考虑到在上一篇文章中分析的结论，对于nokov和平台核心组件的数据传输反而可以放在相对次要的位置了，毕竟就算通过手动输入坐标也是可行的方案。
先前对硬件进行的调试，有必要进行一个总结，公司给予的文档中对问题的估计有限，基本上是要求用户按部就班来操作的，有些设置却没有写清楚，如果不去咨询客服难以知道设置方法，网络上也鲜有资料，希望写出来可以解决后续使用者的疑问。
一套动作捕捉系统由8台摄像机，若干连接线和交换机，一系列用于定位的marker反光点还有标定杆组成（一套包括L标定杆和T标定杆），在使用时至少要有三台摄像机布置在实验室外围，从而较为精准地建立实验场地的坐标系。这套设备可以用于动作捕捉和分析，也可以用于场地坐标点的定位，存在实时模式——实时捕捉场地中marker的位置，还有分析模式——将动作捕捉的文件进行后处理，也可以导出到其它软件进行分析。
在本场地中，由于面积有限，最终采用了6台摄像机分布于房间周围，摄像机通过网线与交换机相连，交换机连接电脑。厂家提供了Seeker设备用于连接摄像头。在使用之前，首先要将摄像头支架搭好，确保其稳定，将摄像头大致对准房间中央（可以后续调整）。
在本地连接进行设置，IPv4的地址设置为10.1.1.198（此处是否有效存疑），子网掩码255.255.255.0。
安装seeker。
插入加密狗（随机器提供，u盘大小，若不插入则数据无法导入seeker），管理员模式运行seeker软件。注意此时就尽量关闭一切防火墙。
在工具—设置中选择Cameras标签，在Camera Network IP Address中选择10.1.1.198。在Calibration（标定时选项）中选择需要的坐标系形式（一般来说，仅影响数据的格式），单位等。在Tracking标签中，设置Min Cameras to use（最少镜头数量），一般设置为3即可。至此初始化设置基本完成。
设置完成后，可以保存配置文件为.cal文件，后续加载配置文件即可。在Seeker下方有连接镜头选项，选择连接镜头，会提示镜头数量是否相符等信息，一般来说初次设置的时候镜头数量会不一样，观察后方xx cameras found中的数字和你实际接入的摄像头数是否一致——如果不同，则检查线路是否连接完好，如果相同点是即可。在初次设置之后，如果镜头数量不变，后续不会再提示数量不同。
连接镜头后，画面下方出现一排镜头编号，可以点击编号切换到相应的镜头观察。
注意：镜头在软件中的编号未必等于他显示在硬件上的编号，通常情况下是从小到大一一对应的，例如我使用了1，2，3，8号镜头，在软件上会分别对应1，2，3，4号。当然如果能选择相同编号的镜头，会更有利于后续调整角度。
点击播放键，镜头会进入实时模式，这时才可以在下方2d界面看到各个镜头的视野。由于尚未标定，软件也无法确定各个镜头之间的关系，因此3d画面上还没有有效信息。这时候建议把一些marker反光点放在各镜头前方，大体确认一下边界。注意镜头的视野绝不是平的，现实中的正方形在镜头里肯定是存在形变的，暂时还不用考虑这个问题。
在场地中没有反光点的情况下，画面上仍然可能存在噪点，这多半是因为场景中有一些物件在反光。仔细检查场景，看看有没有1.金属制品，如拉链，金属椅子；2.强烈的阳光或灯光，如射灯，窗户外的光等；3.地面是否平整，有没有可能反射光线。排除噪点是很麻烦的过程，因为人类很难想象在当前画面下存在的噪点具体在屋子的什么地方。
这里有个建议——设备附带了一个L标定杆用于挥舞，这个标定杆上有三枚反光点，在镜头中很清晰，可以一个人盯着屏幕，另一个人用标定杆在屋子里走，看看什么时候标定杆的三个点和噪点大致重合，那么这个位置和镜头连线的反向延长线上很可能有产生噪点的原因。
如果噪点确实难以排除，只能考虑遮罩——这是建立在软件层面上的，系统会忽略存在噪点的区域，如果遮罩过大会一定程度影响定位，建议画小一点。最后要做到场景中没有任何反光点，就算成功了。
遇到的几个问题和解决思路：
闪光的噪点：有些噪点会在屏幕上不断闪烁，这个有两种可能，一种是灯光产生了类似闪烁的效果，另一种也是最合理的是镜头光圈有问题，如果光圈过小可能使得进光量不足，有些应该稳定的亮点却闪烁了。这时候要到硬件上把光圈调大。
成片的噪点：和上述相反，可能是光圈过大了，使得一些环境漫反射也被视为亮点，可以适当减小。这时候可以在屋里放几个反光点，光圈调整到成片的噪点消失，但是反光点能够清晰显示时即可。
