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  • Intel Realsense T265使用教程

    万次阅读 2020-11-09 14:47:42
    Intel Realsense T265使用教程1 T265参数2 T265 数据读取2.1 环境安装3、使用ROS包读取T265数据4、使用Opencv库读取T265数据参考资料 1 T265参数 T265采用了Movidius Myriad 2视觉处理单元(VPU),V-SLAM算法都直接...

    1 T265参数

    1、T265采用了Movidius Myriad 2视觉处理单元(VPU),V-SLAM算法都直接在VPU上运行 可直接输出6DOF相机位姿

    2、T265使用了双目鱼眼相机 分辨率848X800分辨率 30HZ 单色图像 视场角 163° Fov(±5°)

    3、IMU型号为 BM1055

    4、相机与IMU的参数都保存在了传感器中,可通过示例demo直接读取出相机的内参和相机与IMU之间的外参
    5、相机外形尺寸 108 x 24.5 x 12.5 mm
    在这里插入图片描述

    2 T265 数据读取

    2.1 环境安装

    安装方法有两种,一种是源码安装,另一种是使用命令安装2进制包进行安装,第二种方法较为简单。

    step 1: 注册服务器公钥

    sudo apt-key adv --keyserver keys.gnupg.net --recv-key F6E65AC044F831AC80A06380C8B3A55A6F3EFCDE || sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-key F6E65AC044F831AC80A06380C8B3A55A6F3EFCDE
    

    step 2: 添加镜像源

    Ubuntu 1604 使用如下命令

    sudo add-apt-repository "deb http://realsense-hw-public.s3.amazonaws.com/Debian/apt-repo xenial main" -u
    

    Ubuntu 1804 使用如下命令

    sudo add-apt-repository "deb https://librealsense.intel.com/Debian/apt-repo $(lsb_release -cs) main" -u
    

    如果上述如果上述命令不能使用,再替换为

    sudo add-apt-repository "deb http://realsense-hw-public.s3.amazonaws.com/Debian/apt-repo bionic main" -u
    

    step 3: 安装环境

    sudo apt-get update
    sudo apt-get install librealsense2-dkms librealsense2-utils librealsense2-dev librealsense2-dbg
    

    step 4: 插上T265 在终端里面运行 realsense-viewer 测试

    realsense-viewer
    

    成功运行以后可以得到如下的界面效果
    在这里插入图片描述

    下面是一个晃动T265的视频,一旦运动速度过快的话,输出的位姿就会飞掉。
    在这里插入图片描述

    2.2 读取T265内外参数信息

    T265在出厂前就对相机进行了标定,每个相机内部都带有相机的内参和外参。在终端中输入以下命令,即可读取到T265的配置信息

    rs-enumerate-devices
    

    在这里插入图片描述
    如果需要读取到相机内参和外参[4] ,以及IMU的参数则可以使用如下命令(添加-c参数)

    rs-enumerate-devices -c
    

    在这里插入图片描述

    3、使用ROS包读取T265数据

    使用环境ROS Kinetic 版本

    step1 安装依赖项:

    sudo apt-get install ros-kinetic-ddynamic-reconfigure
    

    step2 下载安装ROS包 realsense-ros

    cd ~/catkin_ws/src/
    git clone https://github.com/IntelRealSense/realsense-ros.git
    cd realsense-ros/
    git checkout `git tag | sort -V | grep -P "^2.\d+\.\d+" | tail -1`
    cd ..
    catkin_make -DCATKIN_ENABLE_TESTING=False -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
    

    step3 启动测试demo,即可看到T265的位姿数据

    roslaunch realsense2_camera demo_t265.launch
    

    在这里插入图片描述

    如果需要查看图像数据,则需要对rs_t265.launch lanunch文件中使能图像输出
    在这里插入图片描述
    step4 重新启动测试demo即可查看到图像数据

    roslaunch realsense2_camera demo_t265.launch
    

    在这里插入图片描述图像数据发布的Topic 图像数据30Hz

    • /camera/fisheye1/camera_info
    • /camera/fisheye1/image_raw
    • /camera/fisheye2/camera_info
    • /camera/fisheye2/image_raw

    IMU 数据发布的Topic, 陀螺仪数据200Hz 加速度数据为 63Hz

    • /camera/accel/sample
    • /camera/gyro/sample

    里程计发布的Topic 200Hz

    • /camera/odom/sample

    如果需要将加速度和陀螺仪的数据整合到一个topic发布的话,则需设置如下参数:
    在这里插入图片描述
    此时IMU的发布频率为200Hz

    4、使用Opencv库读取T265

    数据
    主函数内容:

