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Limelight 3A 快速入门

硬件规格​

  • 尺寸：2.839英寸 x 1.894英寸（72.11毫米 x 48.11毫米）
  • 厚度：0.661英寸（16.80毫米）
  • 重量：0.20磅
  • 安装方式：4个 #10 通孔，4个 M3，6个 M4 螺纹安装孔
  • 电源输入：通过USB提供4.1V-5.75V
  • 最大功耗：4W
  • 传感器：OV5647彩色卷帘快门（640x480 @ 90FPS）
  • 无内置LED照明
  • 视场角：水平54.5°垂直42°
  • 仅支持USB-C连接（无RJ45端口）
  • 状态指示灯：绿色（目标检测）
  • 针对FTC兼容性优化

软件功能（Limelight OS）​

  • 即插即用的高性能视觉系统。无需经验。
  • 自托管基于浏览器的UI，用于视觉管道配置
  • 支持FTC（直接Java集成）和FRC（NetworkTables接口）
  • 可配置的曝光、传感器增益、分辨率和帧率
  • 配置10个可热切换的视觉管道：
    • 使用OpenCV 4.10、numpy等的自定义Python管道
    • 2D、3D AprilTag跟踪和机器人定位
      • 使用MegaTag1的完整3D定位（机器人GPS）
      • 使用MegaTag2与外部IMU融合的更高精度完整3D定位（机器人GPS）
      • 1280x960（2倍缩小）下20fps，640x480（2倍缩小）下50fps
      • 网页界面中的完整3D可视化工具
    • 90FPS彩色斑点管道
    • 神经网络对象检测管道（仅CPU推理）
    • 神经网络图像分类管道（仅CPU推理）
    • 条形码跟踪管道
  • 内置Charuco内参校准界面
  • 内置低延迟MJPEG流媒体

1. 安装Limelight 3A​

螺纹安装（推荐）​

  • 使用至少2个M3或M4螺丝将LL3A安装到Rev或GoBilda通道上，利用螺纹安装孔
  • 您也可以使用VHB胶带或扎带固定您的Limelight

通孔安装​

  • 使用1 1/4英寸#10-32或#10-24螺栓和尼龙锁紧螺母
  • 或者，使用28毫米M4螺栓和尼龙锁紧螺母
Limelight 3A Drawing

2. 连接Limelight 3A​

当您准备在机器人上使用Limelight时：

对于FTC​

  • 使用USBC到USBA线缆将Limelight 3A连接到控制中心（Control Hub）的USB 3.0端口
  • 通过插入USB 3.0端口（蓝色端口）连接到控制中心

对于FRC​

  • 将Limelight 3A连接到roboRIO USB端口
  • 使用USB-C到USB-A线缆

Limelight 3A不支持Google Coral。您仍然可以通过将神经网络运行时引擎设置为"CPU"来使用神经检测和分类管道。

3. 访问Web界面​

通过USB将Limelight 3A连接到计算机后：

  1. 等待绿色状态指示灯激活（约15-20秒）
  2. 使用以下方法之一访问Web界面：
    • 方法1：打开Limelight硬件管理器应用程序，扫描Limelights，当您的Limelight 3A出现时双击它
    • 方法2：打开Web浏览器并导航到http://limelight.local:5801

连接后，您将可以访问：

  • 设置选项卡 - 配置团队号码、主机名和其他系统设置
  • 视觉管道选项卡 - 设置和调整视觉处理管道
  • 相机和十字线选项卡 - 调整相机设置和十字线参数
  • 3D可视化选项卡 - 查看实时AprilTag检测和定位

所有配置都通过此Web界面完成。更改会自动保存到您的Limelight。

4. 更新LimelightOS​

信息

Limelight出厂时已预装镜像。您现在可能可以跳过此步骤。

更新说明（Windows）
注意

更新LimelightOS前保存您的管道。它们将在更新过程中被删除。

  • 从下载页面下载最新的USB驱动程序、Limelight OS镜像和Balena Flash工具
  • 安装驱动程序后重启计算机
  • 按住Limelight上的蓝色配置按钮
  • 按住按钮的同时，将USB->USB-C线缆从笔记本电脑连接到Limelight（您的Limelight将自动开机）
  • 将LL插入笔记本电脑后，您可以松开蓝色配置按钮
  • 您的Limelight现在处于刷写模式，其LED不会闪烁
  • 以管理员身份运行"Balena Etcher"
  • 您的计算机可能需要最多20秒才能识别相机
  • 在下载文件夹中选择最新的.zip镜像
  • 在"驱动器"菜单中选择"Compute Module"设备
  • 点击"Flash"
  • 刷写完成后，从Limelight上拔下USB线缆
更新说明（高级）（macOS和Linux）
注意

