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Limelight OS 2025.1 (अंतिम रिलीज - 2/24/25 टेस्ट रिलीज - 2/18/25)​

2/24/25 - 2025.1 टेस्ट रिलीज में पेश की गई कनेक्टिविटी समस्या को ठीक किया गया।

LL4 IMU अपडेट​

  • बेहतर IMU सेंसर फ्यूजन
    • कंपन और FRC-स्तर के प्रभावों के तहत महत्वपूर्ण रूप से बेहतर प्रदर्शन। फ्यूजन दृष्टिकोण में प्रमुख परिवर्तन।
IMU Updates 2025.1

उपरोक्त छवि एक FRC रोबोट के साथ एक काफी हिंसक ~5 मिनट के अभ्यास सत्र के परिणाम दिखाती है। इस सत्र में, हमने निम्न की हेडिंग्स को मापा:

  1. 2025.0 (llyawOLD) चलाने वाला एक Limelight 4
  2. 2025.1 (llyaw) चलाने वाला एक Limelight 4
  3. एक Pigeon 2.0

दोनों LL4 समान अभिविन्यास में माउंट किए गए हैं। 2025.1 चलाने वाले LL4 से समग्र सटीकता में भारी सुधार देखें

  • IMU मोड 3 - IMU_ASSIST_MT1 - आंतरिक IMU निरंतर हेडिंग सुधार के लिए फिल्टर किए गए MT1 यॉ अनुमानों का उपयोग करेगा

  • IMU मोड 4 - IMU_ASSIST_EXTERNALIMU - आंतरिक IMU निरंतर हेडिंग सुधार के लिए बाहरी IMU का उपयोग करेगा

  • imuassistalpha_set NT Key जोड़ें (डिफॉल्ट 0.001) - कॉम्प्लीमेंटरी फिल्टर अल्फा / स्ट्रेंथ। उच्च मान आंतरिक imu को सहायता स्रोत पर तेजी से अभिसरित होने का कारण बनेंगे

  • डिफॉल्ट एक निम्न मान 0.001 पर सेट है क्योंकि हम अब पहले से अधिक आंतरिक IMU पर भरोसा करते हैं। सहायता मोड आंतरिक imu को तेज गति से आंदोलनों के दौरान आंतरिक IMU की प्रतिक्रियाशीलता को नुकसान पहुंचाए बिना चुने गए सहायता स्रोत की ओर बहुत धीरे से "खींचने" के लिए बनाए गए हैं।

LL4 थर्मल प्रदर्शन अपडेट​

  • 'throttle_set' जोड़ें। हर N छोड़े गए फ्रेम के बाद एक फ्रेम प्रोसेस करता है। उदाहरण पैटर्न:

    • throttle_set=1: [छोड़ें, प्रोसेस, छोड़ें, प्रोसेस]
    • throttle_set=2: [छोड़ें, छोड़ें, प्रोसेस, छोड़ें, छोड़ें, प्रोसेस]

  • छोड़े गए फ्रेम के दौरान आउटपुट शून्य/रीसेट नहीं होते हैं।

  • अपने LL4 के तापमान को प्रबंधित करने के लिए अक्षम होने पर इसे एक उच्च संख्या (50-200) पर सेट करें।

  • वैकल्पिक रूप से, आप एक पाइपलाइन को व्यूफाइंडर के रूप में कॉन्फ़िगर कर सकते हैं और अक्षम होने पर इस पाइपलाइन पर स्विच कर सकते हैं।

LL4 और LL3G के लिए नए FPS विकल्प​

  • 1280x800 को 60FPS, 55FPS, 45FPS, और 30FPS पर जोड़ें।
  • कम कैप्चर दरों का उपयोग करने से आप AC लाइटिंग के कारण छवि ब्लूमिंग/ब्रीदिंग से बचने के लिए एक्सपोज़र समय बढ़ा सकते हैं।

REST API अपडेट​

  • IMU मोड REST API जोड़ें - 'update-imumode'
  • थ्रॉटल REST API जोड़ें - 'update-throttle'
  • IMU ASSIST ALPHA REST API जोड़ें - 'update-imuassistalpha'

FMap अपडेट​

  • FMap Json फाइलें अब वैकल्पिक रूप से base64-एन्कोडेड SVG एम्बेड कर सकती हैं
  • FMap Json फाइलें अब वैकल्पिक रूप से base64-एन्कोडेड PNG एम्बेड कर सकती हैं

ReefScape न्यूरल नेटवर्क अपलोड किए गए​

  • B2 Hailo मॉडल FRC2025 के लिए हमारा सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाला मॉडल है। इसे LL4 को बेहतर ढंग से समायोजित करने के लिए मोनोक्रोम छवियों पर प्रशिक्षित किया गया था।
Coral Model

LL3A अपडेट​

  • 3A 2025 अपडेट के साथ पूरी तरह से समर्थित है

बगफिक्स​

  • आंतरिक IMU के बिना Limelights imumode_set को अनदेखा करते हैं
  • Limelight 3 जिन्हें Limelight 3G में अपग्रेड किया गया है, अंतर्निहित फैन का उचित रूप से उपयोग करेंगे
  • Hailo-आधारित न्यूरल डिटेक्टर पाइपलाइनों में क्रॉपिंग फिक्स
  • Hailo-आधारित AprilTag पाइपलाइनों में क्रॉपिंग फिक्स

Limelight OS 2025.0 (1/15/24)​

LL4 समर्थन​

  • Hailo ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और Hailo-एक्सेलेरेटेड AprilTags के लिए समर्थन जोड़ें
  • LL4 के आंतरिक IMU के लिए समर्थन जोड़ें।
  • "imumode_set" NT Key जोड़ें
    • 0 - बाहरी IMU का उपयोग करें, आंतरिक IMU को सीड न करें
    • 1 - बाहरी IMU का उपयोग करें, आंतरिक IMU को सीड करें
    • 2 - आंतरिक IMU का उपयोग करें

2025 फील्ड अपडेट​

  • फील्ड चौड़ाई और फील्ड ऊंचाई अब .fmap फाइलों का हिस्सा हैं
  • 2025 फील्ड से मेल खाने के लिए डिफॉल्ट .fmap अपडेट करें
  • डिफॉल्ट फील्ड इमेज अपडेट करें
  • ऑनलाइन मैप बिल्डर अब आपको फील्ड चौड़ाई और फील्ड ऊंचाई कॉन्फ़िगर करने की अनुमति देता है
  • डाउनलोड पेज पर 2025 fmap लिंक अपडेट किया गया है।

