Este documento foi desenvolvido em parceria com a equipe JUSTICE FTC TEAM #21036
[](https://docs.stemos.com.br/uploads/images/gallery/2024-09/captura-de-tela-2024-09-13-183914.png)Informações:
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As Limelights são fornecidas com uma imagem pré-instalada. Você provavelmente pode pular esta etapa por enquanto.
brew install libusb
brew install pkg-config
git clone --recurse-submodules --shallow-submodules --depth=1 https://github.com/raspberrypi/usbboot
cd usbboot
make
cd mass-storage-gadget64
sudo ../rpiboot -d .
- Enquanto o rpiboot estiver em execução, sua câmera será enumerada corretamente no macOS e no Linux
- Você precisa executar o rpiboot sempre que quiser fazer o flash.
- Mantenha pressionado o botão de configuração na Limelight e, enquanto o mantém pressionado, passe um cabo USB -> USB-C do laptop para a Limelight.
- Sua limelight será ligada automaticamente.
- Execute o “Balena Etcher”.
- Pode levar até 20 segundos para que o computador reconheça a câmera.
- Selecione a imagem .zip mais recente em sua pasta de downloads
- Selecione um dispositivo “Compute Module” no menu “Drives”.
- Clique em “Flash”.
- Após a conclusão do flash, remova o cabo USB da limelight.
### **Fiação do robô**
Quando estiver pronto para usar a LL no robô, passe um cabo USBC para USBA da LL3A para a porta USB 3.0 do Hub de Controle. A Limelight 3A não é compatível com o Google Coral. Ainda é possível usar pipelines de deteção e classificação neurais definindo o mecanismo de tempo de execução da rede neural como “cpu”
### **Configuração do hub de controle**
- Atualize o SO do Control Hub, o aplicativo DriverStation, o aplicativo RobotController e o SDK para as versões mais recentes.
- Conecte a Limelight ao ControlHub e aguarde até que a luz verde de status da Limelight comece a piscar
- Conecte o ControlHub à rede WiFi do robô
- No aplicativo FTC DriverStation, clique em “Configure Robot” (Configurar robô)
- Se você não tiver uma configuração ativa, talvez seja necessário criar uma nova.
- Clique no botão “scan”.
- Você deverá ver um “Dispositivo Ethernet” aparecer.
- Você pode editar o nome desse dispositivo para “limelight” para maior clareza.
- Agora você pode inicializar um objeto Limelight3A em seu código usando o mapa de hardware.
# Configuração do Pipeline da FIRST Tech Challenge
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Este documento foi desenvolvido em parceria com a equipe JUSTICE FTC TEAM #21036
O LimelightOS armazena até 10 pipelines de visão únicos. Um pipeline é como um pequeno programa que pega uma imagem, processa a imagem e fornece um objeto de resultados para ser usado no código do robô. Os pipelines funcionam entre 10 fps (Redes Neurais da CPU) e 90 fps (Rastreamento de Objetos Baseado em Cores). Para começar a ajustar os pipelines, ligue a Limelight ao seu computador e acesse [http://limelight.local:5801](http://limelight.local:5801) no seu navegador Web. Também pode acessar diretamente em [http://172.28.0.1:5801](http://172.28.0.1:5801) no Windows e [http://172.29.0.1:5801](http://172.29.0.1:5801) no Mac/ChromeOS/Linux. Se você for um utilizador avançado e tiver alterado o índice USB ou o nome do anfitrião da sua LL, pode acessar à interface web em http://172.28.(usb_index).1:5801, http://172.29.(usb_index).1:5801, ou http://(hostname).local:5801 Se tiver baixado o Limelight Hardware Manager, você pode utilizar o botão “scan” para encontrar o endereço IP da sua Limelight.Informações: Para editar vários pipelines, é necessário primeiro marcar a caixa de seleção “Ignore NetworkTables Index” na interface da Web. Isto diz à câmera para ignorar qualquer código que lhe diga para alterar as pipelines
### **Aba de Entrada** --- A Aba de Entrada aloja controles para alterar a imagem bruta da câmara antes de ser passada pelo pipeline de processamento. #### **Tipo de pipeline** Controla o tipo de pipeline desejado (AprilTags, Neural Networks, Python, etc.) #### **Imagem de origem** Controla a origem da imagem que é passada através do pipeline. Mude para “Snapshot” para testar os pipelines de visão em Snapshots armazenados.Este documento foi desenvolvido em parceria com a equipe JUSTICE FTC TEAM #21036
Exemplo básico para FTC: [Exemplo FTC](https://github.com/FIRST-Tech-Challenge/FtcRobotController/blob/master/FtcRobotController/src/main/java/org/firstinspires/ftc/robotcontroller/external/samples/SensorLimelight3A.java) Na FTC, pode-se utilizar o Android Studio, OnBot Java e Blockly para interagir com o seu Limelight. A maioria das aplicações requer menos de 10 linhas de código. Aqui está uma rápida visão geral do processo. ### **Uso básico** 1. Inicialize sua Limelight3A usando o mesmo nome que você usou durante a etapa de configuração do Control Hub. 2. Chame *pipelineSwitch()* para selecionar um dos 10 pipelines que você configurou usando a interface da Web 3. Chame *start()* para iniciar a sondagem de resultados em segundo plano a 100 sondagens por segundo.
