G1吊舱使用手册

G1吊舱

1、简介：

阿木实验室针对中小型无人机开发的定焦三轴防抖云台吊舱，可通过网络向用户提供最高2.7K@60fps的视频流信号；可与阿木实验室推出的机载计算机（AllSpark系列）有机结合，构成智能吊舱开发者套件，助力用户建立无人机与深度学习的联结。

应用场景：

• 实时航拍
• 地理信息勘测
• 机器人视觉感知
• 实时目标检测与追踪*
• 深度学习模型训练*
• 深度学习模型验证*
• ......

注意： 标注*号的项目需配合机载计算机实现

产品所包含的组件如下：

• G1吊舱 * 1
• 专用安装螺柱 * 4 (M2 * 40mm)
• 装配螺栓 * 8 (M2 * 5mm)
• 三合一连接线（网络、电源、相机控制接口）* 1
• USB转串口模块 * 1
• 串口转接线 * 1
• 云台调试支架 * 1 （上碳板 * 1，下碳板 * 1，螺柱 * 4，螺栓 * 8）

2、外观：

3、机械尺寸与电气接口：

• 3D模型下载地址：G1吊舱3D模型 (amovlab.com)

4、基本参数：

注意： SDK针对AllSpark系列机载计算机优化与测试，建议搭配使用

2024年度针对镜头进行了调整，参数如下

5、视频流延迟测试：

• 测试条件：使用硬件解码，使用吊舱拍摄显示器上的计时器，吊舱的画面显示在同一显示器上，上面截图左侧是吊舱拍摄到的画面右侧是计时器的画面，获取时间差从而计算得到视频流延迟

• 延迟范围：在获取720P视频分辨率、码率在4.7Mbps，视频延迟（摄像头到显示器）在150~200ms

6、推荐数据链路（图数传）：

• Homer 数据链路

• MINI Homer 数据链路

7、推荐机载计算机（计算机图像处理板卡）

• All Spark机载计算机

阿木实验室G1吊舱快速使用

接口连接

• 按下图说明正确连接吊舱线路

注意：新款G1云台控制串口线序与旧版线序相同，但是接口方向反转（锁扣向上）

注意：电源支持宽电压输入（12V-16.8V），即3S-4S电池

旋转方向定义

• 箭头朝向为正方向

启动吊舱

• 吊舱安装在支架或者飞机上，固定牢靠，并确认吊舱运动范围内无异物
• 接通吊舱电源
• 等待吊舱自检，自检过程中，吊舱将按各轴轴向运行，在自检的过程中不要触碰吊舱，不能让吊舱处于晃动的状态否则无法完成自检
• 自检完成后吊舱镜头朝向将归中，并保持水平姿态
• 使用吊舱

配置主机

windos

安装驱动

• 点击这里下载并安装串口驱动程序

连接控制串口

• 将USB转串口模块插入USB端口中，将在 设备管理器->端口（COM和LPT） 选项中出现名字带有CP210x的设备；记下这个设备号（COMx） 注意：如未出现，请检查USB转串口模块以及驱动程序是否正确安装

配置网络

• 连接网线
• 打开设置→点击以太网→点击更改适配器选项

• 找到对应的网卡->右键->属性

• 双击Internet协议版本4

c

• 勾选 使用下面IP地址 -> 输入IP地址、子网掩码、默认网关如下图所示，然后点击确定并保存（吊舱默认IP192.168.2.64）

• 回到PC电脑使用“WIN+R”快捷键打开运行，然后输入cmd打开终端，输入ping 192.168.2.64，检测吊舱是否连接成功

使用地面站

• 打开AmovGimbalStudio软件，可以控制吊舱及获取采集到的图像

Linux（Ubuntu 20.04为例）

检查USB转串口模块连接

• 打开终端，输入 ls /dev/ttyUSB* 输出 /dev/ttyUSB0 字样则为连接成功 注意：仅吊舱使用USB接口的情况下，如有其他设备同时使用USB接口，端口号可能会改变

配置网络

• 连接网线

• 打开设置->网络,点击对应网卡的小齿轮图标

• 选择IPv4选项页，固定ip为192.168.2.8，子网掩码为255.255.255.0,默认网关为192.168.2.1，完成后点击应用。

• 打开终端，输入 ping 192.168.2.64 ，检测吊舱是否连接成功

使用地面站

• 打开AmovGimbalStudio软件，可以控制吊舱及获取采集到的图像

修改吊舱配置：

• 吊舱支持正置（放无人机上）和倒置（车上或者机器狗上）安装模式，默认是在正置模式下，如果想切换成倒置模式需要提前跟客服进行联系

• 务必使用U3的高速TF卡（推荐闪迪和三星）

• 吊舱配置文件主要作用：配置推流地址

• 配置文件下载地址：吊舱配置文件 （因版本不同，分为两个配置文件，23年购买的用户请使用G1E文件，24年购买的用户请使用G1F文件）

• 修改吊舱IP地址：打开配置文件→在文件底部可以看到如下代码→修改net_Ip和net_Gateway选项即可。

;In wifi STA mode or Ethernet mode,if select static IP ,Configure the staic IP and gateway of the network,
net_Ip=192.168.2.64
net_Gateway=192.168.2.1

