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JSON結果仕様

LimelightのJSON結果出力は、ターゲティング結果を含む配列のコレクションです。再帰反射、フィデューシャル、ニューラル分類器、ニューラル検出器の結果用に別々の配列が存在します。 JSONは人間が読みやすく、どのプラットフォームのどの言語でも簡単にパースできるため、ほとんどのユースケースに最適です。

同じJSON結果出力は、REST/HTTP、Websocket、NetworkTables APIを使用して取得できます。

このJSON出力のパースは、FRCライブラリを使用すると非常に簡単です。

Limelightlibには、JSON DumpをLimelightResultsオブジェクトにパースする組み込み機能があります。

https://github.com/LimelightVision/limelightlib-wpijava

https://github.com/LimelightVision/limelightlib-wpicpp

すべてのJSON結果には以下のエントリが含まれます：

キー名値の説明
tlターゲティングレイテンシ（このフレームのトラッキングループで消費されたミリ秒）
clキャプチャレイテンシ（中央行の露光終了からトラッキングループ開始までのミリ秒）
txクロスヘアからターゲットへの水平オフセット（LL1: -27度〜27度 / LL2: -29.8〜29.8度）
tyクロスヘアからターゲットへの垂直オフセット（LL1: -20.5度〜20.5度 / LL2: -24.85〜24.85度）
txncプリンシパルピクセルからターゲットへの水平オフセット（度）
tyncプリンシパルピクセルからターゲットへの垂直オフセット（度）
ta歪み補正済み、正規化されたターゲット面積（0-100）
PythonOutPython SnapScriptパイプラインからの出力データ
stdev_mt1MT1標準偏差 [x, y, z, roll, pitch, yaw]（メートル、度）
stdev_mt2MT2標準偏差 [x, y, z, roll, pitch, yaw]（メートル、度）
pID現在のパイプラインインデックス
pTYPE現在のパイプラインタイプ 例: "pipe_color"
ts起動からのタイムスタンプ（ミリ秒）
v有効性インジケータ。1 = 有効なターゲット、0 = 有効なターゲットなし
botposeBotpose（MegaTag）: x,y,z, roll, pitch, yaw（メートル、度）
botpose_wpiredBotpose（MegaTag、WPI赤ドライバーステーション）: x,y,z, roll, pitch, yaw（メートル、度）
botpose_wpiblueBotpose（MegaTag、WPI青ドライバーステーション）: x,y,z, roll, pitch, yaw（メートル、度）
botpose_orbBotpose（MegaTag2）: x,y,z, roll, pitch, yaw（メートル、度）
botpose_orb_wpiredBotpose（MegaTag2、WPI赤ドライバーステーション）: x,y,z, roll, pitch, yaw（メートル、度）
botpose_orb_wpiblueBotpose（MegaTag2、WPI青ドライバーステーション）: x,y,z, roll, pitch, yaw（メートル、度）
botpose_avgareabotpose計算に使用されたタグの平均面積
botpose_avgdistbotpose計算に使用されたタグ間の最大距離（メートル）
botpose_spanbotpose計算に使用されたタグ間の最大距離（メートル）
botpose_tagcountbotpose計算に使用されたタグの数
Retroカラー/再帰反射パイプライン結果配列
FiducialAprilTagパイプライン結果配列
Detectorニューラル検出器パイプライン結果配列
Classifier分類器パイプライン結果配列
Barcodeバーコードパイプライン結果配列

