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    前言

    最近项目要使用到Kinect v2。在ubuntu 18.04下使用kinect v2,网上已经有很多教程了,总体来说还是挺简单的。这里我有空再补上了需要的库和安装教程吧。这里目前只补充下几样我觉得比较重要的东西。

    iai_kinect2

    这个库是一个基于ros运行的库,你可以使用iai_kinect2 连接kinect2,甚至可以连接多个kinect,很多博主说当一个电脑连接多个kinect时候,需要你的连接的这几个usb是属于独立的板子才行,也就是不同的usb bus才行,我没有验证过,反正我用lsusb -v 命令能够读到两个不同kinect串口号,然后打开对应串口的kinect。具体方法可以参考:

    https://blog.csdn.net/zqxf123456789/article/details/52530189
    https://github.com/code-iai/iai_kinect2/issues/77
    https://github.com/code-iai/iai_kinect2/issues/43
    https://www.gitmemory.com/issue/code-iai/iai_kinect2/476/490767609

    你可以从中找出iai_kinect2运行多个kinect的方法。你可以很方便的运用topic来读取你所需要的数据,甚至进行进一步融合。

    运用iai_kinect2进行标定

    官方github已经给出方法了,具体可以参考官方教程。

    https://gist.github.com/AminaKeldibek/fcd9234c116ad036d655

    有些博主说到标定效果很差,而且还有人跟他一样,得到的标定效果不太好。

    例如这位:https://blog.csdn.net/hehedadaq/article/details/79559310

    一开始我也是按照官方教程,和官方给的几个模板进行标定的,效果非常差,而且在标定depth最后一步时还出现了
    No distance sample data!
    然后我谷歌了好久,发现需要将棋盘前后两个数在calibrate depth是调换才能解决这个bug也是醉了。

    后来我尝试不用官方的板子,我用大的板子,因为官方给的打印出来都是A4纸大小,用官方板子标定时候,走远一点,ir的record就开始角点漂移了,要么然就识别不出来。

    当我用更大的板子如4x6x0.05的,结果惊奇发现iai_kinect2 能识别出 chess4x6x0.05,原来并不是只是别在pattern里面存放的标定板,它是可以直接读取命令的。
    用大的板子简直不要太舒服了,用大的板子在标定ir相机时候,当你离相机远点,它也能识别角点,而且比较稳定。当calibrate depth时候按照官方步骤也没有出现No distance sample data的bug。在标定sync的时候,一定要在不同的距离标定。

    还有,我并没有按照官方每次拍100张图片,我只是每组拍了50张,当我标定完成的时候,惊奇的发现标定效果还不错!
    Restart the kinect2_bridge and be amazed at the better data!!!

    所以大家用iai_kinect2 进行标定的时候一定一定要用大大大的板子!!!

    这位博主的博客描述了标定后数据的理解,大家可以看一下:

    https://blog.csdn.net/qq_40234695/article/details/100142356

    PS: 希望大家少踩雷吧。还有可能实验室会来一批azure kinect,到时候学习之后,分享经验给大家。

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    运行环境:kinect V1,ubuntu14.04,ROS indigo,台式机(具备2个以上USB BUS,不是PORT)

    课题需要在一台电脑上同时运行两个kinect,网上有提供方案,但是复现时出现了一些问题,修改了几个地方,整理如下:

    首先,需要自己写一个launch文件,test.launch(文件名自定):

    <launch>
    <!-- Parameters possible to change-->
    <arg name="camera1_id" default="#1" /><!--here you can change 1@0 by the serial number -->
    <arg name="camera2_id" default="#2" /><!--here you can change 2@0 by the  number -->
    <!--arg name="camera1_id" default="B00366600710131B" /--><!--here you can change 1@0 by the serial number -->
    <!--arg name="camera2_id" default="B00364210621048B" /--><!--here you can change 2@0 by the serial number -->
    <!--arg name="camera3_id" default="#3" /--><!--here you can change 3@0 by the serial number -->
    <arg name="depth_registration" default="true"/>
    
    <!-- Default parameters-->
    <arg name="camera1_name" default="kinect1" />
    <arg name="camera2_name" default="kinect2" />
    <!--arg name="camera3_name" default="kinect3" /-->
    
