TagDetect

Einführung

Die TagDetect-Module sind optionale Module, die intern auf dem rc_cube laufen, und benötigen gesonderte Lizenzen, die erworben werden müssen. Diese Lizenzen sind auf jedem rc_cube, der nach dem 01.07.2020 gekauft wurde, vorhanden.

Die TagDetect-Module laufen intern auf dem rc_cube und ermöglichen es, 2D-Matrixcodes und Marker (Tags) zu erkennen. Derzeit gibt es TagDetect-Module für QR-Codes und AprilTags. Neben der Erkennung berechnen die Module die Position und Orientierung jedes Tags im 3D-Kamerakoordinatensystem, um diesen beispielsweise mit einem Roboter zu manipulieren oder die Pose der Kamera in Bezug auf den Tag zu berechnen.

Bemerkung

Diese Module sind nicht verfügbar in Kamerapipelines vom Typ blaze.

Bemerkung

Diese Softwaremodule sind pipelinespezifisch. Änderungen ihrer Einstellungen oder Parameter betreffen nur die zugehörige Kamerapipeline und haben keinen Einfluss auf die anderen Pipelines, die auf dem rc_cube laufen.

Die Tagerkennung besteht aus drei Schritten:

1. Tagerkennung auf dem 2D-Bildpaar (siehe Tagerkennung).
2. Schätzung der Pose jedes Tags (siehe Posenschätzung).
3. Wiedererkennung von bisher gesehenen Tags (siehe Tag-Wiedererkennung).

Im Folgenden werden die zwei unterstützten Tagtypen näher beschrieben, gefolgt von einem Vergleich.

QR-Code

Abb. 15 Beispiel eines QR-Codes

QR-Codes sind zweidimensionale Matrixcodes, welche beliebige, benutzerspezifizierte Daten enthalten können. Viele Alltagsgeräte, wie beispielsweise Smartphones, unterstützen die Erkennung von QR-Codes. Zusätzlich stehen Online- und Offlinetools zur Verfügung, um QR-Codes zu generieren.

Die „Pixel“ eines QR-Codes werden Module genannt. Das Aussehen und die Auflösung von QR-Codes ändert sich mit der Menge der in ihnen gespeicherten Daten. Während die speziellen Muster in den drei Ecken immer 7 Module breit sind, erhöht sich die Anzahl der Module dazwischen, je mehr Daten gespeichert sind. Der am niedrigsten aufgelöste QR-Code besitzt eine Größe von 21x21 Modulen und kann bis zu 152 Bits speichern.

Auch wenn viele QR-Code-Generatoren speziell designte QR-Codes erzeugen können (bspw. mit einem Logo, mit runden Ecken oder mit Punkten als Module), wird eine zuverlässige Erkennung solcher Tags mit dem TagDetect-Modul nicht garantiert. Gleiches gilt für QR-Codes, welche Zeichen außerhalb des ASCII-Zeichensatzes beinhalten.

AprilTag

Abb. 16 Ein 16h5 Tag (links), ein 36h11 Tag (Mitte) und ein 41h12 Tag (rechts). AprilTags bestehen aus einem obligatorischen weißen (a) und schwarzen (b) Rahmen und einer variablen Menge an Datenmodulen (c).

AprilTags sind ähnlich zu QR-Codes. Sie wurden allerdings speziell zur robusten Identifikation auf weite Entfernungen entwickelt. Wie bei QR-Codes werden die „Pixel“ Module genannt. Abb. 16 veranschaulicht den Aufbau von AprilTags. Sie haben einen obligatorischen weißen und schwarzen Rahmen, welcher jeweils ein Modul breit ist. Tags der Familien 16h5, 25h9, 36h10 und 36h11 sind von diesem Rahmen umschlossen und enthalten innen eine variable Menge an Datenmodulen. Bei Tags der Familie 41h12 ist der Rahmen nach innen verschoben und die Datenmodule befinden sich sowohl innerhalb als auch außerhalb des Rahmens. Anders als QR-Codes speichern AprilTags keine benutzerdefinierten Informationen, sondern werden durch eine vordefinierte Familie und ID identifiziert. Die Tags in Abb. 16 sind zum Beispiel aus Familie 16h5, 36h11 bzw. 41h12 und besitzen ID 0, 11 bzw. 0. Alle unterstützten Familien werden in Tab. 15 aufgelistet.

