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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、ニューラルクラシファイア、ニューラル検出器の結果に対して別々の配列が存在します。 JSONは人間が読みやすく、どの言語やプラットフォームでも簡単に解析できるため、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出力の解析は、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オブジェクトに解析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ています：

キー名値の説明
tlターゲティングレイテンシ（このフレームでトラッキングループが消費したミリ秒）
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までの水平オフセット（LL1: -27度から27度 / LL2: -29.8から29.8度）
tyクロスヘアからターゲットまでの垂直オフセット（LL1: -20.5度から20.5度 / LL2: -24.85から24.85度）
txncプリンシパルピクセルからターゲットまでの水平オフセット（度）
tyncプリンシパルピクセルからターゲットまでの垂直オフセット（度）
ta歪み補正済み、正規化されたターゲットの面積（0-100）
PythonOutPythonのSnapScriptパイプラインからの出力データ
stdev_mt1MT1標準偏差 [x, y, z, ロール, ピッチ, ヨー]（メートル、度）
stdev_mt2MT2標準偏差 [x, y, z, ロール, ピッチ, ヨー]（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
botposeボットポーズ（MegaTag）：x,y,z, ロール, ピッチ, ヨー（メートル、度）
botpose_wpiredボットポーズ（MegaTag、WPI赤ドライバーステーション）：x,y,z, ロール, ピッチ, ヨー（メートル、度）
botpose_wpiblueボットポーズ（MegaTag、WPI青ドライバーステーション）：x,y,z, ロール, ピッチ, ヨー（メートル、度）
botpose_orbボットポーズ（MegaTag2）：x,y,z, ロール, ピッチ, ヨー（メートル、度）
botpose_orb_wpiredボットポーズ（MegaTag2、WPI赤ドライバーステーション）：x,y,z, ロール, ピッチ, ヨー（メートル、度）
botpose_orb_wpiblueボットポーズ（MegaTag2、WPI青ドライバーステーション）：x,y,z, ロール, ピッチ, ヨー（メートル、度）
botpose_avgareaボットポーズの計算に使用されたタグの平均面積
botpose_avgdistボットポーズの計算に使用されたタグ間の最大距離（メートル）
botpose_spanボットポーズの計算に使用されたタグ間の最大距離（メートル）
botpose_tagcountボットポーズの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の結果配列
FiducialAprilTagパイプラインの結果配列
Detectorニューラル検出器パイプラインの結果配列
Classifierクラシファイアパイプラインの結果配列
Barcodeバーコードパイプラインの結果配列

カラー/再帰反射結果​

"Retro"配列には、以下の構造を持つエントリが含まれています：

キー名値の説明
t6c_tssolvepnpによって計算されたターゲット空間におけるカメラのポーズ (x,y,z,rx,ry,rz)
t6r_fssolvepnpによって計算されたフィールド空間におけるロボットのポーズ (x,y,z,rx,ry,rz)
t6r_tssolvepnpによって計算されたターゲット空間におけるロボットのポーズ (x,y,z,rx,ry,rz)
t6t_cssolvepnpによって計算されたカメラ空間におけるターゲットのポーズ (x,y,z,rx,ry,rz)
t6t_rssolvepnpによって計算されたロボット空間におけるターゲットのポーズ (x,y,z,rx,ry,rz)
ta画像に対するターゲットのサイズの割合 (0-1)
txクロスヘアに対するターゲットの中心のX座標（度単位）。右が正、中心が0
tx_nocross主要ピクセルに対するターゲットの中心のX座標（度単位）。右が正、中心が0
txpクロスヘアに対するターゲットの中心のX座標（ピクセル単位）。右が正、中心が0
tyクロスヘアに対するターゲットの中心のY座標（度単位）。下が正、中心が0
ty_nocross主要ピクセルに対するターゲットの中心のY座標（度単位）。右が正、中心が0
typクロスヘアに対するターゲットの中心のY座標（ピクセル単位）。下が正、中心が0
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の例
{
  "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/Fiducial の結果​