カラー/再帰反射結果​

"Retro"配列には以下の構造のエントリが含まれます：

キー名値の説明
t6c_tssolvepnpで計算されたターゲット空間でのカメラ姿勢 (x,y,z,rx,ry,rz)
t6r_fssolvepnpで計算されたフィールド空間でのロボット姿勢 (x,y,z,rx,ry,rz)
t6r_tssolvepnpで計算されたターゲット空間でのロボット姿勢 (x,y,z,rx,ry,rz)
t6t_cssolvepnpで計算されたカメラ空間でのターゲット姿勢 (x,y,z,rx,ry,rz)
t6t_rssolvepnpで計算されたロボット空間でのターゲット姿勢 (x,y,z,rx,ry,rz)
ta画像に対するターゲットのサイズ（パーセンテージ、0-1）
txクロスヘアに対するターゲット中心のX座標（度）。右が正、中心がゼロ
tx_nocrossプリンシパルピクセルに対するターゲット中心のX座標（度）。右が正、中心がゼロ
txpクロスヘアに対するターゲット中心のX座標（ピクセル）。右が正、中心がゼロ
tyクロスヘアに対するターゲット中心のY座標（度）。下が正、中心がゼロ
ty_nocrossプリンシパルピクセルに対するターゲット中心のY座標（度）。右が正、中心がゼロ
typクロスヘアに対するターゲット中心のY座標（ピクセル）。下が正、中心がゼロ
ptsコーナー配列（ピクセル）[x0,y0,x1,y1.....]。出力タブで有効にする必要があります
カラー/再帰反射パイプラインのJSON例
{
  "Barcode": [],
  "Classifier": [],
  "Detector": [],
  "Fiducial": [],
  "PythonOut": [],
  "Retro": [
    {
      "pts": [],
      "t6c_ts": [],
      "t6r_fs": [],
      "t6r_ts": [],
      "t6t_cs": [],
      "t6t_rs": [],
      "ta": 0.00531171215698123,
      "tx": -4.535492777705656,
      "tx_nocross": -4.428826910553056,
      "txp": 542.53076171875,
      "ty": -1.1722867231218714,
      "ty_nocross": -0.09285491974145543,
      "typ": 504.5538635253906
    },
    {
      "pts": [],
      "t6c_ts": [],
      "t6r_fs": [],
      "t6r_ts": [],
      "t6t_cs": [],
      "t6t_rs": [],
      "ta": 0.005779948551207781,
      "tx": 8.465099348209478,
      "tx_nocross": 8.571765215362078,
      "txp": 822.1087036132812,
      "ty": -2.524207730360601,
      "ty_nocross": -1.444775926980185,
      "typ": 533.6112060546875
    },
  ],
  "botpose": [
    0,
    0,
    0,
    0,
    0,
    0
  ],
  "botpose_avgarea": 0,
  "botpose_avgdist": 0,
  "botpose_orb": [
    0,
    0,
    0,
    0,
    0,
    0
  ],
  "botpose_orb_wpiblue": [
    0,
    0,
    0,
    0,
    0,
    0
  ],
  "botpose_orb_wpired": [
    0,
    0,
    0,
    0,
    0,
    0
  ],
  "botpose_span": 0,
  "botpose_tagcount": 0,
  "botpose_wpiblue": [
    0,
    0,
    0,
    0,
    0,
    0
  ],
  "botpose_wpired": [
    0,
    0,
    0,
    0,
    0,
    0
  ],
  "cl": 37.619998931884766,
  "focus_metric": 0,
  "pID": 0,
  "pTYPE": "pipe_color",
  "stdev_mt1": [
    0,
    0,
    0,
    0,
    0,
    0
  ],
  "stdev_mt2": [
    0,
    0,
    0,
    0,
    0,
    0
  ],
  "t6c_rs": [
    0,
    0,
    0,
    0,
    0,
    0
  ],
  "ta": 0.39156023412942886,
  "tl": 22.64053726196289,
  "ts": 215248.979204,
  "tx": -4.3848327488723555,
  "txnc": -4.278166881719756,
  "ty": -1.1144596937982527,
  "tync": -0.035027890417836716,
  "v": 1
}

AprilTag/フィデューシャル結果​

"Fiducial"配列には以下の構造のエントリが含まれます：

キー名値の説明
fidフィデューシャルタグID
famフィデューシャルファミリー（16H5C、25H9C、36H11Cなど）
pts個別のコーナーポイントを返す。有効にする必要があります。
skew現在未使用
t6c_tsこのフィデューシャルで計算されたターゲット空間でのカメラ姿勢 (x,y,z,pitch,yaw,roll)（メートル、度）
t6r_fsこのフィデューシャルで計算されたフィールド空間でのロボット姿勢 (x,y,z,pitch,yaw,roll)（メートル、度）
t6r_fs_orbこのフィデューシャルで計算されたフィールド空間でのロボット姿勢（Megatag2）(x,y,z,pitch,yaw,roll)（メートル、度）
t6r_tsこのフィデューシャルで計算されたターゲット空間でのロボット姿勢 (x,y,z,pitch,yaw,roll)（メートル、度）
t6t_csこのフィデューシャルで計算されたカメラ空間でのターゲット姿勢 (x,y,z,pitch,yaw,roll)（メートル、度）
t6t_rsこのフィデューシャルで計算されたロボット空間でのターゲット姿勢 (x,y,z,pitch,yaw,roll)（メートル、度）
ta画像に対するターゲットのサイズ（パーセンテージ、0-1）
txクロスヘアに対するターゲット中心のX座標（度）。右が正、中心がゼロ
tx_nocrossプリンシパルピクセルに対するターゲット中心のX座標（度）。右が正、中心がゼロ
txpクロスヘアに対するターゲット中心のX座標（ピクセル）。右が正、中心がゼロ
tyクロスヘアに対するターゲット中心のY座標（度）。下が正、中心がゼロ
ty_nocrossプリンシパルピクセルに対するターゲット中心のY座標（度）。右が正、中心がゼロ
typクロスヘアに対するターゲット中心のY座標（ピクセル）。下が正、中心がゼロ
ptsコーナー配列（ピクセル）[x0,y0,x1,y1.....]。出力タブで有効にする必要があります
AprilTagパイプラインのJSON例
{
    "Classifier": [],
    "Detector": [],
    "Fiducial": [
    {
        "fID": 2,
        "fam": "16H5C",
        "pts": [],
        "skew": [],
        "t6c_ts": [
        0.33247368976801916,
        -0.05672695778305914,
        -2.5042031405987144,
        -4.680849607956358,
        -5.171154989721864,
        4.528697946312339
        ],
        "t6r_fs": [
        4.738896418276903,
        -1.5926603672041666,
        0.5194469577830592,
        4.522658587661256,
        4.258580454853879,
        5.5236539893713275
        ],
        "t6r_ts": [
        0.33247368976801916,
        -0.05672695778305914,
        -2.5042031405987144,
        -4.680849607956358,
        -5.171154989721864,
        4.528697946312339
        ],
        "t6t_cs": [
        -0.09991902572799474,
        -0.1234042720218289,
        2.5218203039582496,
        4.278368708252767,
        5.508508005282244,
        -4.1112864453027775
        ],
        "t6t_rs": [
        -0.09991902572799474,
        -0.1234042720218289,
        2.5218203039582496,
        4.278368708252767,
        5.508508005282244,
        -4.1112864453027775
        ],
        "ta": 0.005711808800697327,
        "tx": -2.0525293350219727,
        "txp": 149.4874725341797,
        "ty": 2.7294836044311523,
        "typ": 107.14710235595703
    }
    ],
    "Retro": [],
    "pID": 0,
    "tl": 19.78130340576172,
    "ts": 3284447.910569,
    "v": 1
}