Tab. 15 AprilTag-Familien

Familie	Anzahl IDs	Empfohlen
16h5	30	-
25h9	35	o
36h10	2320	o
36h11	587	+
41h12	2115	+

Die Zahl vor dem „h“ jeder Familie bezeichnet die Anzahl der Datenmodule, welche im Tag enthalten sind: Während ein 16h5 Tag 16 (4x4) Datenmodule enthält ((c) in Abb. 16) und ein 36h11 Tag 36 (6x6), beinhaltet ein 41h12 Tag 41 Datenmodule (3x3 innen und 4x8 außen). Die Zahl hinter dem „h“ bezeichnet den Hamming-Abstand zwischen zwei Tags der Familie. Je höher, desto höher ist die Robustheit, aber desto weniger IDs stehen bei gleicher Anzahl an Datenmodulen zur Verfügung (siehe Tab. 15).

Der Vorteil von Familien mit weniger Modulen (bspw. 16h5 im Vergleich zu 36h11) ist die niedrigere Auflösung der Tags. Jedes Modul ist somit größer, weshalb der Tag auf eine größere Distanz erkannt werden kann. Dies hat allerdings auch Nachteile: Zum einen stehen bei niedrigerer Zahl an Datenmodulen auch weniger IDs zur Verfügung. Wichtiger aber ist, dass die Robustheit der Tagerkennung signifikant reduziert wird, da es zu einer höheren Falsch-Positiv-Rate kommt. Dies bedeutet, dass Tags verwechselt werden oder nicht existierende Tags in zufälliger Bildtextur oder im Bildrauschen erkannt werden. Die 41h12 Familie hat ihren Rahmen nach innen verschoben, was im Vergleich zur 36h11 Familie mehr Datenmodule bei einer geringen Gesamtmodulanzahl ermöglicht.

Aus diesen Gründen empfehlen wir die Verwendung der 42h12 und 36h11-Familien und raten ausdrücklich von der Familie 16h5 ab. Letztgenannte Familie sollten nur benutzt werden, wenn eine große Erkennungsdistanz für die Anwendung unbedingt erforderlich ist. Jedoch ist die maximale Erkennungsdistanz nur ca. 25% größer, wenn anstelle der 36h11-Familie die 16h5-Familie verwendet wird.

Vorgenerierte AprilTags können von der AprilTag-Projektwebseite (https://april.eecs.umich.edu/software/apriltag.html) heruntergeladen werden. Jede Familie besteht aus mehreren PNGs, welche jeweils einen AprilTag enthalten. Jedes Pixel im PNG entspricht dabei einem Modul des AprilTags. Beim Drucken der Tags der Familien 36h11, 36h10, 25h9 und 16h5 sollte darauf geachtet werden, den weißen Rand um den AprilTag mit einzuschließen – dieser ist in den PNGs enthalten (siehe (a) in Abb. 16). Die Tags müssen außerdem ohne Interpolation auf die Druckgröße skaliert werden, sodass die scharfen Kanten erhalten bleiben.

Vergleich

Sowohl QR-Codes als auch AprilTags haben ihre Vor- und Nachteile. Während QR-Codes die Speicherung von benutzerdefinierten Daten erlauben, sind die Tags bei AprilTags vordefiniert und in ihrer Anzahl limitiert. Andererseits haben AprilTags eine niedrigere Auflösung und können daher auf eine größere Distanz erkannt werden. Zusätzlich hilft die durchgängige weiß-zu-schwarz-Kante in jedem AprilTag bei einer präziseren Posenschätzung.

Bemerkung

Falls die Speicherung von benutzerdefinierten Daten nicht benötigt wird, sollten AprilTags QR-Codes vorgezogen werden.

