DepthAI ROS 驱动程序

目前，推荐使用 depthai_ros_driver 包中的可执行文件来启动相机。这将使相机以 ROS2 组件/ROS1 Nodelet 形式运行，并通过 ROS 参数自定义相机配置。ROS2 和 ROS1 的主要 API 差异在于参数命名约定不同：ROS2 中使用 . 作为命名空间分隔符，而 ROS1 中使用 _。例如，ROS2 中为 camera.i_pipeline_type，ROS1 中为 camera_i_pipeline_type。为简便起见，本自述文件采用 ROS2 约定。所有可用参数及其默认值的列表可参见自述文件末尾。以 r_ 开头的参数可以在运行时自由修改，例如使用 rqt。以 i_ 开头的参数在相机初始化时设置，要更改它们，需调用 stop 和 start 服务。这可用于在运行时热切换神经网络、更改分辨率等。

启动文件

我们为 depthai-ros-driver 包提供了一些示例：

camera.launch.py 以 RGBD 模式启动相机，并在空间（Mobilenet）模式下加载神经网络。
rgbd_pcl.launch.py 以基本 RGBD 配置启动相机，不加载任何神经网络。同时加载用于 RGBD 点云的 ROS 深度处理节点。
example_multicam.launch.py 同时启动多个相机，每个相机位于不同的容器中。编辑 config 目录下的 multicam_example.yaml 配置文件以更改参数。
example_segmentation.launch.py 以 RGBD + 语义分割模式启动相机（pipeline_type=RGBD, nn_type=rgb）。
pointcloud.launch.py - 类似于 rgbd_pcl.launch.py，但不使用 RGB 组件生成点云。
example_marker_publish.launch.py 启动 camera.launch.py 以及一个小型 Python 节点，该节点将检测到的对象发布为标记/坐标系变换。
rtabmap.launch.py 启动相机和 RTAB-MAP RGBD SLAM（需要先安装：sudo apt install ros-$ROS_DISTRO-rtabmap-ros）。可能需要通过参数设置手动对焦。

启动方式如下：

ros2 launch depthai_ros_driver camera.launch.py (ROS2)
roslaunch depthai_ros_driver camera.launch (ROS1)

基于外参发布坐标系变换

默认情况下，相机变换基于 CAD 模型的默认 URDF 描述发布。可通过使用 depthai_bridge 中的 TFPublisher 类覆盖此行为，该类基于设备的相机校准数据重新发布带有更新信息的描述。要在 depthai_ros_driver 中启用此行为，可使用以下参数：

camera.i_publish_tf_from_calibration - 设置为 true 将启动 TFPublisher

然后可设置以下参数：

camera.i_tf_camera_name - 如果未设置，默认为节点名称
camera.i_tf_camera_model - 如果未设置，将自动检测。如果节点无法检测到相机的 STL 文件，则设置为 OAK-D。若要显式设置，可在 camera.launch.py 中设置 override_cam_model:=true
camera.i_tf_base_frame
camera.i_tf_parent_frame
camera.i_tf_cam_pos_x
camera.i_tf_cam_pos_y
camera.i_tf_cam_pos_z
camera.i_tf_cam_roll
camera.i_tf_cam_pitch
camera.i_tf_cam_yaw

使用 camera.launch.py 时，可设置 pass_tf_args_as_params:=true，以便将坐标系变换参数用于填充这些参数。例如：

ros2 launch depthai_ros_driver camera.launch.py pass_tf_args_as_params:=true parent_frame:=map cam_pos_x:=1.0 imu_from_descr:=true

还可以通过 camera.i_tf_custom_urdf_path 和 camera.i_tf_custom_xacro_args 设置自定义 URDF 路径（目前仅支持绝对路径）和自定义 xacro 参数。请注意，必须运行 robot_state_publisher。

关于外参的说明

如果您的相机 IMU 未经校准，则会显示警告，并且 IMU 将以零旋转和平移发布。

您可以通过设置 camera.i_tf_imu_from_descr: true 来覆盖此行为。这将根据相机模型从 URDF 发布默认的 IMU 外参。

可用的传感器及其分辨率：

IMX378 - {"12MP", "4K", "1080P"}, 默认 1080P
OV9282 - {"800P", "720P", "400P"}, 默认 800P
OV9782 - {"800P", "720P", "400P"}, 默认 800P
OV9281 - {"800P", "720P", "400P"}, 默认 800P
IMX214 - {"13MP", "12MP", "4K", "1080P"}, 默认 1080P
IMX412 - {"13MP", "12MP", "4K", "1080P"}, 默认 1080P
OV7750 - {"480P", "400P"}, 默认 480P
OV7251 - {"480P", "400P"}, 默认 480P
IMX477 - {"12MP", "4K", "1080P"}, 默认 1080P
IMX577 - {"12MP", "4K", "1080P"}, 默认 1080P
AR0234 - {"1200P"}, 默认 1200P
IMX582 - {"48MP", "12MP", "4K"}, 默认 4K
LCM48 - {"48MP", "12MP", "4K"}, 默认 4K

