[3]	כפה הדלקה

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

stream	מגדיר את מצב הזרימה של limelight
0	סטנדרטי - זרמים זה לצד זה אם מצלמת רשת מחוברת ל-Limelight
1	PiP ראשי - זרם המצלמה המשנית ממוקם בפינה הימנית התחתונה של זרם המצלמה הראשית
2	PiP משני - זרם המצלמה הראשית ממוקם בפינה הימנית התחתונה של זרם 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 כאשר מושבת. קובע את מספר הפריימים לדלג בין פריימים מעובדים כדי להפחית את עליית הטמפרטורה. הפלטים אינם מאופסים 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

בקרת IMU

מפתח	סוג	תיאור
imumode_set	int	הגדר את מצב ה-imu. 0 - השתמש ב-imu חיצוני, 1 - השתמש ב-imu חיצוני, אתחל 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 / עוצמת פילטר משלים. ערכים גבוהים יותר יגרמו ל-imu הפנימי להתכנס על מקור הסיוע מהר יותר. ברירת המחדל מוגדרת לערך נמוך 0.001 מכיוון שאנו סומכים כעת על ה-IMU הפנימי יותר מבעבר. מצבי סיוע בנויים כדי "למשוך" בעדינות את ה-imu הפנימי לכיוון מקור הסיוע הנבחר.

Python

סקריפטים של Python מאפשרים נתונים שרירותיים נכנסים ויוצאים.

llpython	מערך מספרים שנשלח על ידי סקריפטים של Python. זה נגיש בתוך קוד הרובוט.
llrobot	מערך מספרים שנשלח על ידי הרובוט. זה נגיש בתוך SnapScripts של Python.

נתונים גולמיים

פינות:

הפעל "שלח קווי מתאר" בלשונית "פלט" כדי להזרים קואורדינטות פינה:

tcornxy

מערך מספרים של קואורדינטות פינה [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 אינם מקובצים. X ו-Y מוחזרים במרחב מסך מנורמל (-1 עד 1) במקום במעלות.

rawtargets

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

סמנים פידוציאליים גולמיים:

קבל את כל הסמנים הפידוציאליים התקפים (לא מסוננים)

rawfiducials

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

זיהויים גולמיים:

קבל את כל תוצאות זיהוי הרשת העצבית 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