无法遮盖的噪点：有些噪点定位到了，但是无论如何都找不到，这时候要抬头看看，噪点未必在地上，也有可能在空中。
当画面清晰，一片空白，就可以到下一步了。
标定是能让捕捉系统建立坐标系的最重要的工作，如果不标定软件无法通过处理镜头的数据来给出结论。标定也是最为麻烦的部分。操作如下：
注意下方的镜头编号，在未标定的情况下，这些编号是白色的，标定中会变成黄色，标定成功会变成绿色。
（上图为标定成功后的颜色，标定前是白色）
取出L型标定杆——就是那个巨大的黑色L型框，上面有一些反光点。这个标定杆的交点处就是未来坐标系的原点，长臂和短臂代表两条轴，从原点垂直向上是第三条轴，具体指哪一条取决于之前选的坐标系类型。把这个杆放在场地中央希望作为原点的地方。
点击播放，进入实时模式（如果已经是了就不需要了）
分别观察所有镜头的画面，如果之前噪点都消除或者遮盖了，那么每个画面上都应该刚好是四个点，不多不少也绝不闪烁。如果出现不止四个，请先减少噪点。注意出现闪烁也不可，去调整光圈。完成后及时保存配置文件。
接下来在2d画面上，让标定杆尽量处在画面中间偏下的部分，但无需偏下太多。左右一定不要偏，可能会导致L标定失败。 当然不要动L标定杆，去调整镜头角度来使得标定杆位置正确，建议两个人合作完成。具体怎么算正确呢？下面有个摸索出的办法可以验证。
根据文档，接下来就是在确保实时播放的情况下，点击左下角的calibrate开始标定。
点击后选择第一个Initial Calibration，会进入L标定界面。由于先前已经确认过每个镜头的反光点都是4了，只需要点击Next即可。此时，如果你的标定杆在镜头中的位置正确，镜头的编号会变成黄色。
特别注意：如果镜头部分变黄，有一些仍然是白色，这通常说明L标定杆在镜头中的位置不合适，需要根据编号调整相应镜头的角度，重新进行L标定。但是，由于一个可能是软件BUG的设定，此时如果点击Previous，所有镜头（包括已经变黄的）编号都会变回白色，而再次点击Next来标定，所有镜头都不会变成黄色，后续标定也会失败。这很可能是一个软件BUG，因为此时即使完全退出Calibrate状态，再次选择Initial Calibrate，也不会修复，镜头仍然保持白色尽管L标定杆的位置没有问题。解决方案是保存配置文件，关闭seeker再重新运行，重新点击calibrate，镜头编号将正常变成黄色。
由于这个BUG存在，在L标定的过程中可能需要多次关闭seeker重新打开，但是先前能够变黄（也就是位置正确）的镜头后续也可以变黄，因此无需重复调整，最后一定会使得所有的镜头都变成黄色，L标定才算成功。
现在，所有镜头编号都变成黄色，可以继续标定了。将L标定杆移出场地（建议在标定杆处设置一些标记，如在地面上绘制坐标原点，因为你以后绝对不可能准确把L标定杆放回来），此时所有镜头上都不在有反光点。然后将T标定杆拿进场地尝试挥舞一下。T标定杆上有三个反光点，因此所有镜头上都应捕捉到三个点或少于三个点（被人遮挡），如果出现超过三个点，没办法，重新除噪点吧。这里有个小贴士，人身上或许也有能反光的部件，如金属拉链，务必确保衣服上没有影响标定的东西。
L标定后点击next进入T标定，在WandLength中输入T标定杆上黄色标签中写的数字，一般是500左右，不同杆有差异。Duration写标定时间，建议长一点，写120秒。挥杆人员拿着T标定杆站在场地中央，操作人员点击Next，然后点击镜头编号左侧的All on，让镜头画面全部显示出来。挥杆人员需要在120秒内在场地中不断挥舞标定杆，一边挥舞一边走动，争取让标定杆经过动作捕捉的所有区域——由于空间是三维立体的，空中和脚下也不要忘记挥舞。在屏幕上，每个镜头画面都被分为9个区域，每个区域如果捕捉到了标定杆，就会变成绿色。最终，要做到所有镜头的所有区域全部变绿才算成功，为此可能需要多次重复标定。部分镜头出现一个空白区域尚可接受，但是出现2个以上就会影响结果，务必重新标定。
时间到，或者帧数已经足够了之后，会自动跳出上一个界面。点击Next，软件会开始运算，运算时间可能较长。如果是初始配置，运算过程中将有可能报错，大体意思是“运算结果未能收敛”，3d画面会变得一片混乱。遗憾的是，无论是公司的文档还是网上资料都没提到解决方法。
通过和客服联系，问题得到解决。注意：在Calibration中的Lenses/Orientation中，请确认Focal是否有值，在初始阶段或者有些时候Focal中的值会是-1或者0，由于标定运算的时候需要用到Focal的值，错误的值毫无疑问会导致结果不收敛。如果有任何镜头的焦点不对，可以设置为8.0。也可以直接全部设为8.0作为初始值。
