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109 resultados encontrados

Rastreando AprilTrags

Limelight Pipeline de AprilTags

As AprilTags são rastreadas usando os valores "tx", "ty" e "ta" no NetworkTables, da mesma forma que os alvos retro-refletivos padrão! Nenhuma alteração de código é necessária para atualizar um robô de rastreamento retro-refletivo para AprilTags. "botpose" e ...

AprilTags 3D

Limelight Pipeline de AprilTags

Existem três níveis de rastreamento 3D de AprilTag no Limelight OS: Rastreamento de ponto de interesse (Fácil de usar, não requer alterações de código, compatível com "tx" e "ty"). Rastreamento 3D completo. Localização do robô. Todos os dados 3D são acessíve...

Localização do robô com MegaTags

Limelight Pipeline de AprilTags

Se a pose do robô no espaço Limelight foi configurada na interface web e um mapa de campo foi carregado através da interface web, então a localização do robô no espaço de campo estará disponível através do array "botpose" nas networktables (x, y, z em metros,...

Sistema de coordenadas 3D em detalhes

Limelight Pipeline de AprilTags

Espaço da câmera da LimeLight Sistema de Coordenadas Cartesianas 3D com (0,0,0) na lente da câmera. X+ → Apontando para a direita (se você estivesse incorporando a câmera) Y+ → Apontando para baixo Z+ → Apontando para fora da câmera Espaço do alvo Sistema de ...

Ferramenta de construção de mapa

Limelight Pipeline de AprilTags

A ferramente de construir mapa é um editor 3D completo para mapas de AprilTags.

Começando com Redes Neurais

Limelight Pipelines de Redes Neurais

Com os pipelines de redes neurais do Limelight, desafios de visão computacional que antes eram considerados impossíveis agora são triviais. A visão baseada em aprendizado já desempenha um papel enorme em robôs de última geração e veículos autônomos, então esta...

Treinando um modelo de classificação customizado

Limelight Pipelines de Redes Neurais

Google Teachable Machine é uma ferramente totalmente baseada em navegador que permite o usuário criar modelos de classificação sem código ou conhecimento avançado de machine learning. Coleção de dados Reúna imagens para cada classe que você deseja reconhecer....

Treinando um modelo de detecção customizado

Limelight Pipelines de Redes Neurais

Com roboFlow, Google Colab, e seu próprio conjunto de dados, você pode rapidamente treinar seus modelos de detecção customizados para LimeLight.

Pipelines com Python

Limelight Pipeline com Python

Com scripts em Python, você pode aproveitar todo o poder do OpenCV para construir rapidamente seus próprios pipelines. O interpretador Python está integrado ao backend em C++ do Limelight, portanto, erros e falhas são tratados de maneira elegante. Os pipeline...

Pro Pipelines com Python

Limelight Pipeline com Python

Os pipelines SnapScript Pro são programados no VSCode e implantados por meio do plugin Limelight VSCode. Se o seu pipeline precisar de vários arquivos Python, arquivos de ativos adicionais, ou se você quiser garantir que seu código Python esteja em controle d...

NetworkTables API completa

Limelight API's

Dados básicos de segmento Use os seguintes códigos: Java NetworkTableInstance.getDefault().getTable("limelight").getEntry("<variablename>").getDouble(0); LABView Para retornar os dados: Parâmetro Descrição tv Se tem algum alvo válido (0 ou 1) tx D...

Cinemática da Mecanum

Programando uma Mecanum Programação

O sistema de tração Mecanum é um tipo de sistema de tração muito popular na FTC®. Os sistemas de tração Mecanum permitem movimentos holonômicos. Isso significa que o sistema de tração é capaz de se mover em qualquer direção enquanto gira: para frente, para trá...

Orientação ao campo

Programando uma Mecanum Programação

Com a condução Mecanum centrada no campo, o joystick de translação controla a direção do robô em relação ao campo, em vez do quadro do robô. Isso é preferido por alguns drivers e torna algumas ações evasivas mais fáceis, pois é possível girar enquanto se trans...

Introdução

Utilizando o IMU Interface universal do IMU

Em setembro de 2022, a REV Robotics começou a enviar Control Hubs com uma Unidade de Medição Inercial (IMU) interna diferente. O novo chip IMU é o BHI260AP, substituindo o chip IMU BNO055 do Hub existente. Ambos são da Bosch Sensortec. Uma IMU pode medir muit...

Configuração do IMU

Utilizando o IMU Interface universal do IMU

A configuração do IMU do robô é automática e não deve precisar de alterações. Mas aqui está como confirmar ou renomear o IMU configurado. Em um aplicativo DS conectado, toque no ícone de 3 pontos no canto superior direito e depois toque em Configure Robot. Pa...

Instalação do Hub

Utilizando o IMU Interface universal do IMU

Sob o SDK 8.1, você pode especificar a orientação física do Hub no robô. Isso permite que você receba valores de ângulo da IMU expressos nos eixos do robô, o que é útil para entender e gerenciar o movimento do robô. Antes de começar a programar, vamos discuti...

Programando o IMU

Utilizando o IMU Interface universal do IMU

O SDK 8.1 oferece novas classes e métodos que se aplicam universalmente a ambos os tipos de IMU. Uma vez configurado, o tipo de IMU não afetará sua programação. Os passos para programação incluem: Configurar os parâmetros do IMU ou usar os padrões. Inicializ...

EasySTEAM IDE

Guia de uso Instalação

Uma das formas de começar a utilizar a placa EasySTEAM é fazer o download do ambiente de desenvolvimento próprio para a placa. Assim, siga as etapas descritas abaixo para começar a instalação do programa. Acesse o seguinte endereço: EasySTEAM IDE Clique em ...

Driver

Guia de uso Instalação

Ao abrir o programa baixado anteriormente pela primeira vez, deve aparecer uma janela semelhante a essa pedindo uma instalação. Ela inicia o procedimento para a instalação dos drivers que fazem a placa ser reconhecida pelo computador - e ser, portanto, uma...

Interface

Guia de uso Visão geral

Após concluirmos as instalações, uma tela semelhante a essa deve ser obtida. Após criarmos um novo projeto ou abrir um projeto existente, encontraremos as 5 áreas principais da interface que serão descritas nas páginas seguintes.