Tagerkennung

Der erste Schritt der Tagerkennung ist die Detektion der Tags auf dem Stereo-Bildpaar. Dieser Schritt benötigt die meiste Zeit und seine Präzision ist entscheidend für die Präzision der finalen Tagpose. Um die Dauer dieses Schritts zu kontrollieren, kann der Parameter quality vom Benutzer konfiguriert werden. Er hat ein Herunterskalieren des Stereo-Bildpaares vor der Tagerkennung zur Folge. Hoch (High) ergibt die höchste maximale Erkennungsdistanz und Präzision, aber auch die längste Dauer der Erkennung. Niedrig (Low) führt zur kleinsten maximalen Erkennungsdistanz und Präzision, aber benötigt auch nur weniger als die halbe Zeit. Mittel (Medium) liegt dazwischen. Es sollte beachtet werden, dass dieser quality-Parameter keine Verbindung zum quality-Parameter des Stereo-Matching hat.

Abb. 17 Visualisierung der Modulgröße \(s\), der Größe eines Tags in Modulen \(r\) und der Größe eines Tags in Metern \(t\) für AprilTags (links und Mitte) und QR-Codes (rechts)

Die maximale Erkennungsdistanz \(z\) für Qualität Hoch (High) kann mit folgenden Formeln angenähert werden:

\[z = \frac{f s}{p},\]

\[s = \frac{t}{r},\]

wobei \(f\) die Brennweite in Pixeln und \(s\) die Größe jedes Moduls in Metern bezeichnet. \(s\) kann leicht mit letztgenannter Formel berechnet werden, in welcher \(t\) der Taggröße in Metern und \(r\) der Breite des Tags in Modulen entspricht (bei AprilTags ohne den weißen Rahmen). Abb. 17 veranschaulicht diese Variablen. \(p\) bezeichnet die Zahl der Bildpixel pro Modul, welche für eine Erkennung erforderlich sind. Sie unterscheidet sich zwischen QR-Codes und AprilTags. Auch der Winkel des Tags zur Kamera und die Beleuchtung spielen eine Rolle. Ungefähre Werte für eine robuste Erkennung sind:

• AprilTag: \(p=5\) Pixel/Modul
• QR-Code: \(p=6\) Pixel/Modul

Die folgenden Tabellen enthalten Beispiele für die maximale Erkennungsdistanz in unterschiedlichen Situationen. Die Brennweite des rc_visard wird dafür mit 1075 Pixeln, die Qualität mit High angenommen.

Tab. 16 Beispiele zur maximalen Erkennungsdistanz für AprilTags mit einer Breite von \(t=4\) cm

AprilTag-Familie	Tagbreite	Maximale Distanz
36h11 (empfohlen)	8 Module	1.1 m
16h5	6 Module	1.4 m
41h12 (empfohlen)	5 Module	1.7 m

Tab. 17 Beispiele zur maximalen Erkennungsdistanz für QR-Codes mit einer Breite von \(t=8\) cm

Tagbreite	Maximale Distanz
29 Module	0.49 m
21 Module	0.70 m

Posenschätzung

Für jeden erkannten Tag wird dessen Pose im Kamerakoordinatensystem geschätzt. Eine Bedingung dafür ist, dass der Tag vollständig im linken und rechten Bild zu sehen ist. Das Koordinatensystem ist wie unten gezeigt am Tag ausgerichtet.

Abb. 18 Koordinatensysteme für AprilTags (links und Mitte) bzw. QR-Codes (rechts)

Die z-Achse zeigt „in“ den Tag. Es ist zu beachten, dass, auch wenn AprilTags den weißen Rand in ihrer Definition enthalten, der Ursprung des Koordinatensystems trotzdem am Übergang des weißen zum schwarzen Rand liegt. Da AprilTags keine offensichtliche Orientierung haben, liegt der Ursprung in der oberen linken Ecke des vorgenerierten AprilTags.

Während der Posenschätzung wird auch die Größe des Tags geschätzt unter der Annahme, dass der Tag quadratisch ist. Bei QR-Codes bezieht sich die Größe auf den gesamten Tag, bei AprilTags dagegen nur auf den Bereich innerhalb des Übergangs vom schwarzen zum weißen Rand. Das heißt, dass bei Tags der Familien 16h5, 25h9, 36h10 und 36h11 der äußere weiße Rand ignoriert wird.

Der Benutzer kann auch die ungefähre Größe (\(\pm 10\%\)) eines Tags angeben. Alle Tags, die dieser Einschränkung nicht entsprechen, werden automatisch herausgefiltert. Weiter hilft diese Information in bestimmten Situationen, Mehrdeutigkeiten in der Posenschätzung aufzulösen, die entstehen können, wenn mehrere Tags mit derselben ID im linken und rechten Bild sichtbar und diese Tags parallel zu den Bildzeilen ausgerichtet sind.