• 修改图像画面方向

;Video Image Rotation           	 图像旋转
;Available values:   [0]:  Normal      正常
;	  	             [1]:  Vertical    垂直
;                    [2]:  Level       水平(画面倒置)
;Default value: 0
Rotation=0

Amov Gimbal Studio

1、简介

阿木实验室吊舱控制软件 ，支持Windows系统

2、获取图像

• 在URL下拉框中存在默认地址：rtsp://192.168.2.64:554/H264

• 视频流地址参数解释：REZ：画面分辨率；FPS：视频流帧率；BR：视频流码率；

• 选择完成后点击Open video进行读取吊舱画面数据

• 提示：建议软件放在纯英文路径下运行，否则可能存在运行不成功的问题

• 

3、控制吊舱

1、打开串口

• 点击Refresh进行更新串口，选择吊舱串口
• 选择波特率为115200
• 点击Open Port按钮打开串口
• 

2、通过速度控制吊舱

• 滑动Speed 调整吊舱速度（控制角度时速度设置不能为0）
• 点击上下左右等图标按钮进行对吊舱的控制
• 当点击Home按钮时，吊舱回中
• 

3、通过角度控制吊舱

• 滑动Speed 调整吊舱速度（控制角度时速度设置不能为0）

• 在Yaw输入框中输入一定的角度

• 在Pitch输入框中输入一定的角度

• 然后点击Send按钮

• 

4、拍照、录像功能

• 点击TakePhoto按钮进行拍照
• 勾选Record进行录像功能的开启（会有“滴”声），取消勾选Record进行录像功能的停止（会有“滴滴”声）
• 图片和视频都保存在TF卡中，务必使用U3的高速TF卡（推荐闪迪和三星）
• 拍照功能仅仅支持在低分辨率、低码率的RTSP视频流下使用

4、下载地址

• Windows版本(AmovGimbalStudio.exe)

​ 下载地址

获取图像(Linux)

1、使用OpenCV获取RTSP视频流示例：

使用JETSON NX获取RTSP视频（硬件解码）：

环境需求：

1. AllSpark Ⅰ NX
2. OpenCV (需要和gstreamer一起编译过的)
3. Gstreamer
4. C++ 环境

rtsp_capture.cpp

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>

int main()
{

    std::string pipline_str = "rtspsrc location=rtsp://192.168.2.64:/H264?W=1920&H=1080&FPS=30&BR=4900000 latency=100 !\
            application/x-rtp,media=video ! rtph264depay ! parsebin ! nvv4l2decoder enable-max-performancegst=1 ! \
            nvvidconv ! video/x-raw, width=(int)1280, height=(int)720, format=(string)BGRx ! videoconvert !\
            appsink sync=false";

    cv::VideoCapture capture;
    cv::Mat frame;
    capture.open(pipline_str);

    if (!capture.isOpened())
    {
        std::cout << "Can not open web camera !" << std::endl;
        return -1;
    }

    while (1)
    {
        capture.read(frame);
        if (frame.empty())
        {
            break;
        }
        cv::imshow("video", frame);
        cv::waitKey(20);
    }
    capture.release();
    return 0;
}

CMakeLists.txt

cmake_minimum_required(VERSION 2.6)

project(rtsp_capture)

find_package(OpenCV REQUIRED)
add_definitions(-std=c++11)


include_directories(
    ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}
)


add_executable(rtsp_capture src/rtsp_capture.cpp)
target_link_libraries(rtsp_capture  ${OpenCV_LIBS})

获取720P视频流：

std::string pipline_str="rtsp://192.168.2.64:554/H264?W=1280&H=720&BR=10000000&FPS=30";

获取1080P视频流：

std::string pipline_str="rtsp://192.168.2.64:554/H264?W=1920&H=1080&BR=10000000&FPS=30"

获取2.7K视频流：

std::string pipline_str="rtsp://192.168.2.64:554/H264?W=2704&H=1520&BR=10000000&FPS=30"