public class Teleop extends LinearOpMode {
private Limelight3A limelight;
@Override
public void runOpMode() throws InterruptedException
{
limelight = hardwareMap.get(Limelight3A.class, "limelight");
telemetry.setMsTransmissionInterval(11);
limelight.pipelineSwitch(0);
/*
* Starts polling for data.
*/
limelight.start();
.
.
4. Chame *getLatestResult()* nos seus loops autónomos e de teleoperação para obter o último objeto LLResult
5. Utilize as funções *getTx()*, *getTy()* e *getBotpose()* do *LLResult* para guiar o seu robô.
while (opModeIsActive()) {
LLResult result = limelight.getLatestResult();
if (result != null) {
if (result.isValid()) {
Pose3D botpose = result.getBotpose();
telemetry.addData("tx", result.getTx());
telemetry.addData("ty", result.getTy());
telemetry.addData("Botpose", botpose.toString());
.
.
### **Utilização avançada**
1. Em casos de uso avançados podem exigir o uso das funções do *LLResult’s getColorResults()*, *getFiducialResults()*, etc.
// print some data for each detected target
if (result.isValid()) {
// Access fiducial results
List fiducialResults = result.getFiducialResults();
for (LLResultTypes.FiducialResult fr : fiducialResults) {
telemetry.addData("Fiducial", "ID: %d, Family: %s, X: %.2f, Y: %.2f", fr.getFiducialId(), fr.getFamily(),fr.getTargetXDegrees(), fr.getTargetYDegrees());
}
// Access color results
List colorResults = result.getColorResults();
for (LLResultTypes.ColorResult cr : colorResults) {
telemetry.addData("Color", "X: %.2f, Y: %.2f", cr.getTargetXDegrees(), cr.getTargetYDegrees());
}
}
2. Para obter a máxima precisão de localização 3D, chame *updateRobotOrientation()* e utilize *getBotPose_MT2().* O MegaTag2 é um localizador de robôs fundido com IMU que utiliza a imu para resolver o problema de ambiguidade que é fundamental para todos os alvos planares, como os AprilTags.
while (opModeIsActive()) {
YawPitchRollAngles orientation = imu.getRobotYawPitchRollAngles();
telemetry.addData("Yaw (Z)", "%.2f Deg. (Heading)", orientation.getYaw(AngleUnit.DEGREES));
limelight.updateRobotOrientation(orientation.getYaw(AngleUnit.DEGREES));
LLResult result = limelight.getLatestResult();
if (result != null) {
if (result.isValid()) {
Pose3D botpose = result.getBotpose_MT2();
.
.
Para mais informações, consultar a
[página de programação FTC](http://docs.limelightvision.io/docs/docs-limelight/apis/ftc-programming)
# Melhores práticas da FIRST Tech Challenge
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Este documento foi desenvolvido em parceria com a equipe JUSTICE FTC TEAM #21036
### **Lista de verificação da preparação do evento FTC** - Baixe e faça backup de todos os pipelines para o seu laptop de programação. - Baixe uma cópia da imagem mais recente da Limelight para seu laptop de programação. - Registre uma lista de seus pipelines e seus índices. 1. Alvo duplo baixo 2. Alvo duplo alto Carga - Adicione alívios de tensão ao cabo USB da Limelight. - Considere a possibilidade de colar todas as conexões com cola quente. ### **Lista de verificação antes da partida** - Verifique o cabo USB da sua Limelight. - Verifique se há parafusos soltos no robô. Você pode usar um marcador permanente para ver se há mudanças na rotação dos parafusos.