RoBoard魔人的機器人日誌

2012/11/24

[Kinect] 當Kinect遇上RoBoard-安裝教學

看過了先前的前導文

相信大家對kinect都提起了一點興趣

這邊本魔就來跟大家講解如何安裝吧!



我們要到OpenNI的官方網站   

上方的Download裡會有OpenNI Moduels的選項



選擇後會出現下面的畫面


在這邊依序選擇[OpenNI Binaries],[Stable]     然後第三個欄位就可以選擇Windows位元版本了

然而由於我們要寫一些程式    所以在這裡選擇Development edition 開發版本

如下圖

下載完後會得到一個nite-win32-????-dev.msi的檔案     (???為版本)





接著要下載SensorKinect的部分

SensorKinect是支援OpenNI的Kinect驅動程式


而要下載的東西路徑為SensorKinect/Bin/SensorKinect093-Bin-WinXX-?????.msi

例如我是32位元   下載v5.1.2.1版本的




最後是NITE的部分

NITE是用來把Kinect抓到的深度影像轉換為骨架等資料

首先回到剛剛OpenNI的下載頁下載


選擇 [OpenNI Compliant Middleware Binaries], [Stable]    然後下載PrimeSense NITE Stable Build for Windows

下載完後

依照剛剛下載的順序    把OpenNI   SensorKinect   NITE   依序安裝

然後接上Kinect試試    先到裝置管理員看看是否有抓到Kinect的裝置

有抓到的話我們就可以來測試看看是否能夠正常運行了

我們到剛剛OpenNI安裝的目錄下找到 Samples\Bin\Release的資料夾

在裡面可以用很多範例程式測試

我們可以執行NiSampleViewer試試


看到了左邊是深度影像    右邊則是攝影機的影像

越偏黃色代表越近   越偏黑色代表越遠

純黑色代表無限遠




然後再來測試NITE的人體骨架    我們使用UserTracker.net



很明顯可以看出一個人吧~

測試完成~!!!



在這三個安裝檔中可能會有版本問題

這就要請各位詳細看一下各版本的介紹了

祝大家安裝順利!
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2012/11/9

[前導] 當Kinect遇上RoBoard

在這資訊時代中   很多東西都越來越進步

遊戲也是

大家還記得十幾年前大家擠在電視機前玩著紅白機的馬力歐兄弟嘛?

或是人手一機的gameboy

現在的遊戲機越來越多   但是要怎麼做到特別呢?

這就是近年越來越注重的體感了

在遊戲機搭載一些感應器   去做到身歷其境的效果
   
各位還記得本魔之前的wii搖桿控制小機械手臂吧!

而今天   本魔要介紹一下另一個遊戲體感的感應器

Kinect

Kinect用紅外線去捕捉視覺的深度    再用軟體運算出人體骨架   藉此讀取身體的動作

這讓我們思考到   是不是也能在機器人上做這件事呢?

機器人可以參考我們動作   變成用遠端操控的

在youtube上   你可以看到許多有關Kinect的應用

在此我舉幾個Kinect與機器人的例子


在RoBoard官網上也可以見到他    因為它也是RoBoard的愛好者喔!

如何   有趣吧?


這是利用Kinect抓取影像深度的原理   搭載在四旋翼上

變成四旋翼的眼睛   然後再經由軟體運算   建構出3D的模型



這裡就可以再向大家推薦RoBoard了

Kinect的傳輸是使用USB

而控制它的軟體除了在X-Box有出   在windows上也有喔!

所以用RoBoard真的是可以節省很多麻煩

以下是RoBoard官方測試RoBoard抓取Kinect影像的影片






當然這些東西沒有我們看得這麼簡單

所以之後本魔會向大家介紹關於Kinect的安裝   以及使用等等
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[RB魔人] 機器人聯大一號經驗談(三)

最終    本魔來繼續談談機器人吧

其實呢   有很大的部分的是經驗不足所導致

我相信這將會是我未來的動力之一

沒有經驗   就多學多聽多看就會啦~

機器人   說老實的要牽扯的東西太多了

要寫程式   編動作   玩電路

而這裡面牽扯的領域又是涵蓋相當的廣

要完整的用好一台機器人是需要學習相當多的東西的

而且現在資訊業的東西越做越多   

可能以前很難做到的事情   現在只要用一些儀器就可以達到效果

但是這些東西都還是要學阿!

舊的東西要學精   新的東西要學好   相信這樣就能變得更強!



總歸一句   該學的東西還多著   加油!
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