获取低于720P视频：

• 修改 nvvidconv ! video/x-raw, width=(int)640, height=(int)360, format=(string)BGRx

    std::string pipline_str = "rtspsrc location=rtsp://192.168.2.64:/H264?W=1920&H=1080&FPS=30&BR=4900000 latency=100 \
            caps='application/x-rtp,media=(string)video,clock-rate=(int)90000,encoding-name=\
            (string)H264,width=1920,height=1080,framerate=30/1' !\
            rtph264depay ! h264parse ! omxh264dec ! nvvidconv ! \
            video/x-raw, width=(int)640, height=(int)360, format=(string)BGRx ! \
            videoconvert ! appsink sync=false";

其他平台（软件解码）

rtsp_capture.cpp

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>

int main()
{

    std::string pipline_str = "rtsp://192.168.2.64:/H264?W=1920&H=1080&FPS=30&BR=4900000";

    cv::VideoCapture capture;
    cv::Mat frame;
    capture.open(pipline_str);

    if (!capture.isOpened())
    {
        std::cout << "Can not open web camera !" << std::endl;
        return -1;
    }

    while (1)
    {
        capture.read(frame);
        if (frame.empty())
        {
            break;
        }
        cv::imshow("video", frame);
        cv::waitKey(20);
    }
    capture.release();
    return 0;
}

CMakeLists.txt

cmake_minimum_required(VERSION 2.6)

project(rtsp_capture)

find_package(OpenCV REQUIRED)
add_definitions(-std=c++11)


include_directories(
    ${OpenCV_INCLUDE_DIRS}
)


add_executable(rtsp_capture src/rtsp_capture.cpp)
target_link_libraries(rtsp_capture  ${OpenCV_LIBS})

2、获取图像常见问题：

吊舱无法获取图像？

1. 是否能够PING通吊舱？能打开说明网络通讯正常
2. 使用AmovGimbalStudio是否能够打开视频流？能打开则说明Gstreamer环境正常
3. OpenCV是否能够打开视频流？不能打开则说明OpenCV编译的时候并未勾选with gstreamer选项，建议重新编译OpenCV即可

为啥我在Jetson平台上的延迟比较高？

1. 可能是并未启动Jetson的硬件解码器NVENC
2. 通过输入 jtop 命令，观察NVENC是否被调用
3. 如果显示为OFF，则需要使用上面比较长的pipline_str

DEMO与自己代码一起运行时图像延迟特别高？

1. 我们已经使用了硬件解码，但是把这个代码与自己的代码放在一起用的使用会有很大的延迟
2. 建议给获取吊舱图像功能开一个线程，使用多线程解决

阿木实验室通用吊舱驱动库(C++ & python)

介绍

• amov-gimbal-libs 是阿木实验室推出的多平台吊舱驱动库，旨在实现多个平台对于多种阿木实验室吊舱产品的支持，助力用户在不同的产品间快速切换，仅需少量改动现有代码
• 目前支持吊舱
  • 阿木实验室G1
  • 阿木实验室Q10f
  • 阿木实验室GX40
  • 品灵AT10
• 目前支持平台
  • X86_64-linux
  • X86_64-Windows
  • i386-linux
  • i386-Windows
  • aarch64-linux
  • aarch32-hf-linux
  • aarch32-sf-linux

快速入门

• C语言基础
• C++基础
• Git 教程
• Cmake 教程
• python使用ctypes调用C程序

下载SDK：

1. 克隆仓库

   git clone https://gitee.com/amovlab/amov-gimbal-libs.git

软件依赖

• GLIBC (2.34 or later)
• CMake (version 3.0 or later)
• MinGw (Windos下需使用MinGw进行构建及编译)

安装及使用云台库

本页教程适用于Tags≥V2.0.0的版本 由于库将根据实际情况进行更新，本文档仅作参照，最终以Gitee仓库的readme.md为准

Windows

• 无需安装，在编写程序时正确引入 /inc 目录下的头文件 以及/lib 目录下指定架构的dll文件
• 运行应用时将对应的dll文件复制至相同路径下即可
• 导入方式可参考CMakeList.txt文件的处理方式 如下所示

target_link_libraries(${PROJECT_NAME} libAMOV_Gimbal.dll)   #链接 AMOV_Gimbal库
link_directories(${libAMOV_Gimbal_dir})                     #指定库文件目录 libAMOV_Gimbal_dir即为库文件所在的目录
target_include_directories(${PROJECT_NAME} ${inc_dir})      #指定头文件目录 inc_dir即为库文件路径所在的目录    

Linux

sudo cp lib/<对应CPU及系统架构>/libAMOV_Gimbal.so /usr/lib/     #库文件
sudo cp -r inc/amovGimbal /usr/include/                        #头文件

