1.Realsens D435/435i简介及安装教程
2.Nvidia Jetson Xavier 安装Ubuntu18.04并配置环境
3.ubuntu 16.04 上qt+opencv+realsense应用程序配置，源码构建和发布
4.组合导航实践RealSense D435i中的安装BMI055
5.intelrealsense深度摄像头
6.香橙派5安装Realsense,配置d435i深度相机
Realsens D435/435i简介及安装教程
Intel Realsens D/i简介及安装教程
Intel Realsense系列以其RGB-D相机技术在科研实验室中广受欢迎，特别是源码系列。该系列相机采用结构光方案，安装由四个摄像头组成：左红外相机、源码红外点阵投射仪、安装vue项目源码大全右红外相机和RGB相机。源码结构光原理通过激光折射产生物体表面的安装位移，通过摄像头检测并计算出物体位置和深度信息。源码 安装教程针对Ubuntu.环境提供了两种方案。安装首先，源码针对ROS melodic环境，安装若遇到"realsense failed to set power state"问题，源码可能是安装USB接口版本低或供电不足，确保使用USB 3.0接口和高质量线材。源码其次，可安装Intel RealSense SDK 2.0，推荐采用预编译的debian包。安装过程中可能出现错误，如"realsense-viewer: Cannot access /sys/class/video4linux"，这可能是内核未正确安装，需要卸载后重新安装。 在ROS环境中使用Realsense时，注意深度相机和RGB相机的坐标系需对齐。主要的话题包括对齐后的深度图像、彩色图像、未对齐深度图像等，关键信息可通过"/camera/color/image_raw"和"/camera/aligned_depth_to_color/image_raw"获取。官方文档和参考资料包括Depth Camera Di、Realsense Di使用笔记以及基于Di的ORB SLAM 2教程。Nvidia Jetson Xavier 安装Ubuntu.并配置环境
文章涉及Nvidia Jetson Xavier安装Ubuntu .并配置环境的详细步骤和注意事项，包括刷机、安装ROS melodic、Mavros、Realsense驱动、Cartographer依赖环境。具体步骤如下：
1. 刷机：使用NVIDIA官方SDK Manager工具进行刷机，zigbee智能插座源码需要连接Xavier至Ubuntu系统，短接FC_REC和GND引脚，并选择合适的Jetpack版本（例如，Jetpack 4.5.1对应Ubuntu .）。在刷机过程中，需注意系统被安装到Xavier的EMMC中可能无法容纳所有组件包，因此，先仅选择Jetson OS进行安装，待系统迁移至NVMe SSD后再添加其他组件包。完成刷机后，系统迁移至NVMe SSD，重新安装时勾选其他组件包但不勾选Jetson OS。
2. 换源：在Xavier的Ubuntu系统中更换apt源，以优化软件包的下载速度。
3. 迁移系统：对于已经迁移过的固态硬盘，在再次迁移系统时，建议先使用gparted进行格式化，以避免迁移后无法进入系统的问题。
4. 刷机-软件包：在系统迁移后，使用SDK Manager安装所需软件包，确保版本与之前安装一致，避免重新刷写Ubuntu系统。
5. ROS melodic：手动安装ROS melodic，可能需解决清华源问题，确保ROS源正确设置。
6. Mavros：Xavier的Mavros安装无需额外安装px4仿真所需组件，详细操作参考相关文档。
7. Realsense - Xavier：安装D、T等Realsense相机驱动，注意版本兼容性。
8. Cartographer：使用脚本直接安装Cartographer依赖环境，无需考虑px4仿真依赖问题。
9. Uav_ctrl：集成px4-avoidance、detect、uav_robot，与Cartographer组成完整项目代码，语音聊天android源码建议将xavier_sh脚本拷贝至“~/”下，便于SSH连接。
. Ego-planner：使用ego-planner-swarm，需要深度图（D /camera/depth/xxx）、里程计数据。
. PX4飞控设置：设置视觉飞行参数、激光定高、机载电脑连接、其他设置，如视觉飞行参数设置、激光定高、机载电脑与PX4飞控的连接设置等。
. SSH连接：在没有外接屏幕、键盘、鼠标的情况下设置Ubuntu系统SSH环境，便于通过网线登录并查看无线连接信息，以便无线SSH连接。
. USB端口绑定：为避免使用相同ID的USB设备时混淆，通过绑定固定的USB端口名称，简化设备的识别与使用。
. Realsense问题解决：针对Realsense摄像头启动后需重新插拔才能读取数据的问题，进行文件修改尝试，但可能需回退修改内容。
