这部分指南解释了如何校准Microsoft Kinect v1 (Xbox version)，Microsoft Kinect v2和Mesa Swiss Rangers (type SR4500)的摄像机网络，和如何在分布式配置情况下执行人员跟踪。

N.B.：对于单个成像器的人员跟踪，请看内部校正页面，同时，多摄像头的检测的操作指南如下。

Xbox的Kinect有两种现有型号：

1414：旧版固件：打开源驱动器就可以看到它的序列号。

1473：新版固件：打开源驱动器无法得到序列号，之后返回一堆0.

N.B.：我们发现，无论在哪一个CPU上，一个CPU最好只连接一个Kinect或者一个SwissRanger可以，此时能够获得最佳性能。

让我们开始吧！

整个过程能够总结为下面几个步骤：

1. 将每一台PC都连上网，并配置好
2. 分发校准启动文件
3. 创建多摄像头校准文件
4. 根据人员检测（可选）执行多传感器校准优化
5. 执行多传感器人员跟踪

确保每个主机间的时间同步也是很重要的。操作指南

在校正之前，确定所有的OpenPTrack节点的时间都通过NTP同步了

ntpq -p

或

ntpq --p

如果还没有创建/更新 camera_network.yaml 和.bashrc 文件，请根据预校准指南创建/更新，然后再继续下一步，以便 camera_network.yaml 可以分发到所有节点，以便于校准网络。

创建校准所需的启动文件，并在主控上运行下面的代码：

roslaunch opt_calibration calibration_initializer.launch

然后，在所有的PC（包括主控）上运行下面代码：

roslaunch opt_calibration listener.launch

N.B.：主控必须先启动，同时监听端会出现一个错误。

另外，每个传感器会在电脑的 detection/launch 文件夹创建一个叫做 detection_node_<sensor_id>.launch 的启动文件。

现在我们准备好来校准了

校准初始化描述了上述的创建运行在主控上的校准的主要启动文件（opt_calibration_master.launch)和每个传感器启动文件(sensor_<sensor_id>.launch)的过程.传感器启动文件通过 id:"<sensor_id>" 来启动传感器的驱动器。每个机器的 sensor_id 设定在 camera_network.yaml 文件里。

为了执行多传感器校准，在主控上执行下面的代码：

roslaunch opt_calibration opt_calibration_master.launch

然后，在每一台配有传感器的电脑都需要运行：

roslaunch opt_calibration sensor_<sensor_id>.launch

当两台摄像头同时看到棋盘时，估计俩之间的变换。每个传感器都针对另一个传感器进行外部校准，从而组成描述整个网络的变换树。每次争对另一台摄像机校准摄像机时，在Rviz中，两个摄像机之间都会出像一个链接。控制台中提供输出，例如：

/<sensor_id> added to the tree.

开始校准过程，第一步是将棋盘显示给网络中的任意一个成像器。一旦成像器加入变换树，也就是终端中输出 /<sensor_id> added to the tree 的时候，你就可以校准下一个传感器了。棋盘需要展示给事先已经加入变换树的成像器，同时显示给下一个最近的成像器，以便第二个成像器校准。将第二个成像器添加到树中后，以前添加到树中的两个成像器之一可用于校准网络中的剩余成像器。因此，当将成像器添加到树中时，它可用于校准网络中的任何剩余成像器，向校准成像器和任何剩余的未校准成像器显示棋盘。校准最佳实践可在 OpenPTrack 部署指南实践校准页中找到。

当所有摄像头都校准好，会输出：

All cameras added to the tree. Now calibrate the global reference frame and save!

N.B.：当这条信息出现的时候，校准进程将继续捕获图像。所以，OpenPTrack指挥提醒用户它存储好了全局参考系。操作员可以继续收集图像以改善校准或者继续保存全局参考帧。

用户希望能够将棋盘放在地上，通过位置和方向来确定全局参考系以用户人员跟踪。所以，至少要有一个传感器能观察到棋盘。校准数据通过运行下面的代码存储：

rostopic pub /opt_calibration/action std_msgs/String "save" -1

将会有文本声明：

~/open_ptrack/opt_calibration/conf/camera_poses.yaml created!