बगफिक्स​

  • "सभी स्नैपशॉट हटाएं" बटन ठीक करें

Limelight OS 2024.10.2 (10/28/24)​

Python स्नैपस्क्रिप्ट फिक्स (क्रेडिट - FTC टीम 23251 ट्रिपल फॉल्ट)​

  • Limelight3A के साथ कंट्रोल हब का उपयोग करते समय Python आउटपुट अब फ्रीज नहीं होंगे
  • Python पाइपलाइनों के बीच स्विच करते समय Python आउटपुट अब फ्रीज नहीं होंगे

MT2 एज केस​

https://github.com/LimelightVision/limelight-feedback/issues/23

  • रोबोट के बिना MT2 का परीक्षण करते समय, ज्यामितीय असंभवता उत्पन्न करना आसान है।
  • यह एज केस mt2 botpose को शून्य नहीं करता था - यह कैमरा पोज को शून्य करता था।
  • जब भी यह एज केस पता चलता है, रोबोट को अब (0,0,0) पर रखा जाता है

स्टैटिक IP एड्रेसिंग​

https://github.com/LimelightVision/limelight-feedback/issues/25

  • IP एड्रेस सेटर में एक चेतावनी जोड़ें अगर एड्रेस .1-.10 या .20-.255 पर समाप्त होता है क्योंकि ये एड्रेस FMS या अन्य उपकरणों के साथ हस्तक्षेप कर सकते हैं
  • 2024.10.1 में, UI कभी-कभी सुझाव देता था कि एड्रेसिंग स्कीम "स्वचालित" पर सेट होने पर एक स्टैटिक IP कॉन्फ़िगर की गई थी

STDDevs नेटवर्कटेबल्स​

https://github.com/LimelightVision/limelight-feedback/issues/24

  • नेटवर्कटेबल्स में "stddevs" mt1 और mt2 के लिए सभी stddevs शामिल हैं (डबल एरे, 12 तत्व)

मॉडल अपलोड एज केस​

  • यदि एक क्लासिफायर मॉडल को डिटेक्टर पाइपलाइन पर अपलोड किया जाता है, तो छवि पर "चेक मॉडल" प्रदर्शित होगा
  • यदि एक डिटेक्टर मॉडल को क्लासिफायर पाइपलाइन पर अपलोड किया जाता है, तो छवि पर "चेक मॉडल" प्रदर्शित होगा

Limelight OS 2024.10.1 (9/15/24)​

Limelight 3A अपडेट​

  • डिफॉल्ट कलर बैलेंस मान अपडेट करें
  • डिफॉल्ट AprilTag आकार कॉन्फ़िगरेशन को 101.6 मिमी पर अपडेट करें
  • डिफॉल्ट वीडियो स्ट्रीम फ्रेमरेट को 30FPS तक कम करें
  • स्ट्रीम बिटरेट को कम करने के लिए वीडियो स्ट्रीम कंप्रेशन को थोड़ा बढ़ाएं

AprilTag आकार चेतावनी​

  • यदि कॉन्फ़िगर किया गया AprilTag आकार अपलोड किए गए फील्ड मैप में आकारों से मेल नहीं खाता है तो फील्ड स्पेस विज़ुअलाइज़र में एक चेतावनी जोड़ें।
Example banner

CameraPose_RobotSpace बगफिक्स​

  • NetworkTables/LimelightLib/REST से UI के कॉन्फ़िगर किए गए कैमरा पोज को ओवरराइड करना फिर से ठीक से काम करता है।

Limelight OS 2024.10 (9/4/24)​

FTC के लिए Limelight 3A समर्थन​

  • Limelight3A पूरी तरह से समर्थित है
  • 3A FTC और FRC दोनों में उपयोग करने योग्य है

AprilTag मैप अपडेट​

  • मैप एडिटर अब स्टैंडर्ड और डायमंड FTC मैप जनरेशन का समर्थन करता है
  • LLOS वेब इंटरफेस अपलोड किए गए मैप के आधार पर स्वचालित रूप से सही फील्ड प्रकार प्रदर्शित करेगा
  • टूल्स और इंटरफेस में सभी फील्ड विज़ुअलाइज़र अलायंस ज़ोन और ftc टाइल ग्रिड दिखाते हैं।
  • 3D विज़ुअलाइज़र प्रदर्शन में सुधार किया गया है।

कंट्रोल हब और रोबोरियो पर USB Limelight समर्थन।​

  • FTC टीमें कंट्रोल हब पर एक USB-सक्षम Limelight का उपयोग कर सकती हैं
  • FRC टीमें RoboRio पर 16 तक USB-सक्षम Limelights का उपयोग कर सकती हैं। USB limelights इथरनेट limelights की तरह ही स्वचालित रूप से नेटवर्कटेबल्स में जुड़ जाते हैं।
    • कई USB Limelights का उपयोग करने के लिए, प्रत्येक LL को एक अद्वितीय USB इंडेक्स और एक अद्वितीय होस्टनेम दें।

USB कनेक्टिविटी अपग्रेड​

  • MacOS अब इंटरनेट एक्सेस के लिए USB इथरनेट Limelight इंटरफेस का उपयोग नहीं करता है
  • Windows अब इंटरनेट एक्सेस के लिए USB इथरनेट Limelight इंटरफेस का उपयोग करने का प्रयास नहीं करता है

REST API अपडेट​

  • update-robotorientation POST अनुरोध ठीक करें।
  • MT2 अब NetworkTables के बिना पूरी तरह से एक्सेसिबल है।
  • एक बार update-robotorientation रूट का उपयोग किया जाता है, NetworkTables ओरिएंटेशन अपडेट रीबूट होने तक अक्षम हो जाते हैं।

Limelight OS 2024.9.1 (7/7/24)​

  • मैप बिल्डर टूल अब WPILib .json apriltag लेआउट स्वीकार/कन्वर्ट करता है
  • Python स्नैपस्क्रिप्ट में AprilTag3 जोड़ें (from apriltag import apriltag)
  • उदाहरण examples github रेपो में देखें
  • Windows पर USB कनेक्टिविटी गेटवे समस्या ठीक करें।

mosaic screenshot:

Limelight OS 2024.9 (7/5/24)​

MegaTag अपग्रेड​

  • Limelight OS NetworkTables 4.0 पर स्थानांतरित हो गया है

  • MegaTag2 अब NT4 के getAtomic() का उपयोग roboRIO से टाइमस्टैम्प IMU अपडेट प्राप्त करने के लिए करता है।

  • हमारे टाइमस्टैम्प इमेज फ्रेम्स को इंटरपोलेशन करने से पहले दो सबसे प्रासंगिक IMU सैंपल से मिलान किया जाता है।

  • NT4 flush() को LimelightLib में जोड़ा गया है। पुराने Limelight OS संस्करणों में Flush() जोड़ने से आपको 2024.9 प्रदर्शन के काफी करीब मिलेगा, लेकिन NT4 यह सुनिश्चित करता है कि सटीकता हमेशा उच्च रहे।