"Fiducial" 配列には、以下の構造を持つエントリが含まれています：

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個々のコーナーポイントを返します。有効化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によって計算されたターゲット空間におけるカメラのポーズ (x,y,z,ピッチ,ヨー,ロール) (メートル, 度)
t6r_fsこのフィデューシャルによって計算されたフィールド空間におけるロボットのポーズ (x,y,z,ピッチ,ヨー,ロール) (メートル, 度)
t6r_fs_orbこのフィデューシャルによって計算されたフィールド空間におけるロボットのポーズ (Megatag2) (x,y,z,ピッチ,ヨー,ロール) (メートル, 度)
t6r_tsこのフィデューシャルによって計算されたターゲット空間におけるロボットのポーズ (x,y,z,ピッチ,ヨー,ロール) (メートル, 度)
t6t_csこのフィデューシャルによって計算されたカメラ空間におけるターゲットのポーズ (x,y,z,ピッチ,ヨー,ロール) (メートル, 度)
t6t_rsこのフィデューシャルによって計算されたロボット空間におけるターゲットのポーズ (x,y,z,ピッチ,ヨー,ロール) (メートル, 度)
ta画像に対するターゲットのサイズの割合 (0-1)
txクロスヘアに対するターゲットの中心のX座標（度）。右が正、中心が0
tx_nocross主要ピクセルに対するターゲットの中心のX座標（度）。右が正、中心が0
txpクロスヘアに対するターゲットの中心のX座標（ピクセル）。右が正、中心が0
tyクロスヘアに対するターゲットの中心のY座標（度）。下が正、中心が0
ty_nocross主要ピクセルに対するターゲットの中心のY座標（度）。右が正、中心が0
typクロスヘアに対するターゲットの中心のY座標（ピクセル）。下が正、中心が0
ptsコーナー配列（ピクセル）[x0,y0,x1,y1.....]. 出力タブで有効化する必要があります
AprilTagパイプラインのJSONの例
{
    "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
}

ニューラル検出器の結果​

"Detector" 配列には、以下の構造を持つエントリが含まれています：

キー名値の説明
class人間が読める形式のクラス名文字列
classIDクラスID整数
conf予測の信頼度
pts個々のコーナーポイントを [x,y] のピクセル単位の配列として表現。中心が0で、右と下が正。有効化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の割合（0-1）
txクロスヘアに対するターゲットの中心のX座標（度単位）。右が正、中心が0
tx_nocrossプリンシパルピクセルに対するターゲットの中心のX座標（度単位）。右が正、中心が0
txpクロスヘアに対するターゲットの中心のX座標（ピクセル単位）。右が正、中心が0
tyクロスヘアに対するターゲットの中心のY座標（度単位）。下が正、中心が0
ty_nocrossプリンシパルピクセルに対するターゲットの中心のY座標（度単位）。右が正、中心が0
typクロスヘアに対するターゲットの中心のY座標（ピクセル単位）。下が正、中心が0
ptsコーナーの配列（ピクセル単位）[x0,y0,x1,y1.....]. 出力タブで有効化する必要があります
検出器パイプラインのJSONの例
{
    "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
}

ニューラルクラシファイアの結果​

「Classifier」配列には、以下の構造を持つエントリが含まれています：

キー名値の説明
class人間が読める形式のクラス名文字列
classIDクラスIDの整数
conf予測の信頼度
クラシファイアパイプラインのJSONの例
{
    "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、以下の構造を持つエントリが含まれています：

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の割合（0-1）
txクロスヘアを基準としたターゲットの中心のX座標（度単位）。右が正、中心が0
tx_nocrossプリンシパルピクセルを基準としたターゲットの中心のX座標（度単位）。右が正、中心が0
txpクロスヘアを基準としたターゲットの中心のX座標（ピクセル単位）。右が正、中心が0
tyクロスヘアを基準としたターゲットの中心のY座標（度単位）。下が正、中心が0
ty_nocrossプリンシパルピクセルを基準としたターゲットの中心のY座標（度単位）。右が正、中心が0
typクロスヘアを基準としたターゲットの中心のY座標（ピクセル単位）。下が正、中心が0
pts角の配列（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の例
{
    "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
}