以上步骤涵盖了从硬件准备、系统刷机、软件安装到特定应用环境配置的全过程，旨在为用户提供一个从零开始到全面运行的系统构建指南。具体操作过程中，需根据实际情况调整步骤和参数，确保设备和软件兼容性，并注意系统的稳定性和安全性。
ubuntu . 上qt+opencv+realsense应用程序配置，构建和发布
本文记录了在ubuntu .系统上配置并发布一个基于qt、opencv和realsense的程序的过程。主要内容分为以下几个部分：代码结构与依赖关系、环境搭建、cpa单页源码cmakelists文件编写与构建，以及程序发布。
首先，选择ubuntu . desktop版本作为操作系统，因为它支持qt gui的使用。通过cmake-gui工具安装了cmake、opencv和realsense sdk。在安装opencv时，利用cmake-gui手动配置了详细设置，以匹配使用opencvworld库的需要。安装realsense sdk遵循官方文档指引，步骤清晰。同时，qt也通过cmake-gui完成安装，确保了头文件和库文件的正确配置。
接着，编写cmakelists.txt文件以构建代码结构。对于VolumeMeasure算法库，设置cmake版本、C++标准、链接库及路径。算法库编译成功后，使用add_subdirectory命令将Dimension依赖引入。在此过程中，注意了不同cmake版本与qt结合时的兼容性问题，以及变量作用域的管理。最终，cmakelists.txt成功引导了程序的构建，cmake、make、install流程顺利执行。
在环境搭建部分，通过cmake-gui配置cmake、opencv、realsense和qt，确保了开发环境的eclipse 阅读linux源码顺利搭建。在代码结构与依赖分析部分，详细描述了代码目录结构、文件组成，以及各部分之间的依赖关系，为后续开发提供了清晰的指引。
在程序发布阶段，虽然文中仅提及“还少个程序发布”，但可以理解为，完成构建后的程序通过指定的发布流程，实现了在目标环境（如嵌入式系统）上的部署与运行。这一阶段的详细步骤并未在文中详细展开，但基于先前的环境搭建与代码构建，程序发布应遵循相应的打包、编译与部署规范，确保程序能够在目标平台上正常运行。
综上所述，本文详细记录了在ubuntu .系统上配置并发布基于qt、opencv和realsense的程序的全过程，从环境搭建到代码构建，再到程序发布，提供了一套完整的开发流程与技术细节，为相关开发者提供了宝贵的参考与实践指导。
组合导航实践RealSense Di中的BMI
RealSense Di是集成了一颗博世BMI IMU的三维深度相机，它包含一个加速度传感器和一个陀螺仪，能够提供实时的动态数据。Di的RGB摄像头具备万像素，其分辨率在帧/秒的速度下可达×，在帧/秒的速度下可达×，拥有全局快门功能，适配快速运动场景。深度传感器基于结构光原理，发射±nm的红外光，实现三维空间的数据捕捉。
RealSense SDK2.0的安装与使用细节可以在官方资料中找到，参考资料1可以获取到详细的安装指南。SDK的示例代码和完整手册在资料2和资料3中可以找到，帮助开发者更好地掌握SDK的使用方法。在Ubuntu .的虚拟机中，按照资料4的指示，将USB设置为3.0模式，以确保Realsense设备能正常工作。在虚拟机中运行Intel RealSense Viewer，可以验证设备的正常工作状态。
关于获取IMU数据，可以参考官网提供的示例代码。编译和执行该代码的指令为：
在完成上述准备工作后，可以顺利地获取到RealSense Di设备中的IMU数据，进行进一步的数据分析和应用开发。
intelrealsense深度摄像头
在探索智能视觉的新边界，英特尔®实感™ D系列深度摄像头以其卓越的解决方案，为开发者、制造商和创新者提供了一站式深度感应视觉集成。这款革命性的技术赋予设备以三维感知，让原本二维的世界变得立体生动，增强了设备理解和互动环境的能力，为用户带来更为直观和沉浸的体验。
首先，我们来看看英特尔®实感™ D，这款高带宽立体摄像头，凭借其IP防护等级和Maxim串行器内置，即使在严苛环境下也能稳定工作。D的出现，为自主移动机器人市场注入了新的活力，为深度感知性能的提升提供了强大支持。
紧随其后的是Df，作为USB供电的典范，Df由一对深度传感器、红外通滤光片、RGB传感器和红外投影仪组成，是原型设备深度感知功能的理想扩展。Df在机器人技术中的应用尤为突出，红外通滤光片优化了深度噪声性能，为机器人在复杂环境中的精确导航提供了坚实保障。
对于追求精度的用户，D的亚毫米级检测能力进一步丰富了英特尔®实感™的深度摄像头阵容，让用户可以深入探索微小细节，开启近距观察世界的全新视角。
D作为D的升级版，性能提升两倍，SDK 2.0的推出确保了从一代到下一代的无缝过渡，提供卓越的视觉体验和精确度提升。
Di则将深度感应与IMU的精确运动追踪相结合，通过BMI惯性测量单元，为密集重建和机器人定位提供更丰富的数据。无论是工业级扫描还是机器人导航，Di都提供了强大的数据支持。
至于D，其USB供电设计、宽视野和全局图像快门，确保在动态场景下也能提供准确的深度感知，拓宽了设备的应用范围。D则凭借其窄视场和滚动图像快门，专为需要高分辨率测量的小型物体设计，确保了在精确度上的卓越表现。
