Intel Realsense T265使用教程

0 更新日志
1 T265参数
- 1.1 硬件参数
- 1.2 坐标系描述
2 T265 数据读取
- 2.1 环境安装
- 2.2 读取T265内外参数信息
- 2.3 使用ROS包读取T265数据
- 2.4 使用Opencv库读取T265图像
3 T265附加功能开发
- 3.1 保存T265的轨迹到txt文件
- 3.2 关闭T265回环检测功能
参考资料

0 更新日志

2022-3-15 增加 “关闭T265回环检测”
2022-3-15 增加 T265轨迹保存
2021-10-28 增加T265坐标系描述

1 T265参数

1.1 硬件参数

1、T265采用了Movidius Myriad 2视觉处理单元（VPU），V-SLAM算法都直接在VPU上运行可直接输出6DOF相机位姿

2、T265使用了双目鱼眼相机分辨率848X800分辨率 30HZ 单色图像视场角 163° Fov(±5°)

3、IMU型号为 BMI-055

4、相机与IMU的参数都保存在了传感器中，可通过示例demo直接读取出相机的内参和相机与IMU之间的外参
5、相机外形尺寸 108 x 24.5 x 12.5 mm

1.2 坐标系描述

265放置方式：将摄像头镜头面对准正前方，即摄像头坐标系Z轴指向正前方、Y轴指向地面、X轴指向右。

T265输出的里程计（话题：/camera/odom/sample）的坐标系与官方提供的图片坐标系有不同。实际测量到的坐标系为，正前方为X_odom轴正方向、左边为Y_odom轴正方向、天向为Z_odom轴正方向。

IMU输出值的坐标系为官方图片中的坐标系。

2 T265 数据读取

2.1 环境安装

安装方法有两种，一种是源码安装，另一种是使用命令安装2进制包进行安装，第二种方法较为简单。

step 1：注册服务器公钥

sudo apt-key adv --keyserver keys.gnupg.net --recv-key F6E65AC044F831AC80A06380C8B3A55A6F3EFCDE || sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-key F6E65AC044F831AC80A06380C8B3A55A6F3EFCDE

step 2：添加镜像源

Ubuntu 1604 使用如下命令

sudo add-apt-repository "deb http://realsense-hw-public.s3.amazonaws.com/Debian/apt-repo xenial main" -u

Ubuntu 1804 使用如下命令

sudo add-apt-repository "deb https://librealsense.intel.com/Debian/apt-repo $(lsb_release -cs) main" -u

如果上述如果上述命令不能使用,再替换为

sudo add-apt-repository "deb http://realsense-hw-public.s3.amazonaws.com/Debian/apt-repo bionic main" -u

step 3：安装环境

sudo apt-get update
sudo apt-get install librealsense2-dkms librealsense2-utils librealsense2-dev librealsense2-dbg

step 4：插上T265 在终端里面运行 realsense-viewer 测试

realsense-viewer

成功运行以后可以得到如下的界面效果

下面是一个晃动T265的视频，一旦运动速度过快的话，输出的位姿就会飞掉。

2.2 读取T265内外参数信息

T265在出厂前就对相机进行了标定，每个相机内部都带有相机的内参和外参。在终端中输入以下命令，即可读取到T265的配置信息

rs-enumerate-devices

如果需要读取到相机内参和外参[4] ，以及IMU的参数则可以使用如下命令（添加-c参数）

rs-enumerate-devices -c

2.3 使用ROS包读取T265数据

使用环境ROS Kinetic 版本

step1 安装依赖项：

sudo apt-get install ros-kinetic-ddynamic-reconfigure

step2 下载安装ROS包 realsense-ros

cd ~/catkin_ws/src/
git clone https://github.com/IntelRealSense/realsense-ros.git
cd realsense-ros/
git checkout `git tag | sort -V | grep -P "^2.\d+\.\d+" | tail -1`
cd ..
catkin_make -DCATKIN_ENABLE_TESTING=False -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release

step3 启动测试demo，即可看到T265的位姿数据

roslaunch realsense2_camera demo_t265.launch

如果需要查看图像数据，则需要对rs_t265.launch lanunch文件中使能图像输出

step4 重新启动测试demo即可查看到图像数据

roslaunch realsense2_camera demo_t265.launch

图像数据发布的Topic 图像数据30Hz

/camera/fisheye1/camera_info
/camera/fisheye1/image_raw
/camera/fisheye2/camera_info
/camera/fisheye2/image_raw