Bemerkung

Für beste Ergebnisse der Posenschätzung sollte der Tag sorgfältig gedruckt und auf einem steifen und möglichst ebenen Untergrund angebracht werden. Jegliche Verzerrung des Tags oder Unebenheit der Oberfläche verschlechtert die geschätzte Pose.

Bemerkung

Wir empfehlen, die ungefähre Größe der Tags anzugeben. Ansonsten, falls mehrere Tags mit derselben ID im linken oder rechten Bild sichtbar sind, kann es zu einer fehlerhaften Posenschätzung kommen, wenn die Tags gleich orientiert sind und sie ungefähr parallel zu den Bildzeilen angeordnet sind. Auch wenn die Größe nicht angegeben sein sollte, versuchen die TagDetect-Module jedoch, solche Situationen zu erkennen und verwerfen betroffene Tags.

Unten stehende Tabellen enthalten grobe Angaben zur Präzision der geschätzten Posen von AprilTags. Wir unterscheiden zwischen lateraler Präzision (also in x- und y-Richtung) und Präzision in z-Richtung. Es wird angenommen, dass quality auf High gesetzt ist, und dass die Blickrichtung der Kamera parallel zur Normalen des Tags ist. Die Größe eines Tags hat keinen signifikanten Einfluss auf die Präzision in lateraler und z-Richtung. Im Allgemeinen verbessert ein größerer Tag allerdings die Präzision. Im Bezug auf die Präzision der Rotation, im speziellen um die x- und y-Achsen, übertreffen große Tags kleinere deutlich.

Tab. 18 Ungefähre Präzision der Position von AprilTag Messungen mit Qualität Hoch in einem idealen Szenario für verschiedene Basisabstände

Distanz	rc_visard 65 - lateral	rc_visard 65 - z	rc_visard 160 - lateral	rc_visard 160 - z
0.5 m	0.05 mm	0.5 mm	0.05 mm	0.3 mm
1.0 m	0.15 mm	1.8 mm	0.15 mm	1.4 mm
2.0 m	1.5 mm	14.5 mm	0.5 mm	3.7 mm

Tab. 19 Ungefähre Präzision der Orientierung von AprilTag Messungen mit Qualität Hoch in einem idealen Szenario für verschiedene Tag-Größen

Distanz	60 x 60 mm	120 x 120 mm
0.5 m	0.2°	–
1.0 m	0.8°	0.3°
2.0 m	2.0°	0.8°
3.0 m	–	1.8°

Tag-Wiedererkennung

Jeder Tag besitzt eine ID: bei AprilTags ist dies die Familie zusammen mit der AprilTag-ID, bei QR-Codes die enthaltenen Daten. Diese IDs sind jedoch nicht einzigartig, da mehrere Tags mit derselben ID in einer Szene vorkommen können.

Zur Unterscheidung dieser Tags weisen die TagDetect-Module jedem Tag einen eindeutigen Identifikator zu. Um den Benutzer dabei zu unterstützen, denselben Tag über mehrere Tagerkennungsläufe hinweg zu identifizieren, versucht das TagDetect-Modul Tags wiederzuerkennen. Falls erfolgreich, wird einem Tag derselbe Identifikator zugewiesen.

Die Tag-Wiedererkennung vergleicht die Positionen der Ecken der Tags im Kamera-Koordinatensystem, um identische Tags wiederzufinden. Tags werden als identisch angenommen, falls sie sich nicht oder nur geringfügig in diesem Koordinatensystem bewegt haben.

Über den max_corner_distance-Parameter kann der Benutzer festlegen, wie weit ein Tag sich zwischen zwei Erkennungsläufen bewegen darf, um als identisch zu gelten. Der Parameter definiert die maximale Distanz zwischen den Ecken zweier Tags, was in Abb. 19 dargestellt ist. Die euklidischen Abstände der vier zusammengehörenden Tagecken in 3D werden berechnet. Falls keiner dieser Abstände den Grenzwert überschreitet, gilt der Tag als wiedererkannt.