     #include<iostream>
    #include<string>
    #include <librealsense2/rs.hpp>
    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include<opencv2/core/core.hpp>
    #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    int main(int argc,char** argv)
    {
        rs2::config cfg;
    
        // 使能 左右目图像数据
        cfg.enable_stream(RS2_STREAM_FISHEYE,1, RS2_FORMAT_Y8);
        cfg.enable_stream(RS2_STREAM_FISHEYE,2, RS2_FORMAT_Y8);
    
        // 使能 传感器的POSE和6DOF IMU数据
        cfg.enable_stream(RS2_STREAM_POSE, RS2_FORMAT_6DOF);
    
        rs2::pipeline pipe;
        pipe.start(cfg);
    
        rs2::frameset data;
    
        while (1)
       {
        data = pipe.wait_for_frames();
    	// Get a frame from the pose stream
    	auto f = data.first_or_default(RS2_STREAM_POSE);
    	auto pose = f.as<rs2::pose_frame>().get_pose_data();
    	
    	cout<<"px: "<<pose.translation.x<<"   py: "<<pose.translation.y<<"   pz: "<<pose.translation.z<<
    	"vx: "<<pose.velocity.x<<"   vy: "<<pose.velocity.y<<"   vz: "<<pose.velocity.z<<endl;
    	cout<<"ax: "<<pose.acceleration.x<<"   ay: "<<pose.acceleration.y<<"   az: "<<pose.acceleration.z<<
    	"gx: "<<pose.angular_velocity.x<<"   gy: "<<pose.angular_velocity.y<<"   gz: "<<pose.angular_velocity.z<<endl;
    
         rs2::frame image_left = data.get_fisheye_frame(1);
          rs2::frame image_right = data.get_fisheye_frame(2);
    
          if (!image_left || !image_right)
              break;
    
          cv::Mat cv_image_left(cv::Size(848, 800), CV_8U, (void*)image_left.get_data(), cv::Mat::AUTO_STEP);
          cv::Mat cv_image_right(cv::Size(848, 800), CV_8U, (void*)image_right.get_data(), cv::Mat::AUTO_STEP);
    
          cv::imshow("left", cv_image_left);
          cv::imshow("right", cv_image_right);
          cv::waitKey(1);
        }
    
        return 0;
    }
    

    即可读取到T265的图像数据和位姿数据

    在这里插入图片描述

    这里使用的代码参考了博客[2]和[3]中的内容。 T265在VINS_Fusion上运行的方法可参考博客[5]。

    参考资料

    [1] https://www.intelrealsense.com/get-started-tracking-camera/
    [2] https://blog.csdn.net/u011341856/article/details/106430940?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.add_param_isCf&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.add_param_isCf
    [3] https://github.com/IntelRealSense/librealsense/tree/master/examples/pose
    [4] https://github.com/IntelRealSense/librealsense/tree/master/tools/enumerate-devices
    [5] https://blog.csdn.net/weixin_44631150/article/details/104495156?utm_medium=distribute.wap_aggpage_search_result.none-task-blog-2allsobaiduend~default-2-104495156.nonecase&utm_term=t265%E8%BE%93%E5%87%BAimu

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    在这里插入图片描述

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  • Realsense T265简单测试

    万次阅读 2019-03-07 10:10:22
    为啥才是周三!! 软硬件配置 CPU:Intel® Core™i7-7820HQ CPU @ 2.90GHz × 8 内存:16G ... realsense T265是带有VIO-SLAM的双目传感器,双目是160度视场角的大鱼眼哦,轨迹非常的好。感觉int...

    为啥才是周三!!

     

    软硬件配置

    CPU:Intel® Core™ i7-7820HQ CPU @ 2.90GHz × 8

    内存:16G

    系统版本:Ubuntu16.04 LTS 64位

    深度传感器:Realsense T265

     

    传感器简介

            realsense T265是带有VIO-SLAM的双目传感器,双目是160度视场角的大鱼眼哦,轨迹非常的好。感觉intel出了这么一款产品,国内做智能硬件的厂家日子又要难过许多了。在室内大约400平的空间,楼上楼下4个打的空间中穿梭回来,还能回到原点。室外大概走个400m的圈,回到原点误差在10m左右,这个好像有点大,不过在原点竟然能回环检测!这也是我为什么称它为SLAM的原因,但在realsense-viewer的显示中,历史轨迹是没有显示优化的。

    驱动安装

          这个搞了很久才搞好,以至于中午都没出去吃饭。因为早上老大交给我的那一刻,我就知道这个我要不在他下次问我之前跑出来,那我就要。。。言归正传,难的点在于国内上网条件,以致于很难发现这个点。驱动安装过程与d435,d435i的完全一直,都是编译librealsense的源码,然后就可以跑了。之前博客中有说到安装过程,我觉得可以参考一下。

          问题出在这里

    cmake ..../ -DBUILD_EXAMPLES=true

    一般不会有问题,即使后面不能驱动t265这里都会通过。但这里有个检查网络过程。

    -- Checking internet connection...