设置 RGB 参数

默认情况下，RGB 相机输出 ISP 帧。要设置输出图像的自定义宽度和高度，可以设置 i_isp_num 和 i_isp_den，它们会缩放图像尺寸（默认为 2 和 3，因此从 1920x1080 变为 1280x720），请注意，要使 RGBD 对齐正常工作，结果宽度和高度必须能被 16 整除。此外，你可以设置 i.output_isp: false 来使用 video 输出，并使用 i_width 和 i_height 参数设置自定义尺寸。

设置立体视觉参数

深度对齐

当设置 stereo.i_align_depth: true 时，立体视觉输出会对齐到由 stereo.i_board_socket_id 参数（默认为 0/CAM_A）指定的板载接口。你可以通过设置，例如对于右侧流，设置 i_publish_right_rect: true 来启用校正后的立体视觉流。你也可以设置 i_publish_synced_rect_pair: true 来获取具有相同时间戳的两张图像。

立体视觉接口顺序

默认情况下，右相机在用于立体视觉计算时被视为第一个，这反映在 CameraInfo 消息中。如果你想反转该逻辑，请设置 stereo.i_reverse_stereo_socket_order: true（这也可以为单个传感器设置）。

自定义传感器接口

用于计算立体视觉对的传感器配置可以通过编程方式完成，例如在构建自定义流程时在 Stereo 节点的构造函数中指定，或通过参数 stereo.i_left_socket_id/stereo.i_right_socket_id 指定。请注意，目前如果你想使用 RGB/中心接口而不是给定的某个对，你需要为此构建自定义流程。

特征跟踪器

每个传感器节点（以及来自 Stereo 节点的校正流）都可以选择添加 FeatureTracker 节点，该节点发布 depthai_ros_msgs/msg/TrackedFeatures 消息。要启用特征，例如在 RGB 节点上，设置 rgb: i_enable_feature_tracker: true。要启用在校正流上发布，设置例如 stereo: i_left_rect_enable_feature_tracker。

设置 IMU 参数

参数：

i_acc_freq: 400 - 加速度计传感器频率
i_acc_cov: 0.0 - 加速度计协方差
i_batch_report_threshold: 1 - 批量报告大小
i_enable_rotation: false - 是否启用旋转向量和磁力计数据（当使用 IMU_WITH_MAGN/IMU_WITH_MAGN_SPLIT 消息类型时可用）
i_gyro_cov: 0.0 - 陀螺仪协方差
i_gyro_freq: 400 - 陀螺仪频率
i_mag_cov: 0.0 - 磁力计协方差
i_mag_freq: 100 - 磁力计频率
i_max_batch_reports: 10 - 每批最大报告数
i_message_type: IMU - ROS 发布者类型：
IMU - sensor_msgs/Imu
IMU_WITH_MAG - depthai_ros_msgs/ImuWithMagneticField
IMU_WITH_MAG_SPLIT - 两个发布者 - sensor_msgs/Imu 和 sensor_msgs/MagneticField
i_rot_cov: -1.0 - 旋转协方差
i_rot_freq: 400 - 旋转频率
i_sync_method: LINEAR_INTERPOLATE_ACCEL - 同步方法。可用选项：
COPY
LINEAR_INTERPOLATE_GYRO
LINEAR_INTERPOLATE_ACCEL
i_rotation_vector_type - 旋转向量类型，更多信息请参考此链接。可用选项：
ROTATION_VECTOR
GAME_ROTATION_VECTOR
GEOMAGNETIC_ROTATION_VECTOR
ARVR_STABILIZED_ROTATION_VECTOR
ARVR_STABILIZED_GAME_ROTATION_VECTOR

停止/启动相机以节能/重新配置

停止相机也可用于节能，因为流程会从设备中移除。当相机停止时，话题也会被移除。还有一个选项可以在相机遇到错误时启用自动重启。为此，设置 camera.i_restart_on_diagnostics_error: true。