Abb. 19 Vereinfachte Darstellung der Tag-Wiedererkennung. Die euklidischen Abstände zwischen zusammengehörigen Tagecken in 3D werden berechnet (rote Pfeile).

Nach einer bestimmten Anzahl von Tagerkennungsläufen werden vorher gesehene Tags verworfen, falls diese in der Zwischenzeit nicht mehr erkannt wurden. Dies kann über den Parameter forget_after_n_detections festgelegt werden.

Hand-Auge-Kalibrierung

Falls die Kamera zu einem Roboter kalibriert wurde, kann das TagDetect-Modul automatisch Posen im Roboterkoordinatensystem ausgeben. Für die Services kann das Koordinatensystem der berechneten Posen mit dem Argument pose_frame spezifiziert werden.

Zwei verschiedene pose_frame-Werte können gewählt werden:

1. Kamera-Koordinatensystem (camera): Alle Posen sind im Kamera-Koordinatensystem angegeben.
2. Benutzerdefiniertes externes Koordinatensystem (external): Alle Posen sind im sogenannten externen Koordinatensystem angegeben, welches vom Nutzer während der Hand-Auge-Kalibrierung gewählt wurde. In diesem Fall bezieht das Modul alle notwendigen Informationen über die Kameramontage und die kalibrierte Hand-Auge-Transformation automatisch vom Modul Hand-Auge-Kalibrierung. Für den Fall einer robotergeführten Kamera ist vom Nutzer zusätzlich die jeweils aktuelle Roboterpose robot_pose anzugeben.

Zulässige Werte zur Angabe des Referenzkoordinatensystems sind camera und external. Andere Werte werden als ungültig zurückgewiesen.

Parameter

Es stehen zwei getrennte Module für die Tagerkennung zur Verfügung, eines für AprilTag- und eines für QR-Code-Erkennung: rc_april_tag_detect bzw. rc_qr_code_detect. Abgesehen vom Modulnamen teilen beide die gleiche Schnittstellendefinition.

Neben der REST-API-Schnittstelle stellen die TagDetect-Module außerdem Seiten in der Web GUI in der gewünschten Pipeline unter Module ‣ AprilTag und Module ‣ QR Code bereit, über welche sie manuell ausprobiert und konfiguriert werden können.

Im Folgenden sind die Parameter am Beispiel von rc_qr_code_detect aufgelistet. Sie gleichen denen von rc_april_tag_detect.

Dieses Softwaremodul bietet folgende Laufzeitparameter:

Tab. 20 Laufzeitparameter des rc_qr_code_detect-Moduls

Name	Typ	Min.	Max.	Default	Beschreibung
detect_inverted_tags	bool	false	true	false	Erkennt Tags, bei denen Schwarz und Weiß vertauscht sind
forget_after_n_detections	int32	1	1000	30	Anzahl an Erkennungsläufen, nach denen ein vorher gesehener Tag während der Tag-Wiedererkennung verworfen wird
max_corner_distance	float64	0.001	0.01	0.005	Maximale Distanz zusammengehöriger Ecken zweier Tags während der Tag-Wiedererkennung
quality	string	-	-	High	Qualität der Tagerkennung: [Low, Medium, High]
use_cached_images	bool	false	true	false	Benutze das zuletzt empfangene Stereo-Bildpaar, anstatt auf ein neues zu warten

Über die REST-API können diese Parameter wie folgt gesetzt werden.

API Version 2

API Version 1 (veraltet)

PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/<rc_qr_code_detect|rc_april_tag_detect>/parameters?<parameter-name>=<value>

PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_qr_code_detect|rc_april_tag_detect>/parameters?<parameter-name>=<value>

Statuswerte

Die TagDetect-Module melden folgende Statuswerte:

Tab. 21 Statuswerte der rc_qr_code_detect- und rc_april_tag_detect-Module

Name	Beschreibung
data_acquisition_time	Zeit in Sekunden, für die beim letzten Aufruf auf Bilddaten gewartet werden musste
last_timestamp_processed	Zeitstempel des letzten verarbeiteten Bilddatensatzes
processing_time	Berechnungszeit für die letzte Erkennung in Sekunden
state	Der aktuelle Zustand des Moduls

Der Parameter state kann folgende Werte annehmen:

Tab. 22 Mögliche Zustände der TagDetect-Module

Zustandsname	Beschreibung
IDLE	Das Modul ist inaktiv.
RUNNING	Das Modul läuft und ist bereit zur Tagerkennung.
FATAL	Ein schwerwiegender Fehler ist aufgetreten.

