API NetworkTables

O Limelight OS possui um Cliente NetworkTables 4. Ele se conecta automaticamente ao Servidor NetworkTables 4 em execução nos Robôs FRC com base no Número da Equipe / ID configurado na interface de Configurações.

Todos os dados são publicados em uma tabela que corresponde ao nome do dispositivo (ex: "limelight"). Se um hostname / apelido for atribuído à sua câmera, o nome da tabela corresponderá ao nome completo do limelight (ex: "limelight-top").

LimelightLib WPIJava e LimelightLib WPICPP interagem com dispositivos Limelight via NetworkTables.

Dados Básicos de Rastreamento

Use o seguinte código:

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>');

para obter estes dados:

chave	tipo	descrição
tv	int	1 se existir um alvo válido. 0 se não existirem alvos válidos
tx	double	Deslocamento Horizontal da Mira até o Alvo (LL1: -27 graus a 27 graus / LL2: -29.8 a 29.8 graus)
ty	double	Deslocamento Vertical da Mira até o Alvo (LL1: -20.5 graus a 20.5 graus / LL2: -24.85 a 24.85 graus)
txnc	double	Deslocamento Horizontal do Pixel Principal até o Alvo (graus)
tync	double	Deslocamento Vertical do Pixel Principal até o Alvo (graus)
ta	double	Área do Alvo (0% da imagem a 100% da imagem)
tl	double	Contribuição de latência do pipeline (ms). Adicione a "cl" para obter a latência total.
cl	double	Latência do pipeline de captura (ms). Tempo entre o fim da exposição da linha central do sensor até o início do pipeline de rastreamento.
t2d	double	Array contendo vários valores para estatísticas de timestamp sincronizado: [targetValid, targetCount, targetLatency, captureLatency, tx, ty, txnc, tync, ta, tid, targetClassIndexDetector , targetClassIndexClassifier, targetLongSidePixels, targetShortSidePixels, targetHorizontalExtentPixels, targetVerticalExtentPixels, targetSkewDegrees]
getpipe	int	Índice real do pipeline ativo da câmera (0 .. 9)
getpipetype	string	Tipo de Pipeline ex: "pipe_color"
json	string	Dump JSON completo dos resultados de rastreamento. Deve ser habilitado por pipeline na aba 'output'
tclass	string	Nome da classe do resultado primário do detector neural ou resultado do classificador neural
tc	doubleArray	Obtém a cor HSV média sob a região da mira (região de 3x3 pixels) como um NumberArray
hb	double	Valor de heartbeat. Aumenta uma vez por frame, reseta em 2 bilhões
hw	doubleArray	Métricas de HW [fps, temp cpu, uso de ram, temp]
crosshairs	doubleArray	Miras 2D [cx0, cy0, cx1, cy1]
tcclass	string	Nome da classe computada do pipeline classificador
tdclass	string	Nome da detecção primária do pipeline detector

AprilTag e Dados 3D

Use o seguinte código:

Java

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

C++

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

para obter estes dados:

chave	tipo	descrição
botpose	doubleArray	Transformação do robô no espaço do campo. Translação (X,Y,Z) em metros, Rotação(Roll,Pitch,Yaw) em graus, latência total (cl+tl), contagem de tags, extensão de tags, distância média das tags até a câmera, área média das tags (porcentagem da imagem)
botpose_wpiblue	doubleArray	Transformação do robô no espaço do campo (origem WPILIB da estação de driver azul). Translação (X,Y,Z) em metros, Rotação(Roll,Pitch,Yaw) em graus, latência total (cl+tl), contagem de tags, extensão de tags, distância média das tags até a câmera, área média das tags (porcentagem da imagem)
botpose_wpired	doubleArray	Transformação do robô no espaço do campo (origem WPILIB da estação de driver vermelha). Translação (X,Y,Z) em metros, Rotação(Roll,Pitch,Yaw) em graus, latência total (cl+tl), contagem de tags, extensão de tags, distância média das tags até a câmera, área média das tags (porcentagem da imagem)
botpose_orb	doubleArray	Transformação do robô no espaço do campo (Megatag2). Translação (X,Y,Z) em metros, Rotação(Roll,Pitch,Yaw) em graus, latência total (cl+tl), contagem de tags, extensão de tags, distância média das tags até a câmera, área média das tags (porcentagem da imagem)
botpose_orb_wpiblue	doubleArray	Transformação do robô no espaço do campo (Megatag2) (origem WPILIB da estação de driver azul). Translação (X,Y,Z) em metros, Rotação(Roll,Pitch,Yaw) em graus, latência total (cl+tl), contagem de tags, extensão de tags, distância média das tags até a câmera, área média das tags (porcentagem da imagem)
botpose_orb_wpired	doubleArray	Transformação do robô no espaço do campo (Megatag2) (origem WPILIB da estação de driver vermelha). Translação (X,Y,Z) em metros, Rotação(Roll,Pitch,Yaw) em graus, latência total (cl+tl), contagem de tags, extensão de tags, distância média das tags até a câmera, área média das tags (porcentagem da imagem)
camerapose_targetspace	doubleArray	Transformação 3D da câmera no sistema de coordenadas do AprilTag primário visível (array (6)) [tx, ty, tz, pitch, yaw, roll] (metros, graus)
targetpose_cameraspace	doubleArray	Transformação 3D do AprilTag primário visível no sistema de coordenadas da Câmera (array (6)) [tx, ty, tz, pitch, yaw, roll] (metros, graus)
targetpose_robotspace	doubleArray	Transformação 3D do AprilTag primário visível no sistema de coordenadas do Robô (array (6)) [tx, ty, tz, pitch, yaw, roll] (metros, graus)
botpose_targetspace	doubleArray	Transformação 3D do robô no sistema de coordenadas do AprilTag primário visível (array (6)) [tx, ty, tz, pitch, yaw, roll] (metros, graus)
camerapose_robotspace	doubleArray	Transformação 3D da câmera no sistema de coordenadas do robô (array (6))
tid	int	ID do AprilTag primário visível
stddevs	doubleArray	Desvios Padrão MegaTag [MT1x, MT1y, MT1z, MT1roll, MT1pitch, MT1Yaw, MT2x, MT2y, MT2z, MT2roll, MT2pitch, MT2yaw]

