Intel Realsense T265使用教程（转载）

这里面很重要一点说了获取T265相机参数的方式，包括 相机的内参和相机与IMU之间的外参。

转载自：https://blog.csdn.net/crp997576280/article/details/109544456

Intel Realsense T265使用教程

熊猫飞天 2021-02-09 14:20:40

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分类专栏： SLAM-VIO 文章标签： T265 intel 相机 视觉里程计 VIO SLAM

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Intel Realsense T265使用教程

• 1 T265参数
• 2 T265 数据读取
• • 2.1 环境安装
  • 2.2 读取T265内外参数信息
• 3、使用ROS包读取T265数据
• 4、使用Opencv库读取T265
• 参考资料

1 T265参数

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 BM1055

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

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

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

4、使用Opencv库读取T265

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 stream
	auto 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

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-2allsobaiduend~default-2-104495156.nonecase&utm_term=t265%E8%BE%93%E5%87%BAimu