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SSL-Vision 設定手順

実機環境および大会運用における公式画像処理システム SSL-Vision の設定と運用のガイドです。

構成と役割

  • 実機環境: 外部カメラからの映像を SSL-Vision が処理し、フィールド幾何情報（Geometry）およびボール・ロボット検出情報（Detection）をマルチキャスト配信します。
  • Crane 側の受信: ポート 10020（既定値）で受信し、crane_world_model_publisher が世界モデルを構築します。
  • Docker 開発環境: 通常は ssl-vision-client コンテナ（ポート 8082）やシミュレータが Vision データを模擬・中継します。

ビルドとソースは RoboCup-SSL/ssl-vision を参照してください。

設定の流れ

  1. 起動とカメラ認識
  2. カメラ画像取得
  3. フィールド幾何設定
  4. カラーキャリブレーション（LUT作成）
  5. カメラ幾何キャリブレーション
  6. ブロブ（Blob）検出・マーカー認識調整
  7. ネットワーク配信確認

1. カメラ設定

  1. 起動: リポジトリルートで ./bin/vision を実行します。
  2. キャプチャ設定: Thread0/ImageCapture/Video 4 Linux/CaptureSettings で以下を設定します。
    • cam_idx: カメラデバイス番号（映らない場合は変更して試行）
    • width / height: 解像度
  3. 取り込み開始: Thread0/ImageCapture/CaptureControl で start capture を選択します。

2. フィールド幾何設定

Global/FieldConfiguration で大会規定のフィールド寸法を設定します。

  • Field Length（長辺） / Field Width（短辺）
  • Total Number of Cameras / Local Number of Cameras
  • Number of Line Segments / Number of Arcs

[!TIP] ロボットの検出位置にオフセット（ずれ）が生じる場合は、Global/Robot Detection/Teams でロボット高さを調整します（高さを 0 に設定すると改善する場合があります）。

3. カラーキャリブレーション

右側の Auto Color Calibration タブを使用します。

  1. 抽出対象の色を選択します。
  2. カメラ画像上で該当色の領域をクリックし、サンプルピクセルを収集します。
  3. Update LUT を押してルックアップテーブルを更新します。
  4. Thread0/Visualization/threshold を有効化し、二値化結果を確認します。

4. カメラキャリブレーション

  1. Thread0/Visualization/camera calibration を有効化します。
  2. Camera Calibrator/Calibration Parameters でコントロールポイントを設定します。フィールド実座標（mm）を入力し、画像上の対応点と関連付けます（右側タブでドラッグ移動も可能）。
  3. Camera Height(in mm) にカメラの高さを入力します。
  4. Do initial calibration、続いて Do full calibration を実行します。

5. パターン認識とマーカー検出

カラー抽出で得られたブロブ（領域の塊）からロボットおよびボールを同定します。

  1. ブロブフィルタ: Thread0/Blob Finding で min_blob_area（最小面積）を設定し、ノイズを除去しつつ最小のボールが消えない閾値に調整します。
  2. マーカー認識: Global/Robot Detection/Pattern で中心マーカーおよび個別マーカーの寸法・面積フィルターを設定します。
  3. パターンフィッティング: Global/Robot Detection/Pattern/Pattern Fitting でマッチングスコアの重みを調整します。ブロブが検出されているのにロボットが認識されない場合は Max Error を適宜緩和します。

実装・運用リファレンス