1.Realsens D435/435i简介及安装教程
2.Nvidia Jetson Xavier 安装Ubuntu18.04并配置环境
3.ubuntu 16.04 上qt+opencv+realsense应用程序配置,源码构建和发布
4.组合导航实践RealSense D435i中的安装BMI055
5.intelrealsense深度摄像头
6.香橙派5安装Realsense,配置d435i深度相机
Realsens D435/435i简介及安装教程
Intel Realsens D/i简介及安装教程
Intel Realsense系列以其RGB-D相机技术在科研实验室中广受欢迎,特别是源码系列。该系列相机采用结构光方案,安装由四个摄像头组成:左红外相机、源码红外点阵投射仪、安装dnf国服源码右红外相机和RGB相机。源码结构光原理通过激光折射产生物体表面的安装位移,通过摄像头检测并计算出物体位置和深度信息。源码 安装教程针对Ubuntu.环境提供了两种方案。安装首先,源码针对ROS melodic环境,安装若遇到"realsense failed to set power state"问题,源码可能是安装USB接口版本低或供电不足,确保使用USB 3.0接口和高质量线材。源码其次,可安装Intel RealSense SDK 2.0,推荐采用预编译的debian包。安装过程中可能出现错误,如"realsense-viewer: Cannot access /sys/class/video4linux",这可能是内核未正确安装,需要卸载后重新安装。 在ROS环境中使用Realsense时,注意深度相机和RGB相机的坐标系需对齐。主要的话题包括对齐后的深度图像、彩色图像、未对齐深度图像等,关键信息可通过"/camera/color/image_raw"和"/camera/aligned_depth_to_color/image_raw"获取。官方文档和参考资料包括Depth Camera Di、Realsense Di使用笔记以及基于Di的ORB SLAM 2教程。Nvidia Jetson Xavier 安装Ubuntu.并配置环境
文章涉及Nvidia Jetson Xavier安装Ubuntu .并配置环境的详细步骤和注意事项,包括刷机、安装ROS melodic、Mavros、Realsense驱动、Cartographer依赖环境。具体步骤如下:
1. 刷机:使用NVIDIA官方SDK Manager工具进行刷机,安卓源码破解需要连接Xavier至Ubuntu系统,短接FC_REC和GND引脚,并选择合适的Jetpack版本(例如,Jetpack 4.5.1对应Ubuntu .)。在刷机过程中,需注意系统被安装到Xavier的EMMC中可能无法容纳所有组件包,因此,先仅选择Jetson OS进行安装,待系统迁移至NVMe SSD后再添加其他组件包。完成刷机后,系统迁移至NVMe SSD,重新安装时勾选其他组件包但不勾选Jetson OS。
2. 换源:在Xavier的Ubuntu系统中更换apt源,以优化软件包的下载速度。
3. 迁移系统:对于已经迁移过的固态硬盘,在再次迁移系统时,建议先使用gparted进行格式化,以避免迁移后无法进入系统的问题。
4. 刷机-软件包:在系统迁移后,使用SDK Manager安装所需软件包,确保版本与之前安装一致,避免重新刷写Ubuntu系统。
5. ROS melodic:手动安装ROS melodic,可能需解决清华源问题,确保ROS源正确设置。
6. Mavros:Xavier的Mavros安装无需额外安装px4仿真所需组件,详细操作参考相关文档。
7. Realsense - Xavier:安装D、T等Realsense相机驱动,注意版本兼容性。
8. Cartographer:使用脚本直接安装Cartographer依赖环境,无需考虑px4仿真依赖问题。
9. Uav_ctrl:集成px4-avoidance、detect、uav_robot,与Cartographer组成完整项目代码,c 游戏实现源码建议将xavier_sh脚本拷贝至“~/”下,便于SSH连接。
. Ego-planner:使用ego-planner-swarm,需要深度图(D /camera/depth/xxx)、里程计数据。
. PX4飞控设置:设置视觉飞行参数、激光定高、机载电脑连接、其他设置,如视觉飞行参数设置、激光定高、机载电脑与PX4飞控的连接设置等。
. SSH连接:在没有外接屏幕、键盘、鼠标的情况下设置Ubuntu系统SSH环境,便于通过网线登录并查看无线连接信息,以便无线SSH连接。
. USB端口绑定:为避免使用相同ID的USB设备时混淆,通过绑定固定的USB端口名称,简化设备的识别与使用。
. Realsense问题解决:针对Realsense摄像头启动后需重新插拔才能读取数据的问题,进行文件修改尝试,但可能需回退修改内容。
以上步骤涵盖了从硬件准备、系统刷机、软件安装到特定应用环境配置的全过程,旨在为用户提供一个从零开始到全面运行的系统构建指南。具体操作过程中,需根据实际情况调整步骤和参数,确保设备和软件兼容性,并注意系统的稳定性和安全性。