流程参数

对于参数本身，有几个关键参数决定了相机的行为。

camera_i_pipeline_type 可以是：
RGB - 仅发布 RGB 流，NN 可用
RGBD - 发布 RGB + 深度流（设置 i_publish_topic 为左、右相机以启用它们），NN 和 Spatial NN 可用
Stereo - 发布来自左右传感器的流，NN 可以为每个传感器单独设置
RGBStereo - 发布 RGB + 左 + 右流，NN 可以为每个传感器单独设置
Depth - 仅发布深度流，NN 可以通过参数在立体视觉节点上设置
CamArray - 发布所有检测到的传感器的流，NN 可以为每个传感器单独设置
Tof - 仅发布 TOF 流，没有 NN 可用
DepthTof - 发布深度 + TOF 流，特定于 OAK-D-SR-POE，NN 可以通过参数在立体视觉节点上设置
StereoToF - 发布立体视觉 + TOF 流，特定于 OAK-D-SR-POE，NN 可以通过参数在立体视觉节点上设置
RGBToF - 发布 RGB + TOF 流，特定于 OAK-D-SR-POE，NN 可以通过参数在立体视觉节点上设置这告诉相机是否应加载立体视觉组件。默认设置为 RGBD。也可以创建自定义流程，因为所有类型都被定义为插件。

为了做到这一点，你可以创建一个自定义包（假设名为 test_plugins），在该包中创建一个可执行文件（test_plugins.cpp）。在该文件中，定义一个继承自 depthai_ros_driver::pipeline_gen::BasePipeline 并重写 createPipeline 方法的自定义插件。之后导出该插件，例如：

1#include <pluginlib /class_list_macros.hpp>
2  PLUGINLIB_EXPORT_CLASS(test_plugins::Test, depthai_ros_driver::pipeline_gen::BasePipeline)

添加插件定义：

Xml

1<library path="test_plugins">
2    <class type="test_plugins::Test" base_class_type="depthai_ros_driver::pipeline_gen::BasePipeline">
3      <description>测试管道。</description>
4    </class>
5  </library>

现在你可以将创建的插件用作管道，只需将 camera.i_pipeline_type 设置为 test_plugins::Test。

神经网络

配置带有3个传感器的相机的基本选项可以通过3个 camera 参数控制：

camera.i_nn_type 可以是 none、rgb 或 spatial。它决定加载的神经网络是否需要深度信息（例如，提供3D格式的检测结果）。默认设置为 spatial。
camera.i_mx_id / camera.i_ip / camera.i_usb_port_id 用于连接到特定相机。如果未设置，会自动连接到下一个可用设备。你可以通过运行默认启动文件从日志中获取这些参数。
nn.i_nn_config_path 表示包含加载何种神经网络以及使用何种参数的JSON文件路径。目前我们提供加载MobileNet、Yolo和Segmentation（不支持spatial）模型的选项。要查看它们的示例配置，请跳转到 depthai_ros_driver/config/nn。默认为 depthai_ros_driver 中的 mobilenet.json。

要使用提供的示例神经网络，你可以将路径设置为：

depthai_ros_driver/segmentation
depthai_ros_driver/mobilenet
depthai_ros_driver/yolo

你也可以选择通过在特定传感器上设置 sensor_name.i_enable_nn 为 true 来运行神经网络。之后，你可以类似地设置 sensor_name_nn.i_nn_config_path 为配置文件的路径。你还可以为立体节点设置spatial神经网络，并将其左/右流之一用作RGB输入。这可以在具有RGB侧面传感器的相机（如OAK-D-SR和OAK-D-LR）上启用。设置步骤类似：

stereo.i_enable_spatial_nn — 设置为true以启用spatial神经网络
stereo.i_spatial_nn_source — 设置为 left 或 right，选择用作神经网络RGB输入的传感器
stereo_nn.i_nn_config_path — spatial神经网络配置文件的路径

所有可用的相机特定参数及其默认值可以在 depthai_ros_driver/config/camera.yaml 中查看。

同步

目前，你可以使用同步节点封装器同步任意数量的图像话题。要创建同步节点，设置 pipeline_gen: i_enable_sync: true，例如 rgb.i_synced: true 和 stereo.i_synced: true。当使用 pointcloud.enable:=true 参数运行 camera.launch.py 时，会应用此示例配置。