    <!-- Putting the time back to realtime-->
    <rosparam>
    /use_sim_time : false
    </rosparam>
    
    <!-- Launching first kinect-->
    <include file="$(find openni_launch)/launch/openni.launch">
    <arg name="device_id" value="$(arg camera1_id)"/>
    <arg name="camera" value="$(arg camera1_name)"/>
    <arg name="depth_registration" value="$(arg depth_registration)" />
    
    <node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz"/>
    </include>
    
    <!-- Launching second kinect-->
    <include file="$(find openni_launch)/launch/openni.launch">
    <arg name="device_id" value="$(arg camera2_id)"/>
    <arg name="camera" value="$(arg camera2_name)"/>
    <arg name="depth_registration" value="$(arg depth_registration)" />
    
    <node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz"/>
    </include>
    
    <!-- Launching third kinect-->
    <!--include file="$(find openni_launch)/launch/openni.launch"-->
    <!--arg name="device_id" value="$(arg camera3_id)"/-->
    <!--arg name="camera" value="$(arg camera3_name)"/-->
    <!--arg name="depth_registration" value="$(arg depth_registration)" /-->
    <!--/include-->
    
    </launch>

    只要电脑配置有多个USB BUS,就可以接3个甚至更多个kinect。

    将test.launch文件复制到:/opt/ros/indigo/share/openni_launch/launch

    打开终端,运行:

    roslaunch openni_launch test.launch

    再打开一个终端,运行:

    rosrun image_view image_view image:=/kinect1/rgb/image_color

    再打开一个终端,运行:

    rosrun image_view image_view image:=/kinect2/rgb/image_color

    大功告成,运行结果如下图:


    当然,也可以在rviz中查看两个kinect的数据。


    参考链接:

    http://www.aichengxu.com/view/37264
    http://answers.ros.org/question/96071/accessing-multiple-kinects-in-ros-hydro/


    enjoy!

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  • 资源图片详情见本人博客
  • 以前我在这里写过博客文章,研究用微软的Kinect体感摄像头做运动捕捉,当时设计了两种方案,一种是用NiTE中间件,在它...前些日子,一位国外网友提供了一思路,何不试一下体感摄像头同时捕捉?我的屋子空间很小...

    以前我在这里写过博客文章,研究用微软的Kinect体感摄像头做运动捕捉,当时设计了两种方案,一种是用NiTE中间件,在它的基础上改进了一点点,但处理360度转身主要靠插值,说白了就是靠猜测,效果不是很理想;另一种是结合深度信息和颜色信息来直接定位关节,虽然能处理转身的问题,但颜色识别不太稳定,灯光的影响很大。

    前些日子,一位国外网友提供了一个思路,何不试一下多体感摄像头同时捕捉?我的屋子空间很小,没法实验,但热心的外国网友说他可以帮助实验,于是有了下面这个新的方案。

    多摄像头的坐标系标定是个麻烦事,这也是我以前不敢尝试的原因之一。那天我在GitHub看到一个项目,是二维空间的坐标系标定,思路让我眼前一亮,把各个坐标系变换到一个公共坐标系不就行了吗?于是,我把身体本身作为公共坐标系,两脚中心作为原点,右股关节到左股关节的方向作为X轴,两脚中心到脑袋的方向作为Y轴,X轴与Y轴的叉乘得到的向量方向作为Z轴。怎样把摄像头空间变换到身体空间?就是摄像头看到的身体姿态的逆变换,就这样,多摄像头的坐标系标定搞定了,共十几行代码。

    搞定了坐标系的问题,问题就很简单了,把多个体感摄像头得到的关节位置合并就可以了,比如,一个体感摄像头看不到某关节,但另一个角度的体感摄像头能看到,就可以补充丢失的信息。理论上,只要三个体感摄像头两两间隔120度就可以覆盖360度的全空间范围。

    当然还有一些重要的细节需要处理,但总体思路就是这样,不算复杂,经过两个星期的调试,这个运动捕捉系统已经能用了。

    下面是项目地址:http://www.mesh-online.net/mocap.html

    提供所有的源代码和预编译的二进制文件,大家可以下载下来研究一下,如果有问题,可以给我发邮件。

    展开全文
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