  • MT2 विज़ुअलाइज़र रोबोट में अब हरे रंग के बम्पर हैं, और MT1 के विज़ुअलाइज़र रोबोट में पीले बम्पर का उपयोग होता है।

  • मेट्रिक्स अब संकुचित किए जा सकते हैं, और वर्चुअल रोबोट छिपाए जा सकते हैं।

  • निम्नलिखित वीडियो दिखाता है कि कैसे 2024.9 का MegaTag 2 (हरा रोबोट) रोबोट-साइड flush() के साथ 2024.5 के MegaTag2 (लाल रोबोट) से अधिक मजबूत है जिसमें Flush() नहीं है

USB ID और नए USB IP एड्रेस​

  • किसी भी सिस्टम पर कई USB Limelights का उपयोग करने के लिए सेटिंग्स पेज में "USB ID" सेट करें।
  • आपके सिस्टम पर दिखाई देने वाला USB-Ethernet इंटरफेस एक IP एड्रेस का उपयोग करेगा जो USB ID द्वारा निर्धारित होता है
  • Linux/Android/Mac सिस्टम अब डिफ़ॉल्ट रूप से 172.29.0.0/24 सबनेट का उपयोग करेंगे
  • Windows सिस्टम अब डिफ़ॉल्ट रूप से 172.28.0.0/24 सबनेट का उपयोग करेंगे।
  • यदि USBID सेट है, तो सबनेट Linux/Android/Mac के लिए 172.29.(USBID).0/24 और Windows के लिए 172.28.(USBID).0/24 में बदल जाता है।
  • अब आप, उदाहरण के लिए, अपने होस्टनेम और USB ID को समायोजित करके एक ही USB हब से चार Limelight डिवाइस जोड़ सकते हैं

CPU न्यूरल क्लासिफायर​

  • Google Coral के बिना न्यूरल वर्गीकरण को सक्षम करने के लिए CPU .tflite क्लासिफायर अपलोड करें। LL3 वेरिएंट पर आप 15-18 FPS की उम्मीद कर सकते हैं।
  • 2024.9 एक डिफ़ॉल्ट CPU क्लासिफायर के साथ आता है।
  • इस सुविधा को सक्षम करने के लिए क्लासिफायर रनटाइम को "CPU" पर सेट करें

CPU न्यूरल डिटेक्टर​

  • Google Coral के बिना न्यूरल डिटेक्शन को सक्षम करने के लिए CPU .tflite डिटेक्टर अपलोड करें। LL3 वेरिएंट पर आप 10 FPS की उम्मीद कर सकते हैं।
  • 2024.9 एक डिफ़ॉल्ट CPU डिटेक्टर के साथ आता है।
  • इस सुविधा को सक्षम करने के लिए डिटेक्टर रनटाइम को "CPU" पर सेट करें

Limelight OS 2024.8 (7/3/24)​

  • json परिणाम ऑब्जेक्ट में python आउटपुट (PythonOut), tx, ty, txnc, tync, ta जोड़ा गया
  • MT2 लेटेंसी कंपनसेशन में और सुधार किया गया

Limelight OS 2024.7 (5/21/24)​

  • Linux 6.6 में अपग्रेड किया गया

बगफिक्स​

  • विज़न पाइपलाइन कन्वर्ज़न फिक्स
  • कैलिब्रेशन अपलोड, स्नैपशॉट अपलोड और nn अपलोड फिक्स

Limelight OS 2024.6 (5/8/24)​

LimelightLib Python​

  • pip install limelightlib-python
  • हमारा Python लाइब्रेरी आपको किसी भी प्लेटफॉर्म पर USB और इथरनेट Limelights के साथ इंटरैक्ट करने की अनुमति देता है।
  • यह वेब UI इंटरैक्शन के बिना पूर्ण Limelight कॉन्फिगरेशन की अनुमति देता है।
  • पाइपलाइन, न्यूरल नेटवर्क, फील्ड मैप, आदि अपलोड करें
  • वैकल्पिक "फ्लश टू डिस्क" विकल्प के साथ किसी भी पाइपलाइन पैरामीटर में रियलटाइम परिवर्तन करें
  • कस्टम पायथन इनपुट डेटा पोस्ट करें, रोबोट ओरिएंटेशन सेट करें, आदि।

MegaTag2 अपग्रेड​

  • MegaTag2 जायरो लेटेंसी कंपेनसेशन में सुधार किया गया है। जल्द ही और भी सुधारों की प्रतीक्षा करें!
  • UI में "जायरो लेटेंसी एडजस्टमेंट" स्लाइडर जोड़ा गया है। MegaTag 2 लेटेंसी कंपेनसेशन को मैन्युअली ट्यून करने के लिए, आप अपने रोबोट को घुमा सकते हैं और स्लाइडर को तब तक समायोजित कर सकते हैं जब तक घूमते समय लोकलाइजेशन परिणाम परफेक्ट न हों।

स्टैंडर्ड डेविएशन मेट्रिक्स​

  • 3D फील्ड विज़ुअलाइज़र में अब x, y और yaw के लिए MegaTag1 और Megatag2 स्टैंडर्ड डेविएशन शामिल हैं।

नया "फोकस" पाइपलाइन टाइप​

  • "फोकस" मोड में रहते हुए, आपके पास स्ट्रीम क्वालिटी स्लाइडर और क्रॉप बॉक्स स्लाइडर तक पहुंच होगी
  • "फोकस" स्कोर को अधिकतम करने के लिए लेंस को घुमाएं।
  • यदि आपका कैमरा एक निश्चित स्थान पर है, तो यह एक मिनट से भी कम समय लेता है। हम फिक्स्ड / माउंटेड Limelight के साथ फोकसिंग की सलाह देते हैं।

नया "बारकोड्स" पाइपलाइन टाइप​

  • 1280x800 पर 50-60FPS मल्टी QR कोड डिटेक्शन और डिकोडिंग
  • 1280x800 पर 50-60FPS मल्टी डेटामैट्रिक्स डिटेक्शन और डिकोडिंग
  • 1280x800 पर 30FPS मल्टी UPC, EAN, Code128, और PDF417
  • बारकोड डेटा स्ट्रिंग्स "rawbarcodes" nt एरे में पोस्ट की जाती हैं।
  • बारकोड्स पाइपलाइन tx, ty, ta, tcornxy आदि जैसे सभी 2D मेट्रिक्स को पॉपुलेट करेगा।