ubuntu . 上qt+opencv+realsense应用程序配置,构建和发布
本文记录了在ubuntu .系统上配置并发布一个基于qt、opencv和realsense的程序的过程。主要内容分为以下几个部分:代码结构与依赖关系、环境搭建、springmvc包扫描源码cmakelists文件编写与构建,以及程序发布。
首先,选择ubuntu . desktop版本作为操作系统,因为它支持qt gui的使用。通过cmake-gui工具安装了cmake、opencv和realsense sdk。在安装opencv时,利用cmake-gui手动配置了详细设置,以匹配使用opencvworld库的需要。安装realsense sdk遵循官方文档指引,步骤清晰。同时,qt也通过cmake-gui完成安装,确保了头文件和库文件的正确配置。
接着,编写cmakelists.txt文件以构建代码结构。对于VolumeMeasure算法库,设置cmake版本、C++标准、链接库及路径。算法库编译成功后,使用add_subdirectory命令将Dimension依赖引入。在此过程中,注意了不同cmake版本与qt结合时的兼容性问题,以及变量作用域的管理。最终,cmakelists.txt成功引导了程序的构建,cmake、make、install流程顺利执行。
在环境搭建部分,通过cmake-gui配置cmake、opencv、realsense和qt,确保了开发环境的家庭财务系统 源码顺利搭建。在代码结构与依赖分析部分,详细描述了代码目录结构、文件组成,以及各部分之间的依赖关系,为后续开发提供了清晰的指引。
在程序发布阶段,虽然文中仅提及“还少个程序发布”,但可以理解为,完成构建后的程序通过指定的发布流程,实现了在目标环境(如嵌入式系统)上的部署与运行。这一阶段的详细步骤并未在文中详细展开,但基于先前的环境搭建与代码构建,程序发布应遵循相应的打包、编译与部署规范,确保程序能够在目标平台上正常运行。
综上所述,本文详细记录了在ubuntu .系统上配置并发布基于qt、opencv和realsense的程序的全过程,从环境搭建到代码构建,再到程序发布,提供了一套完整的开发流程与技术细节,为相关开发者提供了宝贵的参考与实践指导。
组合导航实践RealSense Di中的BMI
RealSense Di是集成了一颗博世BMI IMU的三维深度相机,它包含一个加速度传感器和一个陀螺仪,能够提供实时的动态数据。Di的RGB摄像头具备万像素,其分辨率在帧/秒的速度下可达×,在帧/秒的速度下可达×,拥有全局快门功能,适配快速运动场景。深度传感器基于结构光原理,发射±nm的红外光,实现三维空间的数据捕捉。
RealSense SDK2.0的安装与使用细节可以在官方资料中找到,参考资料1可以获取到详细的安装指南。SDK的示例代码和完整手册在资料2和资料3中可以找到,帮助开发者更好地掌握SDK的使用方法。在Ubuntu .的虚拟机中,按照资料4的指示,将USB设置为3.0模式,以确保Realsense设备能正常工作。在虚拟机中运行Intel RealSense Viewer,可以验证设备的正常工作状态。
关于获取IMU数据,可以参考官网提供的示例代码。编译和执行该代码的指令为:
在完成上述准备工作后,可以顺利地获取到RealSense Di设备中的IMU数据,进行进一步的数据分析和应用开发。
intelrealsense深度摄像头
在探索智能视觉的新边界,英特尔®实感™ D系列深度摄像头以其卓越的解决方案,为开发者、制造商和创新者提供了一站式深度感应视觉集成。这款革命性的技术赋予设备以三维感知,让原本二维的世界变得立体生动,增强了设备理解和互动环境的能力,为用户带来更为直观和沉浸的体验。
首先,我们来看看英特尔®实感™ D,这款高带宽立体摄像头,凭借其IP防护等级和Maxim串行器内置,即使在严苛环境下也能稳定工作。D的出现,为自主移动机器人市场注入了新的活力,为深度感知性能的提升提供了强大支持。
紧随其后的是Df,作为USB供电的典范,Df由一对深度传感器、红外通滤光片、RGB传感器和红外投影仪组成,是原型设备深度感知功能的理想扩展。Df在机器人技术中的应用尤为突出,红外通滤光片优化了深度噪声性能,为机器人在复杂环境中的精确导航提供了坚实保障。
对于追求精度的用户,D的亚毫米级检测能力进一步丰富了英特尔®实感™的深度摄像头阵容,让用户可以深入探索微小细节,开启近距观察世界的全新视角。
D作为D的升级版,性能提升两倍,SDK 2.0的推出确保了从一代到下一代的无缝过渡,提供卓越的视觉体验和精确度提升。
Di则将深度感应与IMU的精确运动追踪相结合,通过BMI惯性测量单元,为密集重建和机器人定位提供更丰富的数据。无论是工业级扫描还是机器人导航,Di都提供了强大的数据支持。
至于D,其USB供电设计、宽视野和全局图像快门,确保在动态场景下也能提供准确的深度感知,拓宽了设备的应用范围。D则凭借其窄视场和滚动图像快门,专为需要高分辨率测量的小型物体设计,确保了在精确度上的卓越表现。