camerapose_robotspace_set	doubleArray	DEFINE a pose da câmera no sistema de coordenadas do robô.
priorityid	int	DEFINE o ID necessário para rastreamento tx/ty. Ignora outros alvos. Não afeta a localização
robot_orientation_set	doubleArray	DEFINE a Orientação do Robô e velocidades angulares em graus e graus por segundo[yaw,yawrate,pitch,pitchrate,roll,rollrate]
fiducial_id_filters_set	doubleArray	Sobrescreve IDs de fiduciais válidos para localização (array)
fiducial_offset_set	doubleArray	DEFINE o Deslocamento do Ponto de Interesse 3D [x,y,z]

Controles da Câmera

Use o seguinte código:

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>)

para definir estes dados:

ledMode	Define o estado do LED do limelight
[0]	usar o Modo de LED definido no pipeline atual
[1]	forçar desligado
[2]	forçar piscar
[3]	forçar ligado

pipeline	Define o pipeline atual do limelight
0 .. 9	Selecionar pipeline 0..9

stream	Define o modo de streaming do limelight
0	Padrão - Streams lado a lado se uma webcam estiver conectada ao Limelight
1	PiP Principal - O stream da câmera secundária é colocado no canto inferior direito do stream da câmera principal
2	PiP Secundário - O stream da câmera principal é colocado no canto inferior direito do stream da câmera secundária

crop	(Array) Define o retângulo de corte. O pipeline deve utilizar o retângulo de corte padrão na interface web. O array deve ter exatamente 4 entradas.
[0]	X0 - Valor X Mín ou Máx do retângulo de corte (-1 a 1)
[1]	X1 - Valor X Mín ou Máx do retângulo de corte (-1 a 1)
[2]	Y0 - Valor Y Mín ou Máx do retângulo de corte (-1 a 1)
[3]	Y1 - Valor Y Mín ou Máx do retângulo de corte (-1 a 1)

throttle_set	(int) Recomendamos definir isso para 100-200 enquanto desabilitado. Define o número de frames a pular entre frames processados para reduzir o aumento de temperatura. As saídas não são zeradas durante frames pulados.

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

Controles IMU

chave	tipo	descrição
imumode_set	int	Define o imumode. 0 - usar imu externo, 1 - usar imu externo, alimentar imu interno, 2 - usar interno, 3 - usar interno com convergência assistida por MT1, 4 - usar IMU interno com convergência assistida por IMU externo
imuassistalpha_set	double	Alpha / força do filtro complementar. Valores mais altos farão o imu interno convergir para a fonte de assistência mais rapidamente. O padrão é definido para um valor baixo 0.001 porque agora confiamos mais no IMU interno do que antes. Os modos de assistência são construídos para "puxar" muito suavemente o imu interno em direção à fonte de assistência escolhida.

Python

Scripts Python permitem dados de entrada e saída arbitrários.

llpython	NumberArray enviado por scripts python. Isso é acessível dentro do código do robô.
llrobot	NumberArray enviado pelo robô. Isso é acessível dentro dos SnapScripts python.

Dados Brutos

Cantos:

Habilite "send contours" na aba "Output" para transmitir coordenadas de cantos:

tcornxy

Array de números com coordenadas de cantos [x0,y0,x1,y1......]

Alvos Brutos:

O Limelight publica três contornos brutos no NetworkTables que não são influenciados pelo seu modo de agrupamento. Ou seja, eles são filtrados com os parâmetros do seu pipeline, mas nunca agrupados. X e Y são retornados em espaço de tela normalizado (-1 a 1) em vez de graus.

rawtargets

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

Fiduciais Brutos:

Obtém todos os fiduciais válidos (não filtrados)

rawfiducials

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

Detecções Brutas:

Obtém todos os resultados de detecção neural válidos (não filtrados)

rawdetections

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

Códigos de Barras Brutos:

Obtém todos os resultados de código de barras válidos (não filtrados)

rawbarcodes

array de strings com dados de código de barras