Services

Die TagDetect-Module implementieren einen Zustandsautomaten, welcher zum Starten und Stoppen genutzt werden kann. Die eigentliche Tagerkennung kann mit detect ausgelöst werden.

Die angebotenen Services von rc_qr_code_detect bzw. rc_april_tag_detect können mithilfe der REST-API-Schnittstelle oder der rc_cube Web GUI ausprobiert und getestet werden.

detect

löst eine Tagerkennung aus.

Details

Abhängig vom use_cached_images-Parameter arbeitet das Modul auf dem zuletzt empfangenen Bildpaar (wenn true) oder wartet auf ein Bildpaar, das nach dem Auslösen des Services aufgenommen wurde (wenn false, dies ist das Standardverhalten). Auch wenn der Parameter auf true steht, arbeitet die Tagerkennung niemals mehrmals auf einem Bildpaar.

Es wird empfohlen, detect nur im Zustand RUNNING aufzurufen. Es ist jedoch auch im Zustand IDLE möglich, was zu einem Autostart und -stop des Moduls führt. Dies hat allerdings Nachteile: Erstens dauert der Aufruf deutlich länger, zweitens funktioniert die Tag-Wiedererkennung nicht. Es wird daher ausdrücklich empfohlen, das Modul manuell zu starten, bevor detect aufgerufen wird.

Tags können vom detect-Ergebnis aus mehreren Gründen ausgeschlossen werden, z.B. falls ein Tag nur in einem der Kamerabilder sichtbar war, oder falls die Posenschätzung fehlschlug. Diese herausgefilterten Tags werden im Log aufgelistet, auf welches wie in Download der Logdateien beschrieben zugegriffen werden kann.

Auf den Web GUI-Seiten der TagDetect-Module wird eine Visualisierung der letzten Tagerkennung bereitgestellt. Diese Visualisierung wird allerdings erst angezeigt, sobald die Tagerkennung mindestens einmal ausgeführt wurde. In der Web GUI kann die Tagerkennung außerdem manuell ausprobiert werden, indem die Detektieren-Schaltfläche betätigt wird.

Aufgrund von Änderungen der Systemzeit auf dem rc_cube können Zeitsprünge auftreten, sowohl vorwärts als auch rückwärts (siehe Zeitsynchronisierung). Während Vorwärtssprünge keinen Einfluss auf die TagDetect-Module haben, invalidieren Rücksprünge die bereits empfangenen Bilder. Deshalb wird, wenn ein Rücksprung erkannt wird, Fehler -102 beim nächsten detect-Aufruf zurückgegeben. Dies geschieht auch, um den Benutzer darauf hinzuweisen, dass die Zeitstempel in der detect-Antwort ebenso zurückspringen werden.

API Version 2

API Version 1 (veraltet)

PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/<rc_qr_code_detect|rc_april_tag_detect>/services/detect

PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_qr_code_detect|rc_april_tag_detect>/services/detect

Request

Response

Optionale Serviceargumente:

tags bezeichnet die Liste der Tag-IDs, welche erkannt werden sollen. Bei QR-Codes ist die ID gleich den enthaltenen Daten. Bei AprilTags ist es „<Familie>_<ID>“, also beispielsweise „36h11_5“ für Familie 36h11 und ID 5. Natürlich kann das AprilTag-Modul nur zur Erkennung von AprilTags und das QR-Code-Modul nur zur Erkennung von QR-Codes genutzt werden.

Die tags-Liste kann auch leer gelassen werden. In diesem Fall werden alle erkannten Tags zurückgegeben. Dieses Feature sollte nur während der Entwicklung einer Applikation oder zur Fehlerbehebung benutzt werden. Wann immer möglich sollten die konkreten Tag-IDs aufgelistet werden, zum einen zur Vermeidung von Fehldetektionen, zum anderen auch um die Tagerkennung zu beschleunigen, da nicht benötigte Tags aussortiert werden können.