पूरी तरह से नया REST API​

  • https://docs.limelightvision.io/docs/docs-limelight/apis/rest-http-api
  • हमारे REST / HTTP API को शुरू से पुनर्निर्मित किया गया है।
  • REST API वेब UI इंटरैक्शन के बिना पूर्ण Limelight कॉन्फिगरेशन की अनुमति देता है।
  • पाइपलाइन, न्यूरल नेटवर्क, फील्ड मैप, आदि अपलोड करें
  • वैकल्पिक "फ्लश टू डिस्क" विकल्प के साथ किसी भी पाइपलाइन पैरामीटर में रियलटाइम परिवर्तन करें
  • पायथन इनपुट डेटा पोस्ट करें, रोबोट ओरिएंटेशन सेट करें, आदि।

UI से कैमरा ओरिएंटेशन सेटिंग हटाना (ब्रेकिंग चेंज)​

  • इसे "स्ट्रीम ओरिएंटेशन" विकल्प द्वारा प्रतिस्थापित किया गया है। कैलिब्रेशन और टारगेटिंग कभी भी इस विकल्प से प्रभावित नहीं होते हैं।
  • नया विकल्प केवल स्ट्रीम को प्रभावित करता है। अपसाइड-डाउन, 90 डिग्री क्लॉकवाइज, 90 डिग्री काउंटर-क्लॉकवाइज, हॉरिजॉन्टल मिरर, और वर्टिकल मिरर
  • टीमों को अब रोटेटेड कैमरा का उपयोग करते समय आवश्यकतानुसार tx और ty को मैन्युअली इनवर्ट करने की आवश्यकता होगी।

GRIP सपोर्ट हटाना (ब्रेकिंग चेंज)​

"ड्राइवर" जीरो-प्रोसेसिंग मोड हटाना (ब्रेकिंग चेंज)​

  • इसे "व्यूफाइंडर" पाइपलाइन टाइप द्वारा प्रतिस्थापित किया गया है

"व्यूफाइंडर" पाइपलाइन टाइप जोड़ना​

  • व्यूफाइंडर पाइपलाइन न्यूनतम लेटेंसी के लिए सभी प्रोसेसिंग को अक्षम करता है
  • यह टीमों को केवल देखने के मोड के लिए अपने स्वयं के "ड्राइवर" पाइपलाइन डिजाइन करने की अनुमति देता है

पाइपलाइन फाइलें अब JSON फॉर्मेट का उपयोग करती हैं (ब्रेकिंग चेंज)​

  • पाइपलाइन अभी भी .vpr फाइल एक्सटेंशन का उपयोग करती हैं
  • (2024.6 में कुछ मामलों में टूटा हुआ) जब आप "अपलोड" बटन का उपयोग करते हैं तो UI स्वचालित रूप से पाइपलाइन को JSON में कनवर्ट करेगा।
  • (पूरी तरह से कार्यात्मक) आप अपनी पाइपलाइन को अपग्रेड करने के लिए https://tools.limelightvision.io/pipeline-upgrade का भी उपयोग कर सकते हैं

कैलिब्रेशन UX सुधार​

  • कैलिब्रेशन सेटिंग्स अब कैश की जाती हैं। आपको हर बार कैलिब्रेट करने के लिए अपनी कैलिब्रेशन सेटिंग्स दर्ज करने की आवश्यकता नहीं है।
  • डिफॉल्ट कैलिब्रेशन डिक्शनरी को Calib.io से अनुशंसित 800x600mm कोर्स बोर्ड के साथ काम करने के लिए अपडेट किया गया है।

कैलिब्रेशन मोज़ेक​

  • पहले, कैलिब्रेशन इमेज की गुणवत्ता निर्धारित करना मुश्किल था
  • कैलिब्रेशन टैब में अब "डाउनलोड कैलिब्रेशन मोज़ेक" बटन है। मोज़ेक आपको दिखाएगा कि प्रत्येक इमेज आपके कैलिब्रेशन में क्या योगदान दे रही है।

mosaic screenshot:

"सेंट्रॉइड" टारगेटिंग रीजन​

  • कलर पाइपलाइन के साथ ऑब्जेक्ट ट्रैकिंग में सुधार के लिए "आउटपुट" टैब में सेंट्रॉइड टारगेटिंग मोड जोड़ा गया है

डायनामिक 3D ऑफसेट (NT: fiducial_offset_set)​

  • अब पाइपलाइन बदले बिना 3D ऑफसेट को समायोजित करना संभव है। यह उन स्थितियों के लिए उपयोगी है जिनमें आपका "एम पॉइंट" दूरी या अन्य गुणों के आधार पर बदलने की आवश्यकता होती है।

मॉडबस सपोर्ट जोड़ना​

  • Limelight OS में अब निरीक्षण, लॉजिस्टिक्स और औद्योगिक अनुप्रयोगों के लिए हमेशा चालू मॉडबस सर्वर है
  • यहां मॉडबस रजिस्टर स्पेक देखें: https://docs.limelightvision.io/docs/docs-limelight/apis/modbus
  • डिफॉल्ट मॉडबस सर्वर पोर्ट को UI के सेटिंग्स टैब में बदला जा सकता है
  • मॉडबस और स्नैपस्क्रिप्ट पायथन पाइपलाइन के माध्यम से, द्विदिशात्मक संचार के साथ पूरी तरह से कस्टम विजन एप्लिकेशन अब समर्थित हैं।

कस्टम NT सर्वर​

  • सेटिंग्स टैब में अब कस्टम NT सर्वर के लिए एक एंट्री है।
  • यह एक नए वर्कफ़्लो को सक्षम करता है जिसमें PC पर चलने वाला ग्लास NT सर्वर और USB पर संचार करने वाला Limelight 3G शामिल है।

रॉफिड्यूशियल परिवर्तन​

  • रॉ फिड्यूशियल्स का "एरिया" वैल्यू अब एक कैलिब्रेटेड, नॉर्मलाइज्ड वैल्यू है जो ~0-1 तक होती है

सभी नेटवर्कटेबल्स और JSON परिवर्तन​

  • NT getpipetype जोड़ें - वर्तमान पाइपलाइन टाइप स्ट्रिंग प्राप्त करें (जैसे pipe_color, pipe_fiducial)

  • NT tcclass जोड़ें - क्लासिफायर पाइपलाइन डिटेक्टेड क्लास नाम

  • NT tdclass जोड़ें - डिटेक्टर पाइपलाइन डिटेक्टेड क्लास नाम

  • गारंटीड एटॉमिक 2d टारगेटिंग के लिए NT t2d जोड़ें - [valid,targetcount, targetlatency, capturelatency, tx, ty, txnc, tync, ta, targetid, classifierID, detectorID, tlong, tshort, thor, tvert, ts(skew)]