特定相机配置

PoE相机

由于PoE相机使用的协议吞吐量低于USB，运行默认相机启动可能会导致延迟，具体取决于所选择的分辨率/帧率。为了解决此问题，你可以使用编码帧，这可以在降低图像质量（因压缩导致）的同时保持所需的分辨率/帧率。此外，在此模式下禁用 subpixel 深度滤波。要启用低带宽模式，例如对于RGB相机，更改参数：

rgb.i_low_bandwidth — 设置为 true 以启用
rgb.i_low_bandwidth_quality — 期望的质量百分比（默认50）有关所有流的示例参数，请参见 low_bandwidth.yaml 文件。

ToF相机

OAK-D-SR-PoE由于其特定的配置，需要一个单独的启动文件 — sr_poe_rgbd_pcl.launch.py。这也利用了OAK-D-SR特定的管道配置，你可以在上方找到关于管道类型的更多信息。请注意，由于传感器插座命名约定，ToF相机目前以 rgb 帧发布图像。

RealSense兼容性

为了快速集成测试，你可以使用 camera.launch.py 并带 rs_compat:=true 参数来模拟Realsense相机行为。这将设置相机使用RGBD管道，并以与Realsense相机兼容的名称发布话题。 TF帧也将以Realsense格式提供。与RS节点类似，你可以使用 pointcloud.enable:=true 参数启用点云发布。请注意，驱动将以不同的名称和命名空间生成，并且DAI节点名称也会不同，因此你可能需要相应调整配置文件。命名约定如下：

命名空间：'' → camera
节点名称：oak → camera
rgb → color
stereo → depth
left → infra_2
right → infra_1
帧 oak → camera_link

示例

让我们来看看启动文件需要做哪些更改：

Python

1# RealSense 驱动包含示例
2rs_camera_launch_include = IncludeLaunchDescription(
3  PythonLaunchDescriptionSource([
4      PathJoinSubstitution([
5          FindPackageShare('realsense2_camera'),
6          'launch',
7          'rs_launch.py',
8      ])
9  ]),
10  launch_arguments={
11      'pointcloud.enable': true,
12  }.items()
13)

以下启动描述将以 RGBD 模式运行相机驱动并启用点云。现在要改为使用 OAK 相机，你需要进行如下更改：

Python

1# OAK 驱动包含示例
2oak_camera_launch_include = IncludeLaunchDescription(
3  PythonLaunchDescriptionSource([
4      PathJoinSubstitution([
5          FindPackageShare('depthai_ros_driver'),
6          'launch',
7          'camera.launch.py',
8      ])
9  ]),
10  launch_arguments={
11      'rs_compat': true,
12      'pointcloud.enable': true,
13  }.items()
14)

这将启动具有相同主题的相机，唯一的变化是深度默认配置为 1280x720x30 而非 848x480x30。

使用 RealSense 兼容模式的 RTABMap 示例

让我们看看 rtabmap_ros 包中的一个示例 realsense_d435i_color.launch.py。注意：截至本文撰写时（2024-08-27），此示例需要根据 RS 主题名称调整如下：

修改前

Python

1remappings=[
2('imu', '/imu/data'),
3('rgb/image', '/camera/color/image_raw'),
4('rgb/camera_info', '/camera/color/camera_info'),
5('depth/image', '/camera/realigned_depth_to_color/image_raw')]

修改后

Python

1remappings=[
2('imu', '/imu/data'),
3('rgb/image', '/camera/camera/color/image_raw'),
4('rgb/camera_info', '/camera/camera/color/camera_info'),
5('depth/image', '/camera/camera/depth/image_rect_raw')]

现在要使用 RS 相机启动该示例，根据说明需要运行以下命令：

Command Line

1ros2 launch realsense2_camera rs_launch.py enable_gyro:=true enable_accel:=true unite_imu_method:=1 enable_sync:=true

要使用 OAK 相机启动相同示例，你需要运行以下命令：

Command Line

1ros2 launch depthai_ros_driver camera.launch.py rs_compat:=true

注意，ROS2 节点的推荐做法是使用组件（components）来提高性能并减少延迟。 RS 相机驱动没有提供专用的启动文件来在组件容器中运行相机节点（除了 intra_process_demo），因此你需要为此创建一个自定义容器。 DepthAI ROS 驱动的默认启动文件默认以组合模式运行，因此你可以在运行时向同一容器添加更多节点。你也可以参考 depthai_ros_driver 包中的 rtabmap.launch.py 示例来使用 OAK 相机运行 RTABMap。在该示例基础上稍加修改也可以启用 RS 模式。