Bei AprilTags kann der Benutzer nicht nur einzelne Tags, sondern auch eine gesamte Familie spezifizieren, indem die ID auf „<family>“ gesetzt wird, bspw. „36h11“. Dadurch werden alle Tags dieser Familie erkannt. Es ist auch möglich, mehrere Familien oder eine Kombination aus Familien und einzelnen Tags anzugeben. Zum Beispiel kann detect mit „36h11“, „25h9_3“ und „36h10“ zur gleichen Zeit aufgerufen werden.

Zusätzlich zur ID kann auch die ungefähre Größe (\(\pm 10\%\)) eines Tags angegeben werden. Wie in Posenschätzung erklärt, verhilft dies Mehrdeutigkeiten aufzulösen, die in bestimmten Situationen auftreten können, und kann zum Herausfiltern von Tags genutzt werden, die nicht der angegebenen Größe entsprechen.

Die tags-Liste ist ODER-verknüpft. Es werden alle Tags zurückgegeben, die mit einem der id-size-Paare in der tags-Liste übereinstimmen.

Das Feld pose_frame gibt an, ob die Posen im Kamera- oder im externen Koordinatensystem zurückgegeben werden (siehe Hand-Auge-Kalibrierung. Der Standardwert ist camera.

Die Definition der Request-Argumente mit jeweiligen Datentypen ist:

{
  "args": {
    "pose_frame": "string",
    "robot_pose": {
      "orientation": {
        "w": "float64",
        "x": "float64",
        "y": "float64",
        "z": "float64"
      },
      "position": {
        "x": "float64",
        "y": "float64",
        "z": "float64"
      }
    },
    "tags": [
      {
        "id": "string",
        "size": "float64"
      }
    ]
  }
}

timestamp wird auf den Zeitstempel des Bildpaares gesetzt, auf dem die Tagerkennung gearbeitet hat.

tags enthält alle erkannten Tags.

id ist die ID des Tags, vergleichbar zur id in der Anfrage.

instance_id ist der zufällige, eindeutige Identifikator eines Tags, welcher von der Tag-Wiedererkennung zugewiesen wird.

pose enthält position und orientation. Die Orientierung ist im Quaternionen-Format angegeben.

pose_frame bezeichnet das Koordinatensystem, auf welches obige Pose bezogen ist, und hat den Wert camera oder external.

size wird auf die gemessene Taggröße gesetzt.

return_code enthält mögliche Warnungen oder Fehlercodes und Nachrichten.

Die Definition der Response mit jeweiligen Datentypen ist:

{
  "name": "detect",
  "response": {
    "return_code": {
      "message": "string",
      "value": "int16"
    },
    "tags": [
      {
        "id": "string",
        "instance_id": "string",
        "pose": {
          "orientation": {
            "w": "float64",
            "x": "float64",
            "y": "float64",
            "z": "float64"
          },
          "position": {
            "x": "float64",
            "y": "float64",
            "z": "float64"
          }
        },
        "pose_frame": "string",
        "size": "float64",
        "timestamp": {
          "nsec": "int32",
          "sec": "int32"
        }
      }
    ],
    "timestamp": {
      "nsec": "int32",
      "sec": "int32"
    }
  }
}

start

startet das Modul durch einen Übergang von IDLE nach RUNNING.

Details

Wenn das Modul läuft, empfängt es die Bilder der Stereokamera und ist bereit, Tags zu erkennen. Um Rechenressourcen zu sparen, sollte das Modul nur laufen, wenn dies nötig ist.

Dieser Service kann wie folgt aufgerufen werden.

API Version 2

API Version 1 (veraltet)

PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/<rc_qr_code_detect|rc_april_tag_detect>/services/start

PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_qr_code_detect|rc_april_tag_detect>/services/start

Request

Response

Dieser Service hat keine Argumente.

Die Definition der Response mit jeweiligen Datentypen ist:

{
  "name": "start",
  "response": {
    "accepted": "bool",
    "current_state": "string"
  }
}

stop

stoppt das Modul durch einen Übergang zu IDLE.

Details

Dieser Übergang kann auf dem Zustand RUNNING und FATAL durchgeführt werden. Alle Tag-Wiedererkennungs-Informationen werden beim Stoppen gelöscht.

Dieser Service kann wie folgt aufgerufen werden.