这些英特尔®实感™深度摄像头，无论是D的工业级防护，Df的便捷连接，还是D和D的性能升级，都在不断推动着视觉感知技术的革新。景乘实业（北京）有限公司作为合作伙伴，提供专业服务，让这些创新技术更加贴近实际应用，为您的项目带来无与伦比的优势。
香橙派5安装Realsense,配置di深度相机
本文主要涉及两方面内容，一是如何在香橙派5上安装并配置Realsense与di深度相机，二是解决安装过程中的常见问题。对于安装过程，推荐参考《RK安装Realsense运行D、Di深度相机-CSDN博客》教程。然而，注意的是，教程中提及的SDK版本为2..0，实际操作时应下载与之对应的版本，即2..0，遵循教程操作通常能够成功安装。
在遇到安装问题时，可能的原因与香橙派5的CPU特性有关，尤其是与之前所用的设备有所不同。通过查找相关教程并结合实践，最终发现关键在于在cmake配置时加入了一些特定参数，这为解决安装问题提供了帮助。
另外，对于香橙派5在使用过程中遇到的看不到鼠标光标的问题，解决方案相对简单。在设置中进入Universal Access，找到Seeing/Cursor Size，并将其调整至最大。这种现象可能与屏幕显示特性有关，屏幕大小的微小差异可能会影响光标的显示效果。更换屏幕后，这一问题得到解决，表明光标大小设置是关键因素之一。
综上所述，对于在香橙派5上安装并配置Realsense与di深度相机的用户，需要注意SDK版本的兼容性，并且在cmake配置时添加必要的参数。同时，针对鼠标光标显示问题，调整其大小至最大值可有效解决。这些经验对于遇到类似问题的用户具有一定的参考价值。
Realsense SDK 2.0 + win + vs
在探讨Win系统安装REALSENSE SDK后，使用VS编译example时出现的问题，我们首先需要了解问题的起因。编译错误往往是由于路径差异导致。这通常发生在开发者试图在特定环境中执行操作时，系统未能正确识别所需资源的位置。
对于REALSENSE SDK的安装与设置，确保在安装过程中按照官方指南操作，正确配置环境变量至关重要。这包括将SDK的bin目录添加至系统环境变量的Path中，以便VS能够识别并使用相关工具。
在VS中尝试编译REALSENSE SDK的example时，如果遇到编译错误，首先要检查的是编译配置是否正确。确保已经选择了合适的平台（如x或x），并根据开发环境的实际情况调整。同时，确认VS的安装路径也正确设置，避免因路径问题导致的编译失败。
路径问题的解决办法主要有两种。一种是直接在编译命令中指定完整的路径，确保VS能够准确找到SDK相关文件。另一种方法是检查并更新环境变量，确保Path中包含了REALSENSE SDK的bin目录，以及VS安装目录中包含的任何必要工具或库。
在实际操作中，开发者可以通过检查并调整环境变量、执行编译命令时指定完整路径或使用VS的项目设置界面调整项目依赖，来解决路径差异导致的编译问题。通过这些步骤，可以确保REALSENSE SDK与VS的兼容性，顺利完成example的编译。
综上所述，Win系统上安装REALSENSE SDK后使用VS编译example时的路径差异问题，主要源于路径配置不当。通过正确设置环境变量、调整编译配置或指定完整路径，可以有效解决这一问题，顺利进行开发工作。
baxter realsensei easy_hand 手眼标定
在 Ubuntu . ROS melodic 环境下配置安装 Baxter realsensei easy_hand 手眼标定涉及以下步骤：
首先，安装 realsenseSDK2.0 和 ROS Wrapper for Intel RealSense。选择二进制安装或源码安装，根据个人需求进行。
接着，安装 easy-handeye 工具包，包括 aruco_ros 和 visp 的配置。确保网络连接稳定，以避免安装过程中的错误。
对于 rosdep 的安装问题，需执行 rosdep update 或在遇到错误时，重置 rosdep 环境。如果安装 transforms3d 时出现问题，直接安装此库以解决问题。
完成 rosdep 安装后，使用 catkin_make 命令构建项目。
进行 Baxter 手眼标定时，准备 ArUco marker，注意选择合适的 Dictionary、Marker ID 和 Marker size，并打印标定板。在 easy_handeye 文件夹内，创建并配置 baxter_realsense_calibration.launch 文件。
运行 baxter_realsense_calibration.launch 文件时，可能遇到 try passing the option "--force-discover" 错误，可尝试执行 sudo rm ~/.config/ros.org/rqt_gui.ini 并重新安装 OpenCV 来解决。
执行上述步骤后，即可完成 Baxter realsensei easy_hand 手眼标定，并成功发布 TF。参考相关文章和教程，以确保配置和操作的准确性。