  • NT tlong, tshort, thor, tvert, और ts हटाएं

  • NT 'crosshairs' एरे [cx0,cy0,cx1,cy1] जोड़ें

  • NT cx0, cy0, cx1, और cy1 हटाएं

  • NT rawbarcodes जोड़ें - बारकोड डेटा का NT स्ट्रिंग एरे। 32 तक एंट्री।

  • सभी "raw" एरे 32 तक टारगेट की अनुमति देते हैं (8 से बढ़कर)

  • fiducial_offset_set डायनामिक 3d ऑफसेट सेटर जोड़ें

  • json टॉप-लेवल रिजल्ट में "pType" जोड़ें

  • json टॉप-लेवल रिजल्ट में "stdev_mt1" और "stdev_mt2" जोड़ें (x,y,z,roll,pitch,yaw) (मीटर, डिग्री)

अन्य फाइल फॉर्मेट और JSON डंप में परिवर्तन​

  • कैलिब्रेशन फाइल फॉर्मेट को सरल बनाया गया है। पुराने कैलिब्रेशन अपलोड करने पर नए फॉर्मेट में स्वचालित रूप से कनवर्ट हो जाते हैं
  • रिजल्ट्स और स्टेटस JSON डंप से नेस्टिंग की एक परत हटा दी गई है

बगफिक्स​

  • पहले, अगर न्यूरल पाइपलाइन सक्रिय होने पर Google Coral अनप्लग किया जाता था, तो पाइपलाइन स्थायी रूप से "कलर/रेट्रो" मोड में वापस आ जाती थी
    • अब, "CHECK CORAL" या "CHECK MODEL" इमेज पर प्रिंट किया जाएगा। पाइपलाइन टाइप कभी नहीं बदलेगा
  • पहले, टैग जो सफलतापूर्वक फिड्यूशियल ID फिल्टर से गुजरते थे, कभी-कभी हरे आउटलाइन के बजाय लाल आउटलाइन के साथ ड्रॉ किए जाते थे। इस विज़ुअलाइज़ेशन समस्या को ठीक कर दिया गया है।
  • एप्रिलटैग पाइपलाइन tcornxy NT एरे को पॉपुलेट करती हैं
  • एप्रिलटैग पाइपलाइन अब मिन-मैक्स एरिया स्लाइडर का पूरी तरह से सम्मान करती हैं। पहले, एप्रिलटैग पाइपलाइन टैग एरिया के आधार पर 2D रिजल्ट को फिल्टर करती थीं, लेकिन 3D / लोकलाइज़ेशन रिजल्ट को नहीं।

Limelight OS 2024.5.0 (4/9/24)​

  • Linux 6.1 में अपग्रेड

कैमरा स्टैक अपडेट​

  • Limelight3G पर कैमरा पेरिफेरल लॉक-अप को ठीक करने के लिए पूरे कैमरा स्टैक को अपडेट किया गया है।
    • लक्षणों में शामिल हैं
  • इस अपडेट को लागू करने के बाद एक्सपोज़र और गेन सेटिंग्स को फिर से ट्यून करना सुनिश्चित करें।

डायनामिक डाउनस्केलिंग​

  • टीम अब वर्तमान पाइपलाइन की डाउनस्केल सेटिंग को ओवरराइड करने के लिए "fiducial_downscale_set" सेट कर सकती हैं
  • 0:UI कंट्रोल, 1:1x, 2:1.5x, 3:2x, 4:3x, 5:4x
  • 0.0 (UI कंट्रोल), 1.0, 1.5, 2.0, 3.0, 4.0 के साथ नए हेल्पर्स मेथड का उपयोग करें
  • यह एक ज़ीरो-ओवरहेड ऑपरेशन है।
  • डायनामिक डाउनस्केल और डायनामिक क्रॉप को जोड़कर, टीम कई पाइपलाइन प्रबंधित किए बिना FPS को अधिकतम कर सकती हैं

MegaTag2 सुधार​

  • MT2 अब Limelight ओरिएंटेशन की परवाह किए बिना काम करता है, जिसमें 90 डिग्री और -90 डिग्री रोल के साथ "पोर्ट्रेट" मोड भी शामिल हैं

"rawdetections" nt एरे​

  • [classID, txnc, tync, ta, corner0x, corner0y, corner1x, corner2y, corner3x, corner3y, corner4x, corner4y]
  • कॉर्नर पिक्सेल-स्पेस में हैं जिन पर कैलिब्रेशन लागू नहीं किया गया है

इरोड/डाइलेट अपडेट​

  • कलर पाइपलाइन अब डाइलेशन के 10 स्टेप और इरोज़न के 10 स्टेप तक का समर्थन करती हैं
  • कलर पाइपलाइन में अब डाइलेशन और इरोज़न स्टेप के क्रम को उलटने के लिए "रिवर्स मॉर्फो" विकल्प है

LimelightLib 1.6 (4/9/24)​

  • void SetFiducialDownscalingOverride(float downscale) जोड़ें

पाइपलाइन कंट्रोल के लिए 0 पर सेट करें, या अपनी पाइपलाइन की डाउनस्केल सेटिंग को ओवरराइड करने के लिए निम्न में से एक पर सेट करें: 1, 1.5, 2, 3, 4

  • RawFiducial[] GetRawFiducials() जोड़ें
  • RawDetection[] GetRawDetections() जोड़ें

लाइमलाइट OS 2024.4.0 (4/3/24)​

इस अपडेट के लिए विचार देने वाली सभी टीमों को धन्यवाद।

मेगाटैग 2​

मेगाटैग 2 एक अस्पष्टता-मुक्त लोकलाइज़र है। इसमें मेगाटैग1 की तुलना में उच्च सटीकता और उच्च परिशुद्धता है, और इसे निम्नलिखित आवश्यकताओं के साथ बनाया गया था:

  • पोज़ अस्पष्टता समस्या को समाप्त करें और छवि/कोने के शोर के खिलाफ मजबूती बढ़ाएं।
  • एक या अधिक टैग दिए जाने पर उत्कृष्ट पोज़ अनुमान प्रदान करें, चाहे परिप्रेक्ष्य कुछ भी हो।
  • भौतिक AprilTag प्लेसमेंट अशुद्धियों के खिलाफ मजबूती बढ़ाएं
  • अच्छे पोज़ अनुमान परिणामों के लिए आवश्यक रोबोट-साइड फ़िल्टरिंग की मात्रा को कम करें

इस अत्यधिक अस्पष्ट सिंगल-टैग केस में MegaTag2 (लाल रोबोट) और Megatag (नीला रोबोट) के बीच अंतर देखें:

मेगाटैग2 के लिए आपको एक नए मेथड कॉल के साथ अपने रोबोट की हेडिंग सेट करने की आवश्यकता है। यहां एक पूर्ण उदाहरण है:

