Qual câmera eu quero utilizar?

A primeira pergunta que devemos fazer quando escolher uma câmera ou um co-processador é "o quê eu quero que ela faça?"

AprilTags

Na escolha de um sistema para trabalhar com AprilTags, é importante considerar fatores como: desempenho em tempo real e integração com o robô.

Comparação de soluções para Detecção de AprilTags

Solução	Prós	Contras
Limelight 4 com o Hailo-8	- Localização de AprilTags Acelerada pelo Hailo (2x-3x mais rápida que a localização de AprilTags em CPU) - Projetada para a detecção de AprilTags - IMU interno para algoritmo de estimação de posição - Amplo FOV (80 x 56 graus) - Algoritmos de estimação de posição da Limelight - Câmera monocromática (não enxerga cores)	- Investimento mais alto - Dependência das atualizações feitas pela equipe da Limelight
Limelight 4	- IMU interno para algoritmo de estimação de posição - Projetada para a detecção de AprilTags - Amplo FOV (80 x 56 graus) - Maior poder de processamento - Algoritmos de estimação de posição da Limelight - Câmera monocromática (não enxerga cores)	- Investimento mais alto - Dependência das atualizações feitas pela equipe da Limelight
Limelight 3G	- Projetada para a detecção de AprilTags - Amplo FOV (80 x 56 graus) - Excelente desempenho em baixa luz - Algoritmos de estimação de posição da Limelight - Câmera monocromática (não enxerga cores)	- Limitada a tarefa de deteção de Apriltag - Dependência das atualizações feitas pela equipe da Limelight
Limelight 3	- Desempenho extremamente confiável - Mesmos algoritmos de estimação de posição da Limelight 3G	- Menos poder de processamento que a versão 3G para Apriltags - Não foi criada especificamente para detecção de Apriltags - Dependência das atualizações feitas pela equipe da Limelight - FOV um pouco menor que a 3G
Orange PI 5 com PhotonVision	- Extremamente versátil Suporta até 3 Câmeras fazendo detecção ao mesmo tempo - Podem ser utilizadas câmeras monocromáticas	- Configuração mais complexa - Requer otimização manual para melhor desempenho.

Detalhes das Soluções

Limelight 4:
- Solução mais recente da Limelight
- Tem como objetivo, corrigir erros que a 3G tinha e aumentar o processamento
- Tem a opção de comprar junto com o Hailo-8, que trás 2x-3x mais processamento, além de features de machine learning
Limelight 3G:
- Otimizada para tarefas como detecção de AprilTags e alinhamento automático.
- Inclui hardware robusto e software especializado para processamento de Apriltags para estimativa de posição
- Ideal para equipes que buscam uma solução completa e de fácil implementação.
Limelight 3:
- Modelo anterior à 3G
- Oferece suporte confiável para detecção de AprilTags com desempenho sólido e outras funcionalidades de detecção oferecidas pela Limelight
- Excelente para equipes que desejam um equilíbrio entre custo e funcionalidade
Orange PI 5 com PhotonVision:
- Uma solução flexível que a Orange PI para executar o PhotonVision.
- Suporta uma ampla variedade de câmeras, permitindo personalização conforme a necessidade.
- Requer mais conhecimento técnico, mas é uma opção poderosa e mais em conta
- No caso das Apriltags, você pode utilizar outros Co-processadores para essa detecção, porém a performance é sacrificada.
- Cheque a lista de desempenho de Câmeras e Co-processadores feita pelo time da PhotonVision

Detecção de Objetos

A detecção de objetos é um recurso importante para robôs na FRC, especialmente quando se trata de identificar e rastrear game pieces, obstáculos e outras entidades no campo. Utilizando algoritmos baseados em redes neurais e processamento de imagens, os sistemas de detecção de objetos podem trazer precisão e rapidez às ações do robô.

Sistema	Prós	Contras
Limelight 4 com o Hailo-8	- Detecção de objeto com YoloV8 na Hailo-8 em 80FPS - Amplo FOV (80 x 56 graus) - Algoritmos de estimação de posição da Limelight - Câmera monocromática (não enxerga cores)	- Investimento mais alto - Dependência das atualizações feitas pela equipe da Limelight
Limelight 4	- Detecção de Objetos com MobileNet na CPU a 20 FPS - Amplo FOV (80 x 56 graus) - Maior poder de processamento - Algoritmos de estimação de posição da Limelight	- Investimento mais alto - Dependência das atualizações feitas pela equipe da Limelight
Limelight 3 com Google Coral	- Integração nativa com redes neurais prontas ou customizáveis - Pipelines Python customizáveis - Fácil configuração.	- Utiliza apenas 1 câmera
PhotonVision com Orange Pi 5/5+	- Suporte a redes neurais avançadas distribuidas pelo time da Photonvision - Suporta até 3 câmeras fazendo detecção	- Configuração técnica necessária.

Detalhes das Soluções

Limelight 4:
- Solução mais recente da Limelight
- Tem a opção de comprar junto com o Hailo-8, acelerador de machine learning similar ao Google Coral porém mais poderoso
- 2x mais processamento que a 3
Limelight 3 com Google Coral
- Suporte a detecção de objetos utilizando redes neurais.
- Integração nativa com o Google Coral via USB
- USB 3.0 (5 Gbps) para conexão com o Google Coral.
- Ventilador com velocidade variável e desempenho térmico otimizado.

A Limelight DEVE ser utilizada com o Google Coral para uma detecção de objetos robusta

PhotonVision com Orange Pi 5/5+
- Suporte a redes neurais avançadas como YOLO ou TensorFlow Lite.
- Personalização completa para detecção de objetos e outras tarefas de visão.
- A Orange Pi 5/5+ oferece desempenho comparável a outros co-processadores de alto nível, mas com menor custo.
- Suporte a câmeras de alta resolução.
- A própria equipe deve fazer uma solução de resfriamento

O Co-processador DEVE ser a para uma detecção de objetos robusta