C++ 例程

正确安装AmovGimbal库后即可尝试对例程进行编译。

构建例程

Windows

cmake -B build -G "MinGW Makefiles"
cmake --build build

Linux

cmake -B build
cmake --build build

运行例程

Windos

cp lib/<对应CPU架构>-win/libAMOV_Gimbal.dll build/        #复制运行库
cp build/example/serial/libserial.dll build/             #复制串行接口库
./build/example_test.exe COM1 G1                         #以运行G1吊舱，使用COM1端口为例

Linux

sudo cp build/example/serial/libserial.so /usr/lib/     #安装串口库
chmod 777 /dev/ttyUSB0                                  #赋予串口权限
./build/example_test /dev/ttyUSB0 G1                    #以运行G1吊舱，使用/dev/ttyUSB0端口为例 

• 运行成功云台将间隔约2S向正方向与初始点间摆动并在控制台输出如下所示姿态信息

GIMBAL_CMD_RCV_POS
=============================================
HALL_yaw: 0.00
HALL_roll: 0.00
HALL_pitch: 0.00
GYRO_yaw: 0.00
GYRO_roll: 0.00
GYRO_pitch: 0.00

python 例程

• python例程通过调用ctypes中间层/example/2py.cpp中实现，该文件在构建C++例程时构建
• 因此使用python例程前必须完成C++例程的构建

修改云台种类及使用端口

修改example/example.py文件的以下位置

# 运行的设备名
defname = b'G1'                                   #设备类型为 G1

# 装载接口库
if (sys.platform == "linux"):
    gimbal = CDLL("libAMOV_Gimbal_python.so")
    defport = b'/dev/ttyUSB0'                       #使用/dev/ttyUSB0端口 linux下有效 根据实际情况修改
else:
    gimbal = CDLL("libAMOV_Gimbal_python")
    defport = b'COM3'                               #使用COM3端口 windos下有效 根据实际情况修改

启动云台控制 python 例程

Windos

cp lib/<对应CPU架构>-win/libAMOV_Gimbal.dll example/
cp build/example/serial/libserial.dll example/
cp build/libAMOV_Gimbal_python.dll example/
cd example/
python example.py

Linux

sudo cp build/libAMOV_Gimbal_python.so /usr/lib/
chmod 777 /dev/ttyUSB0                                  #赋予串口权限
sudo chmod +x example/example.py                        #赋予可执行权限
python3 example/example.py

这个例程实现了云台在20°（roll），30°（pitch），40°（yaw）姿态与初始姿态往复运动

构建中间层

• 下面提供一个用于构建AMOV_Gimbal_python库的CMakeList.txt实现参考（位于根目录）：

#构建前需正确安装库
add_subdirectory(example/serial)                                    #添加串口子模块
add_library(AMOV_Gimbal_python SHARED example/2py.cpp)              #指定构建目标
target_link_libraries(AMOV_Gimbal_python serial AMOV_Gimbal)        #链接串口库、AMOV_Gimbal库   
target_include_directories(AMOV_Gimbal_python                       #指定头文件
    PUBLIC
    ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}
)

启动图像获取 python 例程

• 安装 opencv-python
• 替换 example/example_stream_cam_image.py 中的以下部分为控制器中的码流地址

pipline_str = "rtsp://192.168.2.64:/H264?W=1920&H=1080&FPS=30&BR=4900000"

• 运行

python3 example/example_stream_cam_image.py

关闭该python例程需要通过Ctrl+c的方式关闭终端

附录：C++ SDK支持API列表

库及构建信息

该库编译采用C++11标准，使用pthread库

该库采用交叉编译技术于 Ubuntu 20.04.6 LTS 系统中进行构建 下面是针对不同的平台采用的编译器信息

• x86_64-linux/i386-linux: gcc/g++ (version 9.3.0)
• x86_64-Windows/i386-Windows: w64-mingw32-gcc-posix/w64-mingw32-g++-posix (gcc version 9.3.0)
• arrch64-linux: aarch64-linux-gnu-gcc/aarch64-linux-gnu-g++ (gcc version 9.3.0)
• arm-hf-linux: arm-linux-gnu-gcc-hf/arm-linux-gnu-g++-hf (gcc version 9.3.0)
• arm-sf-linux: arm-linux-gnu-gcc-sf/arm-linux-gnu-g++-sf (gcc version 9.3.0)

用户可根据这些信息分析可能存在的兼容性问题

阿木实验室G1吊舱ROS SDK

介绍

• gimbal-sdk-ros V2.0.0 是阿木实验室基于amov-gimbal-libs针对ROS环境推出的ros功能包，在原有V1.0.0的基础上进行了优化，更加灵活、易用，同时提高了云台姿态信息的发布频率（与云台实际更新频率相同）
• 云台支持类型可参考/launch路径下的支持，同时用户可参考节点实现编写自己需要的功能
• 控制节点支持平台与amov-gimbal-libs相同
• 图像节点支持平台 allspark Ⅰ/Ⅱ