这告诉操作人员校准已经被保存，此时移动棋盘不会影响文件。

初始的全局（/world）参考系设在右上角的矩形交点处。/world 参考系用于跟踪，x坐标轴指向左边，y坐标轴指向下面。棋盘的“顶部”可以通过计算棋盘每边黑色的的棋格来确定。黑色方格最多的边是棋盘的“顶部”，原点（0，0）是最右端的两个黑棋格和两个白棋格的交点。

所有的外部校准数据被保存在 opt_calibration/launch 文件夹的 opt_calibration_results.launch 文件中。记录每个传感器摄像机姿势（camera_poses.txt）的文件和启动文件（detection_node_<sensor_id>.launch）创建在主控的 detection/launch 文件夹中。detection_node 文件移动到大爱有<sensor_id> 名称的计算机的 detection/launch 文件夹后能直接用户启动分布式的人员检测。

N.B.：校准已经重新完成。

如果还没有完成，执行：

• 使用 Ctrl-c 来停止 roslaunch opt_calibration detection_initializer.launch *使用 Ctrl-c来停止所有主机上的 roslaunch opt_calibration listener.launch

复制每个计算机上的 detection/launch/camera_poses.txt 文件到 detection/launch 文件夹，在主控上运行下面的命令：

roslaunch opt_calibration detection_initializer.launch

在每台电脑（包括主机）上运行：

roslaunch opt_calibration listener.launch

虽然这一步是选做的，但是我们发现在具有5个或者更多成像器的OpenPTrack网络中，需要解决单个轨道的拆分问题。

在上述的通过棋盘执行多成像器校准步骤之后，可以通过开拓检测节点的输出来执行校准优化。

这个过程需要一个人在跟踪执行期间一直在区域里移动。

另外，在每个配备了传感器的电脑上，应该运行临时存储的启动文件 detection_node_<sensor_id>.launch：

roslaunch detection detection_node_<sensor_id>.launch

然后，在主控上运行：

roslaunch opt_calibration opt_calibration_refinement.launch

此时，请求一个人（只有一人！）在整个跟踪区域移动，执行不同的轨迹。人员检测应出现在可视化工具中。

N.B.：如果看不到人员检测，尝试缩小可视化工具。

当整个区域都被覆盖（不止一次），开始校准优化运算：

rostopic pub /opt_calibration/action std_msgs/String "save" -1

优化将开始，优化矩阵将保存在opt_calibration/conf 文件夹中的registration_<sensor_id>.txt 文件中。此外，应显示显示优化过程前后人员检测的可视化工具。

为了在跟踪时使用此优化，请确保跟踪/conf/tracker_multicamera.yaml 文件中calibration_refinement标志设置为 true。

执行新的校准，维护先前估计的地板。

执行多传感器校准后，可以执行新的校准，将先前估计的地板作为世界参考框架。（无需再次将棋盘放在地板上。要在保持先前估计的底板时执行校准，请勿运行：

roslaunch opt_calibration opt_calibration_master.launch

除此之外，在主控上执行：

roslaunch opt_calibration opt_calibration_master.launch lock_world_frame:=true fixed_sensor_id:=<sensor_id>

此处lock_world_frame：\true 通知校准过程读取以前估计的摄像机姿势，而fixed_sensor_id：<sensor_id>定义自上次校准以来未移动的传感器。

N.B.：fixed_sensor_id，必须至少固定一个传感器。可以移动或删除所有其他传感器，并添加新传感器。

当实行OpenPTrack网络校准时，跟踪坐标系（全局）时基于看到棋盘的最后的位置建立的。如果你想要在校准之后指定一个其他的坐标系，你需要启动所有的传感器：

roslaunch opt_calibration sensor_<sensor_id>.launch

然后，在主控节点：

roslaunch opt_calibration opt_define_reference_frame.launch

一个GUI（图像）出现你需要选择两个参考点，并提供它们在新坐标系中的坐标。你可以跟着控制台输出中的指南行动。

详情如下：

• left click：选择一个参考点（然后你需要在控制台输入x，y坐标[每次输入后按ENTER键]）
• right click：改变图像（你能够改变图像直到你找到想要插入的参考点的图像）
• middle click： 计算新的坐标系并保存。只有在你输入两个（或更多）参考点后才能使用这个。无需选择同一张图像上的参考点。

之后，你需要（一般情况下）运行 detection_initializer.launch，具体描述在这里。然后你就能够在新的坐标系里实现跟踪操作了。

N.B.： 用户自定义坐标系必须保持z轴向上的习惯。因此，小心选择x和y轴的朝向，确保z轴是向上的[右手系]。