新機能

このリリースのZED SDKは、メジャーバージョン4の安定版です。安定性とパフォーマンスが大幅に向上しています。より正確でロバストなローカライゼーションのために、新世代のPositional Trackingモジュールを導入しました。また、新バージョンのSVOも登場し、フルセンサーデータを記録し、使いやすいカスタムユーザーデータをサポートします。

4.1.0

新機能

位置トラッキング GEN2

新世代の位置トラッキング GEN2 を導入。PositionalTrackingParameters::mode = POSITIONAL_TRACKING_MODE::GEN2 で有効にできます。GEN1 と比較して、よりロバストで正確な軌道を出力し、より良いモーション推定のために全周波数での IMU データを活用します。このバージョンは新しいSVO2データを必要とします。新しい警告ERROR_CODE::SENSORS_DATA_REQUIREDが導入され、モジュールを使用する際に高周波数データが不足していることを通知します。ODOMETRY_STATUS、SPATIAL_MEMORY_STATUS、POSITIONAL_TRACKING_FUSION_STATUSが利用可能になりました。新しい構造体PositionalTrackingStatusを使ってアクセスできる。

SVO2を使った録画

フル周波数レートでセンサーデータを記録する、新しいデフォルトSVO2フォーマットを導入。
新しい関数Camera::ingestDataIntoSVOと新しい構造体SVODataを使用して、カスタムユーザーデータをサポートします。データは、Camera::retrieveSVODataを使用してファイルを開くときに取得できます。各データストリームは文字列キーと関連付けられ、データポイントは必要に応じて同期再生用のタイムスタンプと関連付けられます。Camera::getSVODataKeysは現在の SVO2 ファイルに存在する全てのカスタムデータストリームキーを取得する。このフォーマットは、IMUデータによる新しい位置トラッキングGen2を最高の精度で使用するために必須です。環境変数ZED_SDK_SVO_VERSIONを 1 に設定することで、古いフォーマットでも記録できます。

ニューラル深度の向上

新しいNEURAL+モードを導入し、より多くの計算を必要とするものの、よりシャープなエッジとより正確な深度により、Neural よりも高い品質を提供します。
NEURALモードの精度と信頼性が向上。この新しいモデルは、実行時間の差はなく、より正確です。信頼度は正確なエッジとフライングピクセルの最小化のために作り直されました。また、誤った深度測定を確実に除去するため、空、照度の厳しい場所、非常に近いオブジェクトなど、困難なエリアでの信頼度推定が改善されました。旧バージョンのニューラルモードにオンデマンドでアクセスできます。

モジュールごとの関心領域

関心領域（ROI)を、暗黙的に一度にすべてのモジュールに適用するのではなく、モジュールごとに独立して適用するように作り直しました。この機能により、不要なデータで結果が汚染されるのを避けるために、フレームの無関係な部分をマスクすることができます。典型的な使用方法としては、位置追跡精度を向上させるためにカメラが取り付けられている車両部分をマスキングしたり、障害物検出のために無関係な深度データをマスキングしたりします。また、フレームの一部のみで物体や体の骨格を検出するために使用することもできます。この機能は、新しいMODULE列挙型によって各モジュールに適用され、デフォルトはすべてのモジュールに適用されます。関数Camera::setRegionOfInterestとCamera::getRegionOfInterestを使って ROI を設定できます。自動検出モードは、カメラをしばらく動かして画像の静止部分を自動的に検出することができます。Camera::startRegionOfInterestAutoDetection を用いて有効にし，RegionOfInterestParameters を用いて検出パラメータを調整します．

グローバルローカライゼーション/ジオトラッキング

グローバルローカリゼーションモジュールの精度と堅牢性が向上し、新しい位置トラッキングGEN2と互換性があります。特にGNSS信号の精度が向上し、高精度なRTKから推測航法まで、より幅広い設定に対応できるようになりました。
フュージョンの精度を向上させるために、GNSSフィックスのタイプ（2D、3D、RTK FIXなど）と同様に、カメラに対するアンテナ位置をサポートし、要求します。GNSSデータを記録するためにSVO2カスタムデータを利用することで