重新标定

如果你希望使用设备提供之外的标定值，可以通过以下方式实现：

使用每个图像流可用的 set_camera_info 服务
使用 i_calibration_file 参数指定标定文件。注意：相机名称必须以 / 开头，例如 /rgb。参见 depthai_ros_driver/config/calibration 中的示例标定文件。提供了 calibration.launch 文件来启动 ROS 相机标定节点，支持单目和立体配置。标定文件语法（来自 camera_info_manager）：

Yaml

1- file:///full/path/to/local/file.yaml
2- file:///full/path/to/videre/file.ini
3- package://camera_info_manager/tests/test_calibration.yaml
4- package://ros_package_name/calibrations/camera3.yaml

使用外部图像源进行 NN 推理或立体深度计算

可以将外部图像主题作为 NN 或深度计算的输入。

示例场景

我们想根据 USB 相机节点发布的图像获取分割或 2D 检测输出。这可以通过将 rgb.i_simulate_from_topic 参数设置为 true 来实现。这会创建一个默认监听 /<node_name>/rgb/input 主题的 sensor_msgs/Image 订阅器，并在每次回调时将数据传入管道。主题名称可以通过经典的 ROS 主题重映射或设置 rgb.i_simulated_topic_name 来更改。默认情况下，原始传感器节点仍然运行并发布数据。将 rgb.i_disable_node 设置为 true 可以阻止其生成。查看 depthai_filters 中的 det2d_usb_cam_overlay.launch.py 了解实际应用。
深度计算——left 和 right 传感器节点可以像上面示例一样设置，以从外部主题计算深度/视差。注意，要使其正常工作，你需要指定：

left.i_board_socket_id: 1
right.i_board_socket_id: 2
默认立体输入尺寸为 1280x720；若图像尺寸不同，可设置 stereo.i_set_input_size: true，并相应调整 stereo.i_input_width 和 stereo.i_input_height。
使用 camera.i_external_calibration_path 参数指定外部标定文件路径。要从设备获取标定数据，你可以将 camera.i_calibration_dump 设置为 true，或调用 save_calibration 服务。标定数据将保存到 /tmp/<mx_id>_calibration.json。示例可见 depthai_ros_driver 中的 stereo_from_rosbag.launch.py。