      LimelightHelpers.SetRobotOrientation("limelight", m_poseEstimator.getEstimatedPosition().getRotation().getDegrees(), 0, 0, 0, 0, 0);
      LimelightHelpers.PoseEstimate mt2 = LimelightHelpers.getBotPoseEstimate_wpiBlue_MegaTag2("limelight");
      if(Math.abs(m_gyro.getRate()) > 720) // if our angular velocity is greater than 720 degrees per second, ignore vision updates
      {
        doRejectUpdate = true;
      }
      if(mt2.tagCount == 0)
      {
        doRejectUpdate = true;
      }
      if(!doRejectUpdate)
      {
        m_poseEstimator.setVisionMeasurementStdDevs(VecBuilder.fill(.6,.6,9999999));
        m_poseEstimator.addVisionMeasurement(
            mt2.pose,
            mt2.timestampSeconds);
      }

मेगाटैग2 किसी भी दूरी पर एक टैग के साथ उत्कृष्ट, अस्पष्टता-मुक्त परिणाम प्रदान करता है। इसका मतलब है कि केवल उन टैगों पर ध्यान केंद्रित करना पूरी तरह से व्यवहार्य है जो प्रासंगिक हैं और आपके वांछित प्लेसमेंट टॉलरेंस के भीतर हैं। यदि कोई टैग सही स्थान पर नहीं है या अप्रासंगिक है, तो नई डायनामिक फिल्टर सुविधा के साथ इसे फिल्टर करें।

डायनामिक एप्रिलटैग फिल्टरिंग​

  • क्योंकि MegaTag2 को जितने संभव हो उतने AprilTags जमा करने की जरूरत नहीं है, आप सुरक्षित रूप से अच्छी तरह से रखे गए और प्रासंगिक टैगों के लिए फिल्टर कर सकते हैं:
int[] validIDs = {3,4};
LimelightHelpers.SetFiducialIDFiltersOverride("limelight", validIDs);

मेगाटैग2 में संक्रमण​

मेगाटैग2 को ठीक से काम करने के लिए आपके रोबोट की हेडिंग की आवश्यकता होती है। 0 डिग्री, 360 डिग्री, 720 डिग्री, आदि की हेडिंग का मतलब है कि आपका रोबोट लाल गठबंधन दीवार की ओर मुख कर रहा है। यह वही कन्वेंशन है जो PathPlanner, Chorero, Botpose, और Botpose_wpiblue में उपयोग किया जाता है।

अपने कोड में SetRobotOrientation() जोड़ने के बाद, बिल्ट-इन 3D विज़ुअलाइज़र की जांच करें। नज़दीकी रेंज में, मेगाटैग2 और मेगाटैग1 बिल्कुल मेल खाने चाहिए या लगभग मेल खाने चाहिए। लंबी रेंज पर, मेगाटैग 2 (लाल रोबोट) मेगाटैग1 (नीला रोबोट) की तुलना में अधिक सटीक और अधिक स्थिर होना चाहिए।

एक बार जब बिल्ट-इन विज़ुअलाइज़र अच्छे परिणाम दिखा रहा है, तो आप स्वायत्त अवधि के दौरान अपने रोबोट को निर्देशित करने के लिए सुरक्षित रूप से मेगाटैग2 का उपयोग कर सकते हैं।

हम जिस एकमात्र फिल्टर की सिफारिश करते हैं वह है "अधिकतम कोणीय वेग" फिल्टर। आप पा सकते हैं कि उच्च कोणीय वेग पर, आपके पोज़ अनुमान थोड़े कम विश्वसनीय हो जाते हैं।

उदाहरण रेपो में इस फिल्टर के साथ एक मेगाटैग2 उदाहरण है।

    if(Math.abs(m_gyro.getRate()) > 720) // if our angular velocity is greater than 720 degrees per second, ignore vision updates
    {
      doRejectUpdate = true;
    }
    if(mt2.tagCount == 0)
    {
      doRejectUpdate = true;
    }

LimelightLib 1.5 (4/3/24)​

जोड़ें

getBotPoseEstimate_wpiRed_MegaTag2()
getBotPoseEstimate_wpiBlue_MegaTag2()
SetRobotOrientation()

Limelight OS 2024.3.4 (3/20/24)​

इस अपडेट के लिए विचार देने वाली सभी टीमों को धन्यवाद।

उच्च-परिशुद्धता सिंगल टैग सॉल्वर​

MegaTag का सिंगल टैग 3D सॉल्वर बेहतर किया गया है। यह पहले की तुलना में लंबी रेंज पर बहुत अधिक स्थिर है।

JSON डिफॉल्ट रूप से अक्षम (ब्रेकिंग चेंज)​

  • बैंडविड्थ उपयोग को कम करने और Shuffleboard जैसे ऑटो-सब्सक्राइबिंग डैशबोर्ड का उपयोग करने वाली टीमों के लिए JSON को डिफॉल्ट रूप से अक्षम कर दिया गया है।
  • इससे RoboRIO NT लोड और CPU उपयोग भी कम होना चाहिए।
  • आउटपुट टैब में प्रति-पाइपलाइन JSON को फिर से सक्षम करें।
  • इस अपडेट में ऐसे परिवर्तन शामिल हैं जो और अधिक टीमों को पोज़ एस्टिमेशन के लिए JSON से दूर जाने की अनुमति देंगे।

अनडिस्टॉर्टेड एरिया (ब्रेकिंग चेंज)​

किसी भी टारगेट के क्षेत्रफल की गणना करने से पहले कोनों को अनडिस्टॉर्ट किया जाता है।

botpose, botpose_wpiblue, और botpose_wpired में प्रति-फिड्यूशियल मेट्रिक्स शामिल करें​

[tx, ty, tz, roll, pitch, yaw, tagCount, tagSpan (meters), averageDistance (meters), averageArea (percentage of image), (tags) ]

megatag लोकलाइजेशन द्वारा उपयोग किए जाने वाले प्रत्येक टैग के लिए, उपरोक्त ऐरे अब (tagID, txnc, tync, ta, distanceToCamera, distanceToRobot, ambiguity) शामिल करते हैं

अस्पष्टता 0-1 तक की एक नई मेट्रिक है जो टैग के वर्तमान परिप्रेक्ष्य की अस्पष्टता को इंगित करती है। टैग अस्पष्टता > .9 वाले सिंगल-टैग-अपडेट को शायद अस्वीकार कर देना चाहिए।

"rawtargets" और "rawfiducials" nt ऐरे (ब्रेकिंग चेंज)​

  • rawtargets - प्रति टारगेट (txnc,tync,ta)
  • rawfiducials - प्रति टारगेट (tagID, txnc, tync, ta, distanceToCamera, distanceToRobot, ambiguity)
  • पिछली rawtargets NT एंट्रीज (tx0,ty0, आदि) को हटा दिया गया है।