重设focal之后，再次标定和运算，经过约3分钟的计算之后，得出结果。此时观察Wand Length中的Avg值，和T标定杆上标签的值是否一致，这个值越接近则标定越准确，一般误差在小数点后2位就可以视为成功。（说明Nokov这套设备精准度还是很高的）
点击finish，标定完成，点击文件-保存配置文件，以后就可以通过读取配置文件，直接使用了。
标定以后，切勿移动任何摄像头，也绝对不要触碰它，由于标定精确度很高，一旦摄像头位置和角度改变可能需要重新标定。
标定成功后，进入实时模式（点击播放），3d画面就可以显示场景中任何反光点，和精确的坐标了。接下来就只需要把反光点放在需要的位置，进行动作捕捉了。例如将反光点固定在无人机上。在非实时状态下，点击文件-new markerset可以建立一个markerset，后续坐标会以markerset各店坐标的形式广播出去。把画面中的点加入markerset，随意命名，调整颜色，然后保存markerset。进入实时模式后，场景中的markerset将可以自动被识别（如把无人机放在其中，加入drone.prop，就可以识别出markerset来），在实时模式中，markerset会无比清晰地显示在3d界面中，也可以选择把数据广播出去。由于我们不需要做动作捕捉，数据处理部分就略过不表了。
接下来是数据广播。厂家提供了VrpnServer用于建立vrpn服务器广播数据，操作比较傻瓜，只需要在seeker设置中，将SDK enable选中，在下方输入NIC address（官方给的是10.1.1.198，但是如果在实验室组网也可以另外设置，官方给的设置是可能是基于虚拟里使用的考量。）
让系统进入实时模式，然后双击运行VrpnServer，会要求输入address。和官方文档不同的是，这里需要输入两个，一个叫sdk nic address，另一个是local nic address。阅览了更新文档后，发现老版本中这里只需要输入一个nic address也就是之前设置的10.1.1.198，就可以自动识别sdk，现在要输入两个有可能是考虑用户需要自己组网。这里可能存在一个bug，就是虽然地址要输入两次，但是两次必须一样，否则都会直接闪退。如果两次一样，但是和设置的sdk nic address不同，则不会闪退，只显示sdk not found。bug存疑。
输入完毕后，显示找到了sdk，并显示出会广播出去的markerset的名称，然后要求输入坐标系类型。按照提示输入数字即可（如0代表ZXY坐标系），输入完成后，广播即开始了。
官方给的文档中，vrpnserver需要和seeker在一台电脑上，经过我的测试这个并不是必须的，如果实验室自组了以太网，只需要调整sdk nic address，设置为本机ip，另一台局域网内的主机也可以运行vrpnserver，输入seeker所在主机的ip，从而连接sdk，正常广播数据。但是另一方面，如果vrpnserver是在seeker所在的电脑上运行，则网络上另一台主机在试图连接vrpnserver的时候会报奇怪的错误（can‘t write cookie），我自始至终没能搞懂这个问题和cookie有什么关系，网上也没有任何一点相关的资料。如果根据官方文档来操作，则需要在seeker所在的电脑上另外安装ubuntu虚拟机，在上面用vrpn-client-ros来连接，这样并不会报上述错误，数据也可以正常传输到虚拟机上。按理来说虚拟机本来就是局域网上一个抽象的对象，我很难想象虚拟机在不同的主机上运行，一个会报错另一个则会正常。
会不会是防火墙的问题？然而关闭了所有的防火墙，错误依然存在。seeker所在的电脑配置较低，再跑一个ubuntu未免有点太慢了，因此不得不把虚拟机移动出来，个人感觉这个问题可能是因为虚拟机网络配置导致的，因为虚拟机在seeker所在机器上，他们肯定是在一个内部网络上的，但是如果虚拟机在另一台电脑上，则需要走一层网关才能到达虚拟机，也许可以通过虚拟机与外网直接桥接的方式来解决。不过既然确立了不考虑基于ros的硬件开发相关的问题，我暂时也不再深究这个错误，如果有可能的话，未来可以用一台实体ubuntu机器接入局域网，尝试一下数据传输是否正常。ros是基于订阅机制的，应该说没什么问题。
上面基本上就是nokov设备初始化的教程了。