这些英特尔®实感™深度摄像头,无论是D的工业级防护,Df的便捷连接,还是D和D的性能升级,都在不断推动着视觉感知技术的革新。景乘实业(北京)有限公司作为合作伙伴,提供专业服务,让这些创新技术更加贴近实际应用,为您的项目带来无与伦比的优势。
香橙派5安装Realsense,配置di深度相机
本文主要涉及两方面内容,一是如何在香橙派5上安装并配置Realsense与di深度相机,二是解决安装过程中的常见问题。对于安装过程,推荐参考《RK安装Realsense运行D、Di深度相机-CSDN博客》教程。然而,注意的是,教程中提及的SDK版本为2..0,实际操作时应下载与之对应的版本,即2..0,遵循教程操作通常能够成功安装。
在遇到安装问题时,可能的原因与香橙派5的CPU特性有关,尤其是与之前所用的设备有所不同。通过查找相关教程并结合实践,最终发现关键在于在cmake配置时加入了一些特定参数,这为解决安装问题提供了帮助。
另外,对于香橙派5在使用过程中遇到的看不到鼠标光标的问题,解决方案相对简单。在设置中进入Universal Access,找到Seeing/Cursor Size,并将其调整至最大。这种现象可能与屏幕显示特性有关,屏幕大小的微小差异可能会影响光标的显示效果。更换屏幕后,这一问题得到解决,表明光标大小设置是关键因素之一。
综上所述,对于在香橙派5上安装并配置Realsense与di深度相机的用户,需要注意SDK版本的兼容性,并且在cmake配置时添加必要的参数。同时,针对鼠标光标显示问题,调整其大小至最大值可有效解决。这些经验对于遇到类似问题的用户具有一定的参考价值。
Realsense SDK 2.0 + win + vs
在探讨Win系统安装REALSENSE SDK后,使用VS编译example时出现的问题,我们首先需要了解问题的起因。编译错误往往是由于路径差异导致。这通常发生在开发者试图在特定环境中执行操作时,系统未能正确识别所需资源的位置。
对于REALSENSE SDK的安装与设置,确保在安装过程中按照官方指南操作,正确配置环境变量至关重要。这包括将SDK的bin目录添加至系统环境变量的Path中,以便VS能够识别并使用相关工具。
在VS中尝试编译REALSENSE SDK的example时,如果遇到编译错误,首先要检查的是编译配置是否正确。确保已经选择了合适的平台(如x或x),并根据开发环境的实际情况调整。同时,确认VS的安装路径也正确设置,避免因路径问题导致的编译失败。
路径问题的解决办法主要有两种。一种是直接在编译命令中指定完整的路径,确保VS能够准确找到SDK相关文件。另一种方法是检查并更新环境变量,确保Path中包含了REALSENSE SDK的bin目录,以及VS安装目录中包含的任何必要工具或库。
在实际操作中,开发者可以通过检查并调整环境变量、执行编译命令时指定完整路径或使用VS的项目设置界面调整项目依赖,来解决路径差异导致的编译问题。通过这些步骤,可以确保REALSENSE SDK与VS的兼容性,顺利完成example的编译。
综上所述,Win系统上安装REALSENSE SDK后使用VS编译example时的路径差异问题,主要源于路径配置不当。通过正确设置环境变量、调整编译配置或指定完整路径,可以有效解决这一问题,顺利进行开发工作。
baxter realsensei easy_hand 手眼标定
在 Ubuntu . ROS melodic 环境下配置安装 Baxter realsensei easy_hand 手眼标定涉及以下步骤:
首先,安装 realsenseSDK2.0 和 ROS Wrapper for Intel RealSense。选择二进制安装或源码安装,根据个人需求进行。
接着,安装 easy-handeye 工具包,包括 aruco_ros 和 visp 的配置。确保网络连接稳定,以避免安装过程中的错误。
对于 rosdep 的安装问题,需执行 rosdep update 或在遇到错误时,重置 rosdep 环境。如果安装 transforms3d 时出现问题,直接安装此库以解决问题。
完成 rosdep 安装后,使用 catkin_make 命令构建项目。
进行 Baxter 手眼标定时,准备 ArUco marker,注意选择合适的 Dictionary、Marker ID 和 Marker size,并打印标定板。在 easy_handeye 文件夹内,创建并配置 baxter_realsense_calibration.launch 文件。
运行 baxter_realsense_calibration.launch 文件时,可能遇到 try passing the option "--force-discover" 错误,可尝试执行 sudo rm ~/.config/ros.org/rqt_gui.ini 并重新安装 OpenCV 来解决。
执行上述步骤后,即可完成 Baxter realsensei easy_hand 手眼标定,并成功发布 TF。参考相关文章和教程,以确保配置和操作的准确性。