बगफिक्स​

  • यदि priorityID नहीं मिला है तो सभी सिंगल-टैग 3D जानकारी को शून्य कर दें। पहले, जब priorityTag नहीं मिला था, तो केवल Tx, Ta, Ty, और Tv को शून्य किया जाता था
  • यदि एकमात्र दृश्यमान टैग को UI के "ID फिल्टर्स" फीचर्स द्वारा फिल्टर किया गया है, तो botpose को शून्य कर दें। पहले, यदि एकमात्र दृश्यमान टैग एक फिल्टर किया गया टैग था, तो botposes (0,0,0) के बजाय फील्ड के केंद्र पर रीसेट हो जाते थे;
  • 2024.2 कुछ दुर्लभ मामलों में कुछ नेटवर्कटेबल्स एंट्रीज में NANs पोस्ट करता था। अब ऐसा नहीं होगा।

LimelightLib 1.4 (3/21/24)​

  • 2024.3.4 Raw Fiducials के लिए समर्थन जोड़ें। PoseEstimates अब rawFiducials की एक ऐरे शामिल करते हैं जिसमें id, txnc, tync, ta, distanceToCamera, distanceToRobot, और ambiguity शामिल हैं

Limelight Hardware Manager 1.4 (3/18/24)​

बगफिक्स​

खोजे गए USB Limelights को दो आंशिक प्रविष्टियों के बजाय एक एकल प्रविष्टि के रूप में ठीक से प्रदर्शित किया जाता है।

Limelight OS 2024.2.2 (3/17/24)​

बगफिक्स​

TX और TY ठीक से NT प्रविष्टियों में क्रॉसहेयर का सम्मान करते हैं।

Limelight OS 2024.2 (3/8/24)​

जीरो-क्रॉसहेयर टारगेटिंग Json (tx_nocross, ty_nocross) और NT (txnc, tync) के साथ​

यदि आप कस्टम इंट्रिंसिक्स कैलिब्रेशन के साथ tx/ty टारगेटिंग का उपयोग कर रहे हैं, तो आप अभी भी कैमरा-से-कैमरा भिन्नता देख रहे हैं क्योंकि लाइमलाइट क्रॉसहेयर कैमरे के प्रिंसिपल पिक्सेल के साथ संरेखित नहीं है। जिन टीमों को अधिक tx/ty सटीकता की आवश्यकता है, वे या तो क्रॉसहेयर को प्रिंसिपल पिक्सेल से मेल खाने के लिए कॉन्फ़िगर कर सकती हैं, या इन नए मेट्रिक्स का उपयोग कर सकती हैं।

tx/ty में संभावित ब्रेकिंग चेंज​

इस सीज़न की शुरुआत में एक बग पेश किया गया था जिसने विशेष रूप से json में tx, ty, और tx + ty के लिए कस्टम कैलिब्रेशन को तोड़ दिया था। लाइमलाइट OS कई मामलों में डिफॉल्ट कैलिब्रेशन पर वापस आ रहा था।

कैलिब्रेशन अपग्रेड​

कैलिब्रेशन अब लगभग तत्काल है, अब इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि कितनी छवियां कैप्चर की गई हैं। हमने कुछ परिस्थितियों में लगभग 30 से अधिक छवियों के कारण होने वाले क्रैश को भी ठीक किया है।

हम पेपर टारगेट्स की 15-20 छवियों के साथ लगभग 1 पिक्सेल का रिप्रोजेक्शन एरर और हमारे उच्च-गुणवत्ता वाले calib.io टारगेट्स के साथ .3 पिक्सेल का एरर लगातार प्राप्त कर रहे हैं।

फिड्यूशियल फिल्टर्स UI फिक्स​

फिड्यूशियल फिल्टर टेक्स्टबॉक्स अब किसी भी संख्या में फिल्टर स्वीकार करता है।

विविध​

एप्रिलटैग जनरेटर 165.1 मिमी टैग के साथ स्केलिंग को रोकने के लिए "नो बॉर्डर" पर डिफॉल्ट है।

Limelight OS 2024.1.1 (2/24/24)​

  • priorityID फिक्स

लाइमलाइट OS 2024.1 (2/24/24)​

HW मेट्रिक्स (नेटवर्कटेबल्स में hw की, /status GET अनुरोध)​

कैलिब्रेशन सुधार​

  • क्रैश को ठीक किया जो तब हो सकता था जब कैलिब्रेशन इमेज में ठीक एक वैध डिटेक्शन होता। वेब UI फीडबैक में सुधार।

रोबोट लोकलाइजेशन सुधार (टैग काउंट और अधिक)​

  • सभी नेटवर्कटेबल्स botpose ऐरे (botpose, botpose_wpiblue, और botpose_wpired) में अब टैग काउंट, टैग स्पैन (मीटर), औसत दूरी (मीटर), और औसत क्षेत्र (इमेज का प्रतिशत) शामिल हैं

  • ये मेट्रिक्स उन टैग्स के साथ गणना किए जाते हैं जो अपलोड किए गए फील्ड मैप में शामिल हैं। कस्टम और/या मोबाइल अप्रिलटैग इन मेट्रिक्स को प्रभावित नहीं करेंगे।

  • डिवाइस कैलिब्रेशन और इस botpose ऐरे अपग्रेड के साथ, हमें नहीं लगता कि इस साल अधिकांश उपयोग-मामलों के लिए JSON आवश्यक है।

  • JSON डंप में अब सुविधा के लिए botpose_avgarea, botpose_avgdist, botpose_span, और botpose_tagcount शामिल हैं।

[tx,ty,tz,rx,ry,rz,latency,tagcount,tagspan,avgdist,avgarea]

नई सुविधा: प्राथमिकता ID (NT Key priorityid)​

  • यदि आपका रोबोट ओडोमेट्री-आधारित सुविधाओं और tx/ty-आधारित सुविधाओं दोनों का उपयोग करता है, तो आपने शायद निम्नलिखित UX समस्या का सामना किया होगा:

  • इस अपडेट से पहले, tx/ty लक्ष्यीकरण के लिए पसंदीदा टैग ID को आसानी से स्विच करने का कोई तरीका नहीं था।

  • हालांकि UI में एक ID फिल्टर है, यह

    • गतिशील नहीं है
    • मेगाटैग लोकलाइजेशन से टैग्स हटा देता है।

  • इसका मतलब था कि टीमें कई पाइपलाइन बना रही थीं: एक 3D लोकलाइजेशन के लिए, और प्रति tx/ty टैग एक (टैग 7 के साथ ब्लू-साइड शूटिंग के लिए एक पाइपलाइन, टैग 6 के साथ ब्लू-साइड एम्पिंग के लिए एक, आदि)।