前期准备

1. 安装 amov-gimbal-libs(Tags > V2.0.0) (已安装可忽略)
2. 安装ros串口库 (已安装可忽略)

sudo apt-get install ros-melodic-serial   # 以melodic（18.04）为例

3. 安装 Gstreamer (已安装可忽略)

sudo apt-get install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer-plugins-bad1.0-dev gstreamer1.0-plugins-base gstreamer1.0-plugins-good gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-plugins-ugly gstreamer1.0-libav gstreamer1.0-doc gstreamer1.0-tools gstreamer1.0-x gstreamer1.0-alsa gstreamer1.0-gl gstreamer1.0-gtk3 gstreamer1.0-qt5 gstreamer1.0-pulseaudio

4. 编译及安装opencv(已启用Gstreamer的可忽略)

• 编译选项添加 -D WITH_GSTREAMER=ON

5. 创建并进入工作空间(已有空间可以忽略)

mkdir  catkin_ws/src
cd catkin_ws/src

6. 获取代码

git clone https://gitee.com/amovlab/gimbal-sdk-ros.git
cd gimbal-sdk-ros/
git checkout V2.0.0

编译

cd catkin_ws                                            #进入此前工作空间路径
catkin_make

运行

cd catkin_ws                                            #进入此前工作空间路径
source devel/setup.bash
roslaunch src/gimbal-sdk-ros/launch/gimbal_G1.launch

节点说明

话题说明

服务说明

修改节点参数及话题

• 可于src/gimbal-sdk-ros/launch/gimbal_XX.launch 中修改相应参数修改默认节点参数及话题

测试环境

我们在以下系统环境完成测试，理论上也支持其他环境（opencv满足版本要求的情况下），但无法保证

• OpenCV：3.3.1
• 硬件平台： Allspark（核心板：Jetson NX）
• 操作系统 ：Ubuntu 18.04
• C++版本：C++11
• ROS 版本：melodic