IMU 数据发布的Topic, 陀螺仪数据200Hz 加速度数据为 63Hz

/camera/accel/sample
/camera/gyro/sample

里程计发布的Topic 200Hz

/camera/odom/sample

如果需要将加速度和陀螺仪的数据整合到一个topic发布的话，则需设置如下参数：

此时IMU的发布频率为200Hz

2.4 使用Opencv库读取T265图像

数据
主函数内容：

 #include<iostream>
#include<string>#include <librealsense2/rs.hpp>#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>using namespace std;
using namespace cv;int main(int argc,char** argv)
{rs2::config cfg;// 使能 左右目图像数据cfg.enable_stream(RS2_STREAM_FISHEYE,1, RS2_FORMAT_Y8);cfg.enable_stream(RS2_STREAM_FISHEYE,2, RS2_FORMAT_Y8);// 使能 传感器的POSE和6DOF IMU数据cfg.enable_stream(RS2_STREAM_POSE, RS2_FORMAT_6DOF);rs2::pipeline pipe;pipe.start(cfg);rs2::frameset data;while (1){data = pipe.wait_for_frames();// Get a frame from the pose streamauto f = data.first_or_default(RS2_STREAM_POSE);auto pose = f.as<rs2::pose_frame>().get_pose_data();cout<<"px: "<<pose.translation.x<<"   py: "<<pose.translation.y<<"   pz: "<<pose.translation.z<<"vx: "<<pose.velocity.x<<"   vy: "<<pose.velocity.y<<"   vz: "<<pose.velocity.z<<endl;cout<<"ax: "<<pose.acceleration.x<<"   ay: "<<pose.acceleration.y<<"   az: "<<pose.acceleration.z<<"gx: "<<pose.angular_velocity.x<<"   gy: "<<pose.angular_velocity.y<<"   gz: "<<pose.angular_velocity.z<<endl;rs2::frame image_left = data.get_fisheye_frame(1);rs2::frame image_right = data.get_fisheye_frame(2);if (!image_left || !image_right)break;cv::Mat cv_image_left(cv::Size(848, 800), CV_8U, (void*)image_left.get_data(), cv::Mat::AUTO_STEP);cv::Mat cv_image_right(cv::Size(848, 800), CV_8U, (void*)image_right.get_data(), cv::Mat::AUTO_STEP);cv::imshow("left", cv_image_left);cv::imshow("right", cv_image_right);cv::waitKey(1);}return 0;
}

即可读取到T265的图像数据和位姿数据

3 T265附加功能开发

3.1 保存T265的轨迹到txt文件

在测试算法的过程中需要对比T265算法输出轨迹，因此涉及到将T265发布的里程计数据保存在txt文本中。程序思路是接收 T265发布的 “/camera/odom/sample” 话题，然后将Topic上的里程计数据按照 EVO评估脚本的顺序写入到txt文件保存。这个功能代码包可以从这个github地址[7]下载。

3.2 关闭T265回环检测功能

在使用T265作为视觉里程计时，当T265运动一圈以后回到起点或到过此前走过的场景时，轨迹可能会出现跳变的情况，这种跳变对控制和导航都存在较大的影响。

T265可以通过在launch文件中加入一个参数对回环检测的功能进行关闭（github上答案[6]）

 <rosparam>/camera/tracking_module/enable_relocalization: false</rosparam>

这里使用的代码参考了博客[2]和[3]中的内容。 T265在VINS_Fusion上运行的方法可参考博客[5]。

参考资料

[1] https://www.intelrealsense.com/get-started-tracking-camera/
[2] https://blog.csdn.net/u011341856/article/details/106430940?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.add_param_isCf&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.add_param_isCf
[3] https://github.com/IntelRealSense/librealsense/tree/master/examples/pose
[4] https://github.com/IntelRealSense/librealsense/tree/master/tools/enumerate-devices
[5] https://blog.csdn.net/weixin_44631150/article/details/104495156?utm_medium=distribute.wap_aggpage_search_result.none-task-blog-2_allsobaiduend~default-2-104495156.nonecase&utm_term=t265%E8%BE%93%E5%87%BAimu
[6] https://github.com/IntelRealSense/realsense-ros/issues/779
[7] 保存T265轨迹 https://github.com/RuPingCen/transform_t265

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1.1 硬件参数

1.2 坐标系描述

2 T265 数据读取

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2.3 使用ROS包读取T265数据

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