  • नई प्राथमिकता ID सुविधा (NT Key priorityid) आपको अपने लाइमलाइट को बताने की अनुमति देती है "सभी टैग डिटेक्शन, फिल्टरिंग और सॉर्टिंग पूरा होने के बाद, उस टैग पर ध्यान केंद्रित करें जो प्राथमिकता ID से मेल खाता है।"

  • यह किसी भी तरह से लोकलाइजेशन को प्रभावित नहीं करता है, और यह JSON परिणामों में टैग्स के क्रम को केवल थोड़ा बदलता है।

  • यदि आपकी प्राथमिकता id -1 नहीं है, तो tx/ty/ta 0 लौटाएगा जब तक कि चुना गया टैग दिखाई न दे।

विविध​

  • 3D अप्रिलटैग पाइपलाइन में ड्यूल-टारगेट मोड का उपयोग करते समय स्क्रीन पर "x" को ठीक किया
  • REST API को न्यूरल नेटवर्क लेबल अपलोड (/uploadlabels) के साथ विस्तारित किया गया
  • /status json में डिवाइस निकनेम शामिल किया गया

LimelightLib 1.3​

  • LimelightLib (Java और CPP) को अपडेट किया गया है ताकि लोकलाइजेशन पहले से कहीं अधिक आसान हो।
  LimelightHelpers.PoseEstimate limelightMeasurement = LimelightHelpers.getBotPoseEstimate_wpiBlue("limelight");
    if(limelightMeasurement.tagCount >= 2)
    {
      m_poseEstimator.setVisionMeasurementStdDevs(VecBuilder.fill(.7,.7,9999999));
      m_poseEstimator.addVisionMeasurement(
          limelightMeasurement.pose,
          limelightMeasurement.timestampSeconds);
    }

टीमों के लिए नए संसाधन​

लाइमलाइट फीडबैक और इश्यू ट्रैकर: https://github.com/LimelightVision/limelight-feedback/issues​

उदाहरण रेपो: https://github.com/LimelightVision/limelight-examples​

स्वर्व के साथ एमिंग और रेंजिंग उदाहरण: https://docs.limelightvision.io/docs/docs-limelight/tutorials/tutorial-swerve-aiming-and-ranging​

मेगाटैग लोकलाइजेशन उदाहरण: https://docs.limelightvision.io/docs/docs-limelight/tutorials/tutorial-swerve-pose-estimation​

हाल के योगदानकर्ताओं jasondaming, Gold876, JosephTLockwood, Andrew Gasser, और virtuald को धन्यवाद

लाइमलाइट 2024 अपडेट (2/6/24)

लाइमलाइट डॉक्यूमेंटेशन अपग्रेड​

लाइमलाइट अप्रिलटैग जनरेटर​

  • https://tools.limelightvision.io/ अब पहला-कभी ऑनलाइन अप्रिलटैग जनरेटर प्रदान करता है।
  • प्रिंट करने योग्य PDF बनाने के लिए अपना पेपर साइज, मार्कर साइज और टैग ID चुनें।
  • सफारी इस समय टैग्स को ठीक से प्रदर्शित नहीं कर सकता है।

लाइमलाइट मैप बिल्डर​

  • https://tools.limelightvision.io/map-builder
  • अब आप एक सहज UI के साथ कस्टम अप्रिलटैग मैप बना सकते हैं।
  • डिफ़ॉल्ट फैमिली और टैग साइज को 2024 फील्ड से मेल खाने के लिए अपडेट किया गया है।

नया हार्डवेयर मैनेजर​

  • फाइंडर टूल अब लाइमलाइट हार्डवेयर मैनेजर है
  • इसे शुरू से फिर से लिखा गया है। यह अब विश्वसनीय रूप से लाइमलाइट्स का पता लगाता है, अधिक उपयोगी डायग्नोस्टिक जानकारी प्रदान करता है, और ठीक से काम करने के लिए रीस्टार्ट की आवश्यकता नहीं होती है।
  • इसे अभी डाउनलोड पेज से प्राप्त करें notebook screenshot:

अपने स्वयं के न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षित करें​

notebook screenshot:

2024 अप्रिलटैग मैप और नोट डिटेक्टर​

  • मैप और डिटेक्टर मॉडल को डाउनलोड पेज और नवीनतम लाइमलाइट OS इमेज में जोड़ा गया है।

लाइमलाइट OS 2024.0 (2/6/24)​

ChArUco कैलिब्रेशन फिक्स​

  • हमारे ChArUco डिटेक्टर की सबपिक्सेल सटीकता बढ़ा दी गई है। क्लिपबोर्ड टारगेट और 20 इमेज के साथ 1-2 पिक्सेल का रिप्रोजेक्शन एरर अब प्राप्त किया जा सकता है।
  • एक ही कैमरा और एक ही टारगेट का उपयोग करते हुए, 2023.6 ने 20 पिक्सेल का RPE प्राप्त किया, और 2024.0 ने 1.14 पिक्सेल का RPE प्राप्त किया।
  • इनपुट फील्ड अब अक्षरों और विशेष वर्णों को स्वीकार नहीं करते हैं। यह क्रैश की संभावना को समाप्त करता है।

आउट-ऑफ-द-बॉक्स मेगाटैग सटीकता सुधार​

  • इस अपडेट से पहले, लाइमलाइट का आंतरिक मेगाटैग मैप जनरेटर .fmap फाइल द्वारा प्रदान किए गए टैग साइज के बजाय UI के टैग साइज स्लाइडर का संदर्भ देता था।
  • मेगाटैग अब fmap फाइलों में कॉन्फ़िगर किए गए टैग साइज का सम्मान करता है और साइज स्लाइडर को अनदेखा करता है।
  • यदि आपका साइज स्लाइडर 165.1 मिमी पर सेट नहीं किया गया है, तो आप लोकलाइजेशन सटीकता में तत्काल सुधार देखेंगे

प्रदर्शन अपग्रेड और बगफिक्स​

  • उच्च FPS अप्रिलटैग पाइपलाइन
  • फील्ड-स्पेस विज़ुअलाइज़र के प्रदर्शन में काफी सुधार किया गया है।

बगफिक्स​

  • 3D विज़ुअलाइज़र में अप्रिलटैग कभी-कभी गलत या दूषित टैग इमेज के साथ ड्रॉ किए जाते थे। टैग अब हमेशा सही ढंग से प्रदर्शित होते हैं।
  • "v" / tv / "valid" अब केवल "1" लौटाएगा यदि वैध डिटेक्शन हैं। पहले, tv हमेशा "1" था