    注意观察终端的输出哦,之前不能驱动都是因为没注意到这一点,注意到这个issue后才想到科学上网的原因。因为在这个过程中会安装一些东西,如果网络检查失败,会报出这样的日志

    -- Failed to identify Internet connection, disabling BUILD_WITH_TM2

    所以没有这个TM2,就没法驱动T265了。这个点注意到后,重新cmake ..,make , sudo make install,应该就没问题了。在做完编译之后,有另外的问题,存在于

    sudo cp config/99-realsense-libusb.rules /etc/udev/rules.d/ 
    sudo udevadm control --reload-rules && udevadm trigger
    ./scripts/patch-realsense-ubuntu-lts.sh
    

    这几步,当运行完这两句后,运行sh命令,结果报错

    提示我videobuf2_core这个模块正在使用,但我设备上并没有连接其他摄像头,尝试重启后也依然是这样。不过我找到这个问题可以通过一下步骤解决,这个是参考该issue做的:

    sudo modprobe -r uvcvideo
    sudo modprobe -r videobuf2_core (imho it unwinds automatically once you release uvcvideo)
    sudo modprobe -r videodev

    做完这一步的确是不报错了,但是运行

    sudo dmesg | tail -n 50 

    也会发现找不到设备,于是重新省视上面这个问题,发现已经提示Patched kernels modules were created successfully,所以就保持这个错误存在,运行sudo dmesg | tail -n 50,发现可以发现设备,然后尝试运行rs-camera驱动D435i,发现OK。但不知道哪个例子可以驱动t265,发现之前装的ROS驱动下有个launch文件是t265的,于是尝试在ROS工作环境下运行

    roslaunch realsense2_camera rs_t265.launch

    一开始终端提示没有设备,动了动设备之后,发现能够运行,打开rviz,可以看到效果:

    如果不依赖ROS,想看到轨迹和显示效果,Ubuntu16.04可以通过apt-get安装realsense驱动,参考这个,当然,你仍然需要使用可代理咯,不然无法安装。

    sudo apt-key adv --keyserver keys.gnupg.net --recv-key C8B3A55A6F3EFCDE || sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-key C8B3A55A6F3EFCDE
    
    sudo add-apt-repository "deb http://realsense-hw-public.s3.amazonaws.com/Debian/apt-repo xenial main" -u
    
    sudo apt-get install librealsense2-dkms
    sudo apt-get install librealsense2-utils

    运行到这一步完成就可以插上t265,然后在终端运行realsense-viewer就可以了,打开的界面很酷炫哦。能看到双目的大鱼眼,还有imu的数据,切换右上角的3D,还可以看到运行轨迹

    黄色轨迹好像一开始会出现,后面会变成绿色轨迹,我个人认为黄色轨迹是信任度比较低的轨迹。该轨迹是室外转了一大圈回到室内的轨迹,看到那条特别直的轨迹连接的就是终端和起点,最后realsense t265发现了回环回到起点,误差大约在7-8米之间。

    (不要脸地放个支付宝码......)

    展开全文
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    本身PX4官网文档里VIO给的例子就是T265啊。

     

    那就全力拿下T265吧。

     

    还是相信大厂,相信生态,就像飞控相信pixhawk而不是图快图便宜去弄一些个人飞控

     

     

     

     

     

     

    老师还是认可直接用T265的输出数据来用的,这样的话确实似乎就用个树莓派就可以了。是的,就先用树莓派实现一个先,够了。你用TX2也可能还是这样用。

     

     

    展开全文
  • realsense t265测试

    2019-12-24 21:05:06
    roslaunch realsense2_camera rs_t265.launch rosrun rviz rviz

    roslaunch realsense2_camera rs_t265.launch
    rosrun rviz rviz
    在这里插入图片描述
    roslaunch vins_estimator euroc.launch
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    (将加计和陀螺仪主题放在一起)修改rs_camera.launch
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    展开全文
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空空如也

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