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SSL-Vision

環境構築

git clone git@github.com:RoboCup-SSL/ssl-vision.git
cd ssl-vision
mkdir build
cd build
cmake .. -DUSE_V4L=true
make -j
cd ..
./bin/vision

設定の流れ

  1. 起動
  2. カメラの設定
  3. フィールドの設定
  4. 色の設定
  5. カメラキャリブレーション
  6. マスクの設定
  7. Blobの設定
  8. ボール・ロボット認識の設定
  9. ネットワークの設定

起動

リポジトリのルートディレクトリで以下のコマンドを実行する．

./bin/vision

カメラの設定

前設定

Thread0の「ImageCapture/Video 4 Linux/CaptureSettings」で以下を設定

  • cam_idx
    • カメラが映らなかったらここのIDを変えてみる
  • width
  • height

映す

Thread0の「ImageCapture/CaptureControl」の「start capture」

フィールドの設定

「Global/FieldConfiguration」を設定する 特に以下を設定

  • Field Length(こっちが長辺)
  • Field Width
  • Total Number of Cameras
  • Local Number of Cameras
  • Number of Line Segments
  • Number of Arcs

※ロボットがオフセットしているように感じたら...

  • 「Global/Robot Detection/BlueTeam」などからチームを確認
  • 「Global/Robot Detection/Teams/ER-Force」などからロボットの高さを調整 ロボットの高さをゼロにするとオフセットがなくなることがある

色の設定

右側の「Auto Color Calibration」タブを使って設定する

  1. 色を選択する（その色でサンプルを取得するモードになる）
  2. 画像上で選択した色のピクセルをいくつかクリックする（サンプルされる）
  3. 「Update LUT」ボタンを押す

調整・確認方法など

  • 色の識別結果の可視化
    • 「Thread0/Visualization/threshold」をTrueに設定する
  • 取得したサンプルを削除する
    • 1 「Remove all samples」ボタンを押す
      • 少し不安定でこれを押すとVisionが落ちることも
    • 2 「Thread0/Auto Color Calibration/Calibration Points」
      • ここにサンプルが全て列挙されているのでクリックして中にある「remove」ボタンで削除できる

カメラキャリブレーション

「Thread0/Visualization/camera calibration」をTrueにする

コントロールポイントの設定

各スレッドの「Camera Calibrator/Calibration Parameters(list)」以下でコントロールポイントの設定ができる。
それぞれのコントロールポイントのフィールドのxyの座標をmm単位で設定した後、カメラ画像上の点と対応付ける。 座標を直に設定してもよいが、右の「Camera Calibration」タブを開いた状態にすると、コントロールポイントをドラッグして移動することができる。

キャリブレーションの実行

コントロールポイントを設定したら、キャリブレーションを実行する。 まず、右の「Camera Calibration」タブを開いて一番下の「Initial Camera Parameters」にある「Camera Height(in mm)」にカメラの高さを設定する。 次に、「Do initial calibration」「Do full calibration」の順にボタンを押してキャリブレーションを実行する。

パターン認識の設定

色が設定できると、「blob」と呼ばれる画像上の同色の塊が認識されるようになる。 認識されている様子は各スレッドの「Visualization/blobs」にチェックを入れることで確認できる。 SSL-Visionでは、このblobに対してパターン認識を行い、ロボットやボールを認識する。

blobのフィルタリング

各スレッドの「Blob Finding」にて認識するblobの最小面積(単位：ピクセル)「min_blob_area」や最大認識数「max regions」などを設定できる。

「min_blob_area」は認識物体の中で一番小さいボールが消えない程度に設定するとよいだろう。

各マーカーの認識設定

「Global/Robot Detection/Pattern」の「Center Marker」や「Other Markers」でマーカーの認識調整が行える。 ここでは認識されるマーカーの（画像上の）最小・最大の幅・高さ・面積のフィルターを設定できる。

パターンマッチングの設定

「Global/Robot Detection/Pattern/Pattern Fitting」でパターンマッチングの設定が行える。 マッチングスコアの重みを調整することができる。 blobが認識できているのに、ロボットが認識されない場合は、「Max Error」を大きくしてみて見るのも良いだろう。