복수개의 PSN_UNIT을 통해 인식한 위치 및 ROI 정보를 위치에 기반하여 융합을 수행하는 모듈
- sp_hd_fs : 4대의 psn_unit에서 인식된 정보를 하나로 합침과 동시에 추적(Tracking)을 수행하는 모듈(ROS 환경에서 동작한다.)
- kr_tracker : sp_hd_fs 모듈에서 트래킹을 위한 함수를 제공하는 클래스
- sp_hd_gather : 4대의 psn_unit으로 부터의 인식 정보를 합쳐서 하나의 토픽(Topic)으로 발행한다.
- sp_hd_calibration : sp_hd_fs의 원활한 동작을 위해 psn_unit의 위치정보를 자동으로 찾아주는 모듈
- 파이썬 의존 패키지 설치 : munkres scipy sklearn numpy PyKDL matplotlib
sudo pip install -r requirements.txt
sp_hd_fs 패키지의 모듈들은 아래의 순서로 실행해야 한다.
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ROS parameter 설정
source $simonpic_recognition_ROOT/cfg/setEnvParam.sh
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sp_hd_gather 모듈 실행
rosrun sp_hd_fs sp_hd_gather.py
※ 에러 발생시 각 psn_unit의 출력 토픽(/sn_kinect/detector#) 확인 후 재실행
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sp_hd_calibration 모듈 실행(카메라 재정렬이 필요시 수행)
실제 실험 환경에서의 기준 카메라(psn_unit1)의 위치를 고정 시킨 후 모듈 실행
rosrun sp_hd_fs sp_hd_calibration.py
모듈 종료 확인 후
rosparam get /psn_unit#
으로 각 unit의 위치 및 방향각 파라미터를 얻은 후
$simonpic_recognition_ROOT/cfg/setEnvParam.sh 파일을 수정해준다. -
sp_hd_fs 모듈 실행
rosrun sp_hd_fs sp_hd_fs.py
동작 확인
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모듈 실행시 팝업되는 GUI에서 각 카메라(K1, K2, K3, K4)의 위치와 방향각이 자동 켈리브레이션을 통해 잘 찾아졌는지 확인 한다.
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사람이 인식되었을때 각 카메라에서의 입력이 화면에 표시 되는지(작은 생상 점)와 정보 융합을 통해 merge 되었는지(검은 큰 점)을 확인 하고 사람이 움직였을때 잘 추적하는지 확인한다.
※ sp_hd_rcnn 모듈의 human_filter 가 적용된 데이터를 이용하려면 다음을 통해 파라미터를 변경한다.
rosparam set /FP_filter True
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