Intel Realsense T265使用教程

2023-12-26 08:16:45

Intel Realsense T265使用教程

1 T265参数
2 T265 数据读取
- 2.1 环境安装
- 2.2 读取T265内外参数信息
3、使用ROS包读取T265数据
4、使用Opencv库读取T265
参考资料

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

3、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

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 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

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。

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

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

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

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

step4 重新启动测试demo即可查看到图像数据

roslaunch realsense2_camera demo_t265.launch

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

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-2_allsobaiduend~default-2-104495156.nonecase&utm_term=t265%E8%BE%93%E5%87%BAimu

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