更新LimelightOS前保存您的管道。它们将在更新过程中被删除。

备注

我们正在努力大幅简化macOS和Linux上的更新过程

  • 从下载页面下载Limelight OS镜像和Balena Flash工具
  • 自行构建USB Boot驱动程序：
brew install libusb
brew install pkg-config
git clone --recurse-submodules --shallow-submodules --depth=1 https://github.com/raspberrypi/usbboot
cd usbboot
make
cd mass-storage-gadget64
sudo ../rpiboot -d .
# 只要rpiboot运行，您的相机就能在macOS和Linux上正确枚举
# 每次想要刷写时都需要运行rpiboot。
  • 按住Limelight上的蓝色配置按钮
  • 按住按钮的同时，将USB->USB-C线缆从笔记本电脑连接到Limelight（您的Limelight将自动开机）
  • 将LL插入笔记本电脑后，您可以松开蓝色配置按钮
  • 您的Limelight现在处于刷写模式，其LED不会闪烁
  • 运行"Balena Etcher"
  • 您的计算机可能需要最多20秒才能识别相机
  • 在下载文件夹中选择最新的.zip镜像
  • 在"驱动器"菜单中选择"Compute Module"设备
  • 点击"Flash"
  • 刷写完成后，从Limelight上拔下USB线缆

5. 设置过程​

对于FTC​

  1. 使用USB线缆将Limelight连接到笔记本电脑
  2. 按照第3节所述访问Web界面
  3. 进入设置选项卡，设置您的团队号码，然后点击"重启视觉客户端"
  4. 根据需要配置您的管道（AprilTag、神经网络、自定义Python等）
  5. 准备比赛时，将Limelight 3A插入控制中心的USB 3.0端口
  6. 在FTC驾驶站应用程序中，点击"配置机器人"
  7. 如果您没有活动配置，可能需要创建一个新配置
  8. 点击"扫描"按钮
  9. 您应该会看到出现一个"以太网设备"
  10. 您可以将此设备的名称编辑为"limelight"以便于识别
  11. 现在您可以在代码中使用硬件映射初始化Limelight3A对象

对于FRC​

  1. 将Limelight 3A连接到笔记本电脑，等待状态指示灯活动
  2. 按照第3节所述访问Web界面
  3. 在设置选项卡中，设置您的团队号码并点击"重启视觉客户端"
  1. 根据需要配置您的管道
  2. 准备就绪后，将Limelight 3A插入roboRIO的USB端口
  3. 打开您首选的仪表板，确保您的3A正在向roboRIO的NetworkTables提交数据

6. 可用的管道类型​

Limelight 3A提供与其他Limelight型号相同的视觉处理功能：

  • AprilTag跟踪和机器人定位
  • 彩色斑点跟踪
  • 神经网络对象检测（仅CPU）
  • 神经网络分类
  • 条形码跟踪
  • 自定义Python管道

每个3A出厂时都内置了FTC的Into The Deep场地地图。

7. FTC编程​

基本FTC示例：FTC示例

大多数应用只需不到10行代码：

public class Teleop extends LinearOpMode {

    private Limelight3A limelight;

    @Override
    public void runOpMode() throws InterruptedException
    {
        limelight = hardwareMap.get(Limelight3A.class, "limelight");

        telemetry.setMsTransmissionInterval(11);

        limelight.pipelineSwitch(0);

        /*
         * 开始轮询数据
         */
        limelight.start();
        
        while (opModeIsActive()) {
            LLResult result = limelight.getLatestResult();
            if (result != null) {
                if (result.isValid()) {
                    Pose3D botpose = result.getBotpose();
                    telemetry.addData("tx", result.getTx());
                    telemetry.addData("ty", result.getTy());
                    telemetry.addData("Botpose", botpose.toString());
                }
            }
        }
    }
}

为了获得最大的3D定位精度，调用updateRobotOrientation()并使用getBotPose_MT2()：

while (opModeIsActive()) {
    YawPitchRollAngles orientation = imu.getRobotYawPitchRollAngles();
    limelight.updateRobotOrientation(orientation.getYaw(AngleUnit.DEGREES));
    LLResult result = limelight.getLatestResult();
    if (result != null) {
        if (result.isValid()) {
            Pose3D botpose = result.getBotpose_MT2();
            // 使用botpose数据
        }
    }
}

更多信息，请参阅FTC编程页面

8. 故障排除​

状态指示灯​

  • 绿色指示灯：缓慢闪烁（无目标），快速闪烁（检测到目标）

常见问题​

  • 为什么我的Limelight摸起来很热？ 为了让Limelight尽可能地保持低温运行，它的外壳必然会摸起来尽可能热/在安全范围内热。它的外壳是一个高导热性的散热器，有助于保持CPU在合理的低温下。

  • 为什么图像看起来有颗粒感？ 为了最小化延迟，跳过了商业相机通常具有的几个滤镜。视频流也被压缩以最小化比特率。在2024.10.1版本中，我们更改了默认的色彩平衡值，使图像对人眼看起来更自然、更生动。

  • Limelight相比Control Hub上的OpenCV有什么优势？ 开箱即用、零代码、多标签定位算法，具有机器人IMU传感器融合、神经网络等功能。