开发者指南

为了在隔离的工作区中更方便地进行开发，可以使用 Visual Studio Code 以及 DevContainers 插件，具体操作如下：

创建独立的工作区
将仓库克隆到 src 目录
将 .devcontainer 目录复制到主工作区目录中
在 VSCode 中打开工作区目录

参数列表

Yaml

1/oak:
2ros__parameters:
3  camera:
4    i_calibration_dump: false
5    i_enable_diagnostics: true
6    i_enable_ir: true
7    i_enable_sync: false
8    i_external_calibration_path: ""
9    i_floodlight_brightness: 0
10    i_ip: ""
11    i_laser_dot_brightness: 800
12    i_mx_id: ""
13    i_nn_type: none
14    i_pipeline_dump: false
15    i_pipeline_type: RGBD
16    i_publish_tf_from_calibration: false
17    i_restart_on_diagnostics_error: false
18    i_rs_compat: false
19    i_tf_base_frame: oak
20    i_tf_cam_pitch: "0.0"
21    i_tf_cam_pos_x: "0.0"
22    i_tf_cam_pos_y: "0.0"
23    i_tf_cam_pos_z: "0.0"
24    i_tf_cam_roll: "0.0"
25    i_tf_cam_yaw: "0.0"
26    i_tf_camera_model: ""
27    i_tf_camera_name: oak
28    i_tf_custom_urdf_location: ""
29    i_tf_custom_xacro_args: ""
30    i_tf_imu_from_descr: "false"
31    i_tf_parent_frame: oak-d-base-frame
32    i_usb_port_id: ""
33    i_usb_speed: SUPER_PLUS
34    diagnostic_updater:
35    period: 1.0
36  pipeline_gen:
37    i_enable_diagnostics: true
38    i_enable_imu: true
39    i_enable_sync: false
40  imu:
41    i_acc_cov: 0.0
42    i_acc_freq: 400
43    i_batch_report_threshold: 5
44    i_enable_rotation: false
45    i_get_base_device_timestamp: false
46    i_gyro_cov: 0.0
47    i_gyro_freq: 400
48    i_mag_cov: 0.0
49    i_max_batch_reports: 10
50    i_message_type: IMU
51    i_rot_cov: -1.0
52    i_sync_method: LINEAR_INTERPOLATE_ACCEL
53    i_update_ros_base_time_on_ros_msg: false
54  left:
55    i_add_exposure_offset: false
56    i_board_socket_id: 1
57    i_calibration_file: ""
58    i_disable_node: false
59    i_enable_feature_tracker: false
60    i_enable_lazy_publisher: true
61    i_enable_nn: false
62    i_exposure_offset: 0
63    i_fps: 30.0
64    i_fsync_continuous: false
65    i_fsync_trigger: false
66    i_get_base_device_timestamp: false
67    i_height: 720
68    i_low_bandiwdth_frame_freq: 30
69    i_low_bandwidth: false
70    i_low_bandwidth_bitrate: 0
71    i_low_bandwidth_ffmpeg_encoder: libx264
72    i_low_bandwidth_profile: 4
73    i_low_bandwidth_quality: 50
74    i_max_q_size: 30
75    i_publish_compressed: false
76    i_publish_topic: false
77    i_resolution: 720P
78    i_reverse_stereo_socket_order: false
79    i_sensor_img_orientation: AUTO
80    i_set_isp3a_fps: false
81    i_simulate_from_topic: false
82    i_simulated_topic_name: ""
83    i_synced: false
84    i_update_ros_base_time_on_ros_msg: false
85    i_width: 1280
86    r_exposure: 1000
87    r_iso: 800
88    r_set_man_exposure: false
89  nn:
90    i_board_socket_id: 0
91    i_disable_resize: false
92    i_enable_passthrough: false
93    i_enable_passthrough_depth: false
94    i_get_base_device_timestamp: false
95    i_num_inference_threads: 2
96    i_num_pool_frames: 4
97    i_update_ros_base_time_on_ros_msg: false
98  rgb:
99    i_add_exposure_offset: false
100    i_board_socket_id: 0
101    i_calibration_file: ""
102    i_disable_node: false
103    i_enable_feature_tracker: false
104    i_enable_lazy_publisher: true
105    i_enable_nn: false
106    i_enable_preview: false
107    i_exposure_offset: 0
108    i_fps: 30.0
109    i_fsync_continuous: false
110    i_fsync_trigger: false
111    i_get_base_device_timestamp: false
112    i_height: 720
113    i_interleaved: false
114    i_isp_den: 3
115    i_isp_num: 2
116    i_keep_preview_aspect_ratio: true
117    i_low_bandiwdth_frame_freq: 30
118    i_low_bandwidth: true
119    i_low_bandwidth_bitrate: 0
120    i_low_bandwidth_ffmpeg_encoder: libx264
121    i_low_bandwidth_profile: 4
122    i_low_bandwidth_quality: 50
123    i_max_q_size: 30
124    i_output_isp: true
125    i_preview_height: 300
126    i_preview_size: 300
127    i_preview_width: 300
128    i_publish_compressed: false
129    i_publish_topic: true
130    i_resolution: 1080P
131    i_reverse_stereo_socket_order: false
132    i_sensor_img_orientation: AUTO
133    i_set_isp3a_fps: false
134    i_set_isp_scale: true
135    i_simulate_from_topic: false
136    i_simulated_topic_name: ""
137    i_synced: false
138    i_update_ros_base_time_on_ros_msg: false
139    i_width: 1280
140    r_exposure: 20000
141    r_focus: 1
142    r_iso: 800
143    r_set_man_exposure: false
144    r_set_man_focus: false
145    r_set_man_whitebalance: false
146    r_whitebalance: 3300
147  right:
148    i_add_exposure_offset: false
149    i_board_socket_id: 2
150    i_calibration_file: ""
151    i_disable_node: false
152    i_enable_feature_tracker: false
153    i_enable_lazy_publisher: true
154    i_enable_nn: false
155    i_exposure_offset: 0
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本页目录

DepthAI ROS 驱动程序

启动文件

基于外参发布坐标系变换

可用的传感器及其分辨率：

设置 RGB 参数

设置立体视觉参数

深度对齐

立体视觉接口顺序

自定义传感器接口

特征跟踪器

设置 IMU 参数

停止/启动相机以节能/重新配置

流程参数

神经网络

同步

特定相机配置

PoE相机

ToF相机

RealSense兼容性

示例

使用 RealSense 兼容模式的 RTABMap 示例

修改前

修改后

重新标定

使用外部图像源进行 NN 推理或立体深度计算

示例场景

开发者指南

参数列表