在其他ros版本上使用可能涉及到opencv版本与cv_bridge冲突导致无法正常获取图像，可以参照这里进行处理

联系我们

• 阿木实验室官网：https://www.amovlab.com/
• 阿木实验室论坛：https://bbs.amovlab.com/

阿木实验室G1吊舱串行API接口描述

• 在不适用上述SDK的条件下，用户可以根据本文档自行开发应用程序

帧格式

注意：无特殊说明下，字段内容均为小端模式

接口配置

• 阿木实验室G1吊舱采用通用串行接口实现对吊舱的控制，接口配置参数如下

指令集

云台控制（0X85）

注意：在角速度控制模式下角度值设置无效

相机控制（0X86）

云台状态（0X87）

注意：本条指令云台主动以50Hz频率回传

CRC校验实现

const unsigned int Crc32Table[256] =
{
    0x00000000, 0x04C11DB7, 0x09823B6E, 0x0D4326D9, 0x130476DC, 0x17C56B6B, 0x1A864DB2, 0x1E475005,
    0x2608EDB8, 0x22C9F00F, 0x2F8AD6D6, 0x2B4BCB61, 0x350C9B64, 0x31CD86D3, 0x3C8EA00A, 0x384FBDBD,
    0x4C11DB70, 0x48D0C6C7, 0x4593E01E, 0x4152FDA9, 0x5F15ADAC, 0x5BD4B01B, 0x569796C2, 0x52568B75,
    0x6A1936C8, 0x6ED82B7F, 0x639B0DA6, 0x675A1011, 0x791D4014, 0x7DDC5DA3, 0x709F7B7A, 0x745E66CD,
    0x9823B6E0, 0x9CE2AB57, 0x91A18D8E, 0x95609039, 0x8B27C03C, 0x8FE6DD8B, 0x82A5FB52, 0x8664E6E5,
    0xBE2B5B58, 0xBAEA46EF, 0xB7A96036, 0xB3687D81, 0xAD2F2D84, 0xA9EE3033, 0xA4AD16EA, 0xA06C0B5D,
    0xD4326D90, 0xD0F37027, 0xDDB056FE, 0xD9714B49, 0xC7361B4C, 0xC3F706FB, 0xCEB42022, 0xCA753D95,
    0xF23A8028, 0xF6FB9D9F, 0xFBB8BB46, 0xFF79A6F1, 0xE13EF6F4, 0xE5FFEB43, 0xE8BCCD9A, 0xEC7DD02D,
    0x34867077, 0x30476DC0, 0x3D044B19, 0x39C556AE, 0x278206AB, 0x23431B1C, 0x2E003DC5, 0x2AC12072,
    0x128E9DCF, 0x164F8078, 0x1B0CA6A1, 0x1FCDBB16, 0x018AEB13, 0x054BF6A4, 0x0808D07D, 0x0CC9CDCA,
    0x7897AB07, 0x7C56B6B0, 0x71159069, 0x75D48DDE, 0x6B93DDDB, 0x6F52C06C, 0x6211E6B5, 0x66D0FB02,
    0x5E9F46BF, 0x5A5E5B08, 0x571D7DD1, 0x53DC6066, 0x4D9B3063, 0x495A2DD4, 0x44190B0D, 0x40D816BA,
    0xACA5C697, 0xA864DB20, 0xA527FDF9, 0xA1E6E04E, 0xBFA1B04B, 0xBB60ADFC, 0xB6238B25, 0xB2E29692,
    0x8AAD2B2F, 0x8E6C3698, 0x832F1041, 0x87EE0DF6, 0x99A95DF3, 0x9D684044, 0x902B669D, 0x94EA7B2A,
    0xE0B41DE7, 0xE4750050, 0xE9362689, 0xEDF73B3E, 0xF3B06B3B, 0xF771768C, 0xFA325055, 0xFEF34DE2,
    0xC6BCF05F, 0xC27DEDE8, 0xCF3ECB31, 0xCBFFD686, 0xD5B88683, 0xD1799B34, 0xDC3ABDED, 0xD8FBA05A,
    0x690CE0EE, 0x6DCDFD59, 0x608EDB80, 0x644FC637, 0x7A089632, 0x7EC98B85, 0x738AAD5C, 0x774BB0EB,
    0x4F040D56, 0x4BC510E1, 0x46863638, 0x42472B8F, 0x5C007B8A, 0x58C1663D, 0x558240E4, 0x51435D53,
    0x251D3B9E, 0x21DC2629, 0x2C9F00F0, 0x285E1D47, 0x36194D42, 0x32D850F5, 0x3F9B762C, 0x3B5A6B9B,
    0x0315D626, 0x07D4CB91, 0x0A97ED48, 0x0E56F0FF, 0x1011A0FA, 0x14D0BD4D, 0x19939B94, 0x1D528623,
    0xF12F560E, 0xF5EE4BB9, 0xF8AD6D60, 0xFC6C70D7, 0xE22B20D2, 0xE6EA3D65, 0xEBA91BBC, 0xEF68060B,
    0xD727BBB6, 0xD3E6A601, 0xDEA580D8, 0xDA649D6F, 0xC423CD6A, 0xC0E2D0DD, 0xCDA1F604, 0xC960EBB3,
    0xBD3E8D7E, 0xB9FF90C9, 0xB4BCB610, 0xB07DABA7, 0xAE3AFBA2, 0xAAFBE615, 0xA7B8C0CC, 0xA379DD7B,
    0x9B3660C6, 0x9FF77D71, 0x92B45BA8, 0x9675461F, 0x8832161A, 0x8CF30BAD, 0x81B02D74, 0x857130C3,
    0x5D8A9099, 0x594B8D2E, 0x5408ABF7, 0x50C9B640, 0x4E8EE645, 0x4A4FFBF2, 0x470CDD2B, 0x43CDC09C,
    0x7B827D21, 0x7F436096, 0x7200464F, 0x76C15BF8, 0x68860BFD, 0x6C47164A, 0x61043093, 0x65C52D24,
    0x119B4BE9, 0x155A565E, 0x18197087, 0x1CD86D30, 0x029F3D35, 0x065E2082, 0x0B1D065B, 0x0FDC1BEC,
    0x3793A651, 0x3352BBE6, 0x3E119D3F, 0x3AD08088, 0x2497D08D, 0x2056CD3A, 0x2D15EBE3, 0x29D4F654,
    0xC5A92679, 0xC1683BCE, 0xCC2B1D17, 0xC8EA00A0, 0xD6AD50A5, 0xD26C4D12, 0xDF2F6BCB, 0xDBEE767C,
    0xE3A1CBC1, 0xE760D676, 0xEA23F0AF, 0xEEE2ED18, 0xF0A5BD1D, 0xF464A0AA, 0xF9278673, 0xFDE69BC4,
    0x89B8FD09, 0x8D79E0BE, 0x803AC667, 0x84FBDBD0, 0x9ABC8BD5, 0x9E7D9662, 0x933EB0BB, 0x97FFAD0C,
    0xAFB010B1, 0xAB710D06, 0xA6322BDF, 0xA2F33668, 0xBCB4666D, 0xB8757BDA, 0xB5365D03, 0xB1F740B4
};

