kinect2.0驱动最新版本是专为该设备开发的驱动程序,确保用户能够使用相关的外围设备。微软不仅提供了这个驱动,还开放了22种示例代码供下载,使得开发人员可以根据个人喜好重新编排并编写代码,从而更有效地利用外设进行游戏开发。
cd ~/Workspace/catkin_ws_kinect2 && mkdir src && cd srcgit clone https://github.com/code-iai/iai_kinect2.gitcd iai_kinect2rosdep install --from-paths . --ignore-src -rcd ~/Workspace/catkin_ws_kinect2catkin_make -DCMALE_BUILD_TYPE="Release"
在执行rosdep install -r --from-paths .时可能汇报错:
没有关系,这些依赖库就是我们之后要安装的,忽视就好了.
catkin_make
source devel/setup.bash roslaunch kinectt2_bridge kinect2_bridge.launch #使用roslaunch启动相关节点
再开一个终端
source devel/setup.bash rosrun kinect2_viewer kinect2_viewer sd cloud
在窗口中按下s键进行彩色图像与深度图像的保存,默认保存终端开启的当前目录,可以先建立一个save目录,再执行上述命令进行保存操作用于保存深度图彩色图
a calibration tool for calibrating the IR sensor of the Kinect One to the RGB sensor and the depth measurements
a library for depth registration with OpenCL support
the bridge between libfreenect2 and ROS
a viewer for the images / point clouds
从以上功能中可以看出,IAI Kinect2包的使用,需要在系统中安装libfreenect2,就是我们第一步中所安装的驱动包。
Natal中有一个功能强大的感觉阵列,对于新手来说,它拥有一个数字视频摄像头。能从事捕捉图片到识别颜色等多项工作。而Natal中的麦克风则可以在短时间内采集多次声音数据,以便把玩家和同处在一间房间中的其它人分开。
当然这些智能离不开软件的支持,而这方面是微软的强项。
特制的软件已经把Natal训练得能成功识别人的脸部细节变化。而在识别人体动作的时候,精度可以达到4厘米。
09年微软收购了以色列公司3DV,让人们以为Natal的技术是源自3DV的ToF(time of flight)摄像头。
3DV的感光芯片由于要测量光飞行时间,所以需要做到飞秒级的快门。据说他们在芯片中用到砷化镓,使其时钟频率提高到上百G。
但这样做会使其成本升高,很难想象微软能把这样的技术做进游戏机这样的消费电子品里面。
2010年1月,微软的开发人员明确表示:Natal并不是基于ToF的原理。2010年4月,另一家以色列公司(以色列人还真厉害)PrimeSense才确认为微软提供了其三维测量技术,并应用于Project Natal。
在PrimeSense公司的主页上提到其使用的是一种光编码(light coding)技术。不同于传统的ToF或者结构光测量技术,light coding使用的是连续的照明(而非脉冲),也不需要特制的感光芯片,而只需要普通的CMOS感光芯片,
这让方案的成本大大降低。
Light coding,顾名思义就是用光源照明给需要测量的空间编上码,说到底还是结构光技术。但与传统的结构光方法不同的是,他的光源打出去的并不是一副周期性变化的二维的图像编码,而是一个具有三维纵深的“体编码”。这种光源叫做激光散斑(laser speckle),是当激光照射到粗糙物体或穿透毛玻璃后形成的随机衍射斑点。
这些散斑具有高度的随机性,而且会随着距离的不同变换图案。也就是说空间中任意两处的散斑图案都是不同的。只要在空间中打上这样的结构光,整个空间就都被做了标记,把一个物体放进这个空间,只要看看物体上面的散斑图案,
就可以知道这个物体在什么位置了。当然,在这之前要把整个空间的散斑图案都记录下来,所以要先做一次光源的标定。在PrimeSense的专利上,
标定的方法是这样的:每隔一段距离,取一个参考平面,把参考平面上的散斑图案记录下来。假设Natal规定的用户活动空间是距离电视机1米到4米的范围,
每隔10cm取一个参考平面,那么标定下来我们就已经保存了30幅散斑图像。需要进行测量的时候,拍摄一副待测场景的散斑图像,
将这幅图像和我们保存下来的30幅参考图像依次做互相关运算,这样我们会得到30幅相关度图像,而空间中有物体存在的位置,
在相关度图像上就会显示出峰值。把这些峰值一层层叠在一起,再经过一些插值,就会得到整个场景的三维形状了。
每个人都能享受到Natal带来的乐趣。从4、5岁的孩子到60岁的老人。
小孩可以通过自己的蹦蹦跳跳玩一些体育健身的游戏,而年轻人可以通过自己灵活的动作来玩一些动作或者射击游戏。
不要忘了,Milo(kinect宣传演示中的一个虚拟人物,一个小男孩儿)非常想和你交朋友,它的人工智能简直让人感觉在和一个真人在谈话。
首先,从菜单进入游戏的过程,就是一种很新奇的感觉,和科幻世界一样。你用手挥啊挥,不用任何按键,就可以选择好各种选项并进入游戏。对于这种动作感应的平台来讲,运动类游戏很明显是最卖座的游戏,这个从 Wii Sports 就可以看出来。比如 Kinect Sports,包含足球,橄榄球,滑雪,拳击,赛马等游戏,都非常有趣,因为这是大刀阔斧,全身的运动!比如滑雪,如果用手柄,那就是你旋转手柄来控制滑雪者的动作。但在 kinect 上,是你用实际的滑雪姿势下蹲,身体左右摇摆来控制方向,两手前后摆动来控制滑雪的动作。这是完全不同的体验,当然不仅仅是娱乐上,同时也是体力上。我玩了 10 分钟就全身大汗了。
其次,精度好得超乎我的想象。对身体的 tracking 非常准确,对不同的身体部位也辨认得很好。比如我的手举手落,脚的移动,摇头晃脑,Kinect 都能马上在屏幕中体现出来。如果你不追究细节,比如手指的动作之类的,你还真以为是一个电子镜子。除了乒乓球这种对手腕运动检测要求很高的运动 Kinect 很难处理以外,其他运动都没有问题。关于实时的问题,很遗憾,并不是很完美。这样说吧,你做一个动作到实际的屏幕体现,是 0.2 – 0.5 秒的延迟,这也是Kinect 配套游戏大多数都是休闲类的原因。要是第一人称射击这种游戏,没法玩。不过普通的休闲游戏,完全没有能影响游戏体验的延迟。
其三,用 Kinect 玩这种游戏,和用 Wii 玩运动游戏是完全不同的效果。如果玩过 Wii 的同学会知道,玩 Wii 也是玩一会就会出汗,而且感觉累。但具体问哪里累,答案都是一样的:手腕和胳膊。因为你只用手腕和胳膊玩 Wii。这样玩多了其实是不好的,容易引发一些疲劳症。用 Kinect,你就完全没有这种担心了。蹦跳,左右移动,甩手,踢脚,一种运动该怎么玩,在游戏里就怎么玩。相当棒的体验。
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