ニューラル検出器結果​

"Detector"配列には以下の構造のエントリが含まれます：

キー名値の説明
class人間が読めるクラス名文字列
classIDClassID整数
conf予測の信頼度
pts[x,y]のピクセル配列としての個別コーナーポイント。中心がゼロ、右と下が正。有効にする必要があります。
ta画像に対するターゲットのサイズ（パーセンテージ、0-1）
txクロスヘアに対するターゲット中心のX座標（度）。右が正、中心がゼロ
tx_nocrossプリンシパルピクセルに対するターゲット中心のX座標（度）。右が正、中心がゼロ
txpクロスヘアに対するターゲット中心のX座標（ピクセル）。右が正、中心がゼロ
tyクロスヘアに対するターゲット中心のY座標（度）。下が正、中心がゼロ
ty_nocrossプリンシパルピクセルに対するターゲット中心のY座標（度）。右が正、中心がゼロ
typクロスヘアに対するターゲット中心のY座標（ピクセル）。下が正、中心がゼロ
ptsコーナー配列（ピクセル）[x0,y0,x1,y1.....]。出力タブで有効にする必要があります
検出器パイプラインのJSON例
{
    "Classifier": [],
    "Detector": [
    {
        "class": "person",
        "classID": 0,
        "conf": 0.83984375,
        "pts": [],
        "ta": 0.2608712911605835,
        "tx": -2.45949649810791,
        "txp": 147.5,
        "ty": -10.066887855529785,
        "typ": 165.5
    }
    ],
    "Fiducial": [],
    "Retro": [],
    "pID": 0,
    "tl": 63.50614547729492,
    "ts": 4932985.266867,
    "v": 1
}

ニューラル分類器結果​

"Classifier"配列には以下の構造のエントリが含まれます：

キー名値の説明
class人間が読めるクラス名文字列
classIDClassID整数
conf予測の信頼度
分類器パイプラインのJSON例
{
    "Classifier": [
    {
        "class": "digital clock",
        "classID": 531,
        "conf": 0.16796875
    }
    ],
    "Detector": [],
    "Fiducial": [],
    "Retro": [],
    "pID": 0,
    "tl": 16.704740524291992,
    "ts": 4751332.7542280005,
    "v": 1
}

バーコード結果​

"Barcode"配列には以下の構造のエントリが含まれます：

キー名値の説明
famバーコードファミリー 例: "qr"
dataデコードされたバーコードデータ（文字列）
ta画像に対するターゲットのサイズ（パーセンテージ、0-1）
txクロスヘアに対するターゲット中心のX座標（度）。右が正、中心がゼロ
tx_nocrossプリンシパルピクセルに対するターゲット中心のX座標（度）。右が正、中心がゼロ
txpクロスヘアに対するターゲット中心のX座標（ピクセル）。右が正、中心がゼロ
tyクロスヘアに対するターゲット中心のY座標（度）。下が正、中心がゼロ
ty_nocrossプリンシパルピクセルに対するターゲット中心のY座標（度）。右が正、中心がゼロ
typクロスヘアに対するターゲット中心のY座標（ピクセル）。下が正、中心がゼロ
ptsコーナー配列（ピクセル）[x0,y0,x1,y1.....]。出力タブで有効にする必要があります
バーコードパイプラインのJSON例
{
    "Barcode": [
    {
        "fam": "QR",
        "data": "Hello, World!",
        "txp": 150.5,
        "typ": 120.75,
        "tx": -2.5,
        "ty": 1.8,
        "tx_nocross": -2.3,
        "ty_nocross": 2.0,
        "ta": 0.05,
        "pts": [[140, 110], [160, 110], [160, 130], [140, 130]]
    }
    ],
    "Classifier": [],
    "Detector": [],
    "Fiducial": [],
    "Retro": [],
    "pID": 0,
    "tl": 15.2,
    "ts": 4751332.7542280005,
    "v": 1
}