unsigned int CRC32Software(const unsigned char *pData, unsigned short Length)
{
    unsigned int nReg;
    unsigned int nTemp = 0;
    unsigned short i, n;
    nReg = 0xFFFFFFFF;
    for (n = 0; n < Length; n++)
    {
        nReg ^= (unsigned int)pData[n];
        for (i = 0; i < 4; i++)
        {
            nTemp = Crc32Table[(unsigned char)((nReg >> 24) & 0xff)];
            nReg <<= 8;
            nReg ^= nTemp;
        }
    }
    return nReg;
}

阿木实验室G1吊舱ROS SDK （旧）

该SDK已不再维护；不建议继续使用，在维持接口不变的情况下我们推出了ROS SDK V2.0.0，架构更为合理，建议用户尽可能迁移

介绍

1. 阿木实验室G1吊舱是一款高性能低成本的光学吊舱
2. 智能吊舱=云台+相机+AI芯片+人机交互软件+深度学习
3. ROS SDK(GCC 7.5.0)

下载SDK：

1. 克隆仓库

   git clone https://gitee.com/amovlab/gimbal-sdk-ros.git

环境

我们在以下系统环境完成了测试：

1. 硬件平台： Allspark（核心板：Jetson NX）
2. 操作系统 ：Ubuntu 18.04
3. C++版本：C++11
4. ROS 版本：melodic
5. OpenCV：3.3.1

构建 Amov Gimbal SDK

如果你没有工作空间，就按照下面的命令进行创建并编译SDK

mkdir ‐p ~/catkin_ws/src 
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://gitee.com/amovlab/gimbal-sdk-ros.git
cd gimbal-sdk-ros
git submodule update --init  #更新子模块
cd ../.. 
catkin_make #编译SDK

运行示例

1. 首先进入catkin_ws目录

2. 通过source devel/setup.bash命令，把ROS SDK功能包加入到环境变量中

3. 运行示例：

   1.运行吊舱节点（通过/amov_gimbal_ros/gimbal_control话题控制吊舱、通过/amov_gimbal_ros/gimbal_state话题获取吊舱状态信息）

   roslaunch amov_gimbal_sdk_ros gimbal_G1.launch
   

   • 通过/amov_gimbal_ros/set_camera_action服务控制相机（0：录像和停止录像 ）视频会保存在TF卡中

   2.获取相机视频画面（通过/amov_gimbal_ros/gimbal_image话题获取ROS image图像）

   roslaunch amov_gimbal_sdk_ros gimbal_image_G1.launch
   

节点说明

联系我们

• 阿木实验室官网：https://www.amovlab.com/
• 阿木实验室论坛：https://bbs.amovlab.com/

阿木实验室G1吊舱SDK(Python SDK)

该库已不再维护；但不影响目前使用中的设备，建议用户迁移至持续维护的amov-gimbal-libs，该库亦提供python实现的例程

介绍

• 阿木实验室G1吊舱是一款高性能低成本的光学吊舱
• 智能吊舱=云台+相机+AI芯片+人机交互软件+深度学习
• Python SDK(Python 3)

安装依赖

pip3 install pytest

下载SDK：

1. 克隆仓库

   git clone --recursive https://gitee.com/amovlab/gimbal-sdk-python.git

运行示例：

1、使用如下命令进行SDK编译

pip3 install ./gimbal-sdk-python

2、可以在gimbal-sdk-python文件夹中可以看到amov_gimbal_python.py文件

3、接入串口，通过 ls /dev/ttyUSB*命令确保已经有串口 /dev/ttyUSB*

4、运行示例的方法:

• 获取吊舱的状态数据，包括IMU角度和编码器角度

  python3 amov_gimbal_python.py
  

• 输入1 拍照

• 输入2 开始、停止录像

• 输入3 角度控制(注意：需要指定角度率)

• 输入4 角速率控制

• 输入5 回中

• 输入6 获取舱的状态数据，包括IMU角度和编码器角度

5、获取吊舱的RTSP视频流（Jetson NX平台上硬件解码）

• 使用如下命令，可以查看吊舱的图像画面

  python3 amov_gimbal_image.py
  

联系我们

• 阿木实验室官网：https://www.amovlab.com/
• 阿木实验室论坛：https://bbs.amovlab.com/

G1吊舱开发者套件

G1吊舱开发者套件-快速使用(KCF)