API Version 2

API Version 1 (veraltet)

PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/<rc_qr_code_detect|rc_april_tag_detect>/services/stop

PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_qr_code_detect|rc_april_tag_detect>/services/stop

Request

Response

Dieser Service hat keine Argumente.

Die Definition der Response mit jeweiligen Datentypen ist:

{
  "name": "stop",
  "response": {
    "accepted": "bool",
    "current_state": "string"
  }
}

restart

startet das Modul neu.

Details

Wenn im Zustand RUNNING oder FATAL, wird das Modul erst gestoppt und dann wieder gestartet. In IDLE wird das Modul nur gestartet.

Dieser Service kann wie folgt aufgerufen werden.

API Version 2

API Version 1 (veraltet)

PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/<rc_qr_code_detect|rc_april_tag_detect>/services/restart

PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_qr_code_detect|rc_april_tag_detect>/services/restart

Request

Response

Dieser Service hat keine Argumente.

Die Definition der Response mit jeweiligen Datentypen ist:

{
  "name": "restart",
  "response": {
    "accepted": "bool",
    "current_state": "string"
  }
}

trigger_dump

speichert die Detektion auf dem angeschlossenen USB Speicher, die dem übergebenen Zeitstempel entspricht, oder die letzte, falls kein Zeitstempel angegeben wurde.

Details

Dieser Service kann wie folgt aufgerufen werden.

API Version 2

API Version 1 (veraltet)

PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/<rc_qr_code_detect|rc_april_tag_detect>/services/trigger_dump

PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_qr_code_detect|rc_april_tag_detect>/services/trigger_dump

Request

Response

Die Definition der Request-Argumente mit jeweiligen Datentypen ist:

{
  "args": {
    "comment": "string",
    "timestamp": {
      "nsec": "int32",
      "sec": "int32"
    }
  }
}

Die Definition der Response mit jeweiligen Datentypen ist:

{
  "name": "trigger_dump",
  "response": {
    "return_code": {
      "message": "string",
      "value": "int16"
    }
  }
}

reset_defaults

stellt die Werkseinstellungen der Parameter dieses Moduls wieder her und wendet sie an („factory reset“).

Details

Dieser Service kann wie folgt aufgerufen werden.

API Version 2

API Version 1 (veraltet)

PUT http://<host>/api/v2/pipelines/<0,1,2,3>/nodes/<rc_qr_code_detect|rc_april_tag_detect>/services/reset_defaults

PUT http://<host>/api/v1/nodes/<rc_qr_code_detect|rc_april_tag_detect>/services/reset_defaults

Request

Response

Dieser Service hat keine Argumente.

Die Definition der Response mit jeweiligen Datentypen ist:

{
  "name": "reset_defaults",
  "response": {
    "return_code": {
      "message": "string",
      "value": "int16"
    }
  }
}

Rückgabecodes

Zusätzlich zur eigentlichen Serviceantwort gibt jeder Service einen sogenannten return_code bestehend aus einem Integer-Wert und einer optionalen Textnachricht zurück. Erfolgreiche Service-Anfragen werden mit einem Wert von 0 quittiert. Positive Werte bedeuten, dass die Service-Anfrage zwar erfolgreich bearbeitet wurde, aber zusätzliche Informationen zur Verfügung stehen. Negative Werte bedeuten, dass Fehler aufgetreten sind. Für den Fall, dass mehrere Rückgabewerte zutreffend wären, wird der kleinste zurückgegeben, und die entsprechenden Textnachrichten werden in return_code.message akkumuliert.

Die folgende Tabelle listet die möglichen Rückgabe-Codes auf:

Code	Beschreibung
0	Erfolg
-1	Ein ungültiges Argument wurde übergeben.
-4	Die maximale Wartezeit auf ein Stereo-Bildpaar wurde überschritten.
-9	Die Lizenz ist ungültig.
-11	Sensor nicht verbunden, nicht unterstützt oder nicht bereit
-101	Ein interner Fehler trat während der Tagerkennung auf.
-102	Ein Rückwärtssprung der Systemzeit trat auf
-103	Ein interner Fehler trat während der Posenschätzung auf.
-200	Ein schwerwiegender interner Fehler trat auf.
200	Mehrere Warnungen traten auf. Siehe die Auflistung in message.
201	Das Modul war nicht im Zustand RUNNING.