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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