准备：

• G1吊舱
• AllSpark机载计算机 （使用手册）
• 显示器（NoMachine也可以）
• 相关连接线

硬件连接：

吊舱控制PID调节：

• 默认已经调节好PID参数，如果需要调节PID，请在在/home/amov/amov_gimbal_developer_kit/src/amov_gimbal_control/cfg文件夹中，有一个AMOV_PID.cfg配置文件，修改默认值即可修改吊舱PID值

#gen.add(参数名称，   参数类型，  位掩码，   参数描述，    		  默认值，   最小值，   最大值)
gen.add( "pitchKp", double_t,  0,     "pitch Kp parameter",   0.0,      0,       5)
gen.add( "pitchKi", double_t,  0,     "pitch Ki parameter",   0.0,      0,       5)
gen.add( "pitchKd", double_t,  0,     "pitch Kd parameter",   0.0,      0,       5)
gen.add( "yawKp", 	double_t,  0,     "yaw Kp parameter",     0.0,      0,       5)
gen.add( "yawKi", 	double_t,  0,     "yaw Ki parameter",     0.0,      0,       5)
gen.add( "yawKd", 	double_t,  0,     "yaw Kd parameter",     0.0,      0,       5)

KCF框选目标跟踪算法：

• 启动AllSpark机载计算机

• 在AllSpark桌面上找到KCF图标

• 

• 双击图标运行算法程序

交互方式：

• 按住鼠标左键并拖动鼠标，进行对目标进行框选
• 被跟踪目标会变为蓝色
• 同时，吊舱会让视野中心对准目标，从而实现跟踪目标物体的效果
• 鼠标左键点击空白处，取消跟踪
• 建议：尽量框选具有特征点明显的目标物体

Demo演示：

• 框选目标

G1吊舱开发者套件-快速使用(DeepSort)

准备：

• G1吊舱
• AllSpark机载计算机 （使用手册）
• 显示器（NoMachine也可以）
• 相关连接线

硬件连接：

吊舱控制PID调节：

• 默认已经调节好PID参数，如果需要调节PID，请在在/home/amov/amov_gimbal_developer_kit/src/amov_gimbal_control/cfg文件夹中，有一个AMOV_PID.cfg配置文件，修改默认值即可修改吊舱PID值

#gen.add(参数名称，   参数类型，  位掩码，   参数描述，    		  默认值，   最小值，   最大值)
gen.add( "pitchKp", double_t,  0,     "pitch Kp parameter",   0.0,      0,       5)
gen.add( "pitchKi", double_t,  0,     "pitch Ki parameter",   0.0,      0,       5)
gen.add( "pitchKd", double_t,  0,     "pitch Kd parameter",   0.0,      0,       5)
gen.add( "yawKp", 	double_t,  0,     "yaw Kp parameter",     0.0,      0,       5)
gen.add( "yawKi", 	double_t,  0,     "yaw Ki parameter",     0.0,      0,       5)
gen.add( "yawKd", 	double_t,  0,     "yaw Kd parameter",     0.0,      0,       5)

YoloV5+DeepSort多目标跟踪算法：

• 启动AllSpark机载计算机
• 在AllSpark桌面上找到DeepSort图标
• 
• 双击图标运行算法程序

交互方式：

• 当视野中出现目标目标会被框选为绿色框
• 鼠标左键点击绿色框，被点击的框会变为绿色
• 同时，吊舱会让视野中心对准目标，从而实现跟踪目标物体的效果
• 鼠标右键点击空白处，取消跟踪
• 建议：由于COCO是通用数据集，未经过特别数据集训练，对车辆和人的检测效果会更佳

Demo演示：

• 切换目标：当目标有重叠的部分也可以选中目标

• 目标锁定：

PyTorch YoloV5模型训练：

• 亦可以使用Promethus的模型训练方法：模型训练

使用PyTorch模型转为TensorRT模型：

• 接下来将COCO数据集的yoloV5模型为例子
• 使用终端进入到/home/amov/amov_gimbal_developer_kit/src/yolov5目录下
• 使用mkdir builld&&cd build命令，新建build文件夹并进入build文件夹中
• 使用cmake ..命令进行配置cmake ，然后使用make命令进行编译
• 输入如下命令python3 gen_wts.py，将会生成yolov5s.wts文件
• 然后将yolov5s.wts文件复制到build文件夹中
• 通过输入cd build进入build文件夹中，执行命令./yolov5 -s ，将会生成yolov5s.engine文件
• 
• 
• 将yolov5s.engine文件复制到/home/amov/amov_gimbal_developer_kit/src/vision/deepsort/resources进行替换yolov5s.engine
• 然后就可以使用TensorRT模型进行推理了

G1吊舱开发者套件-常见问题

• 为什么没有画面？

  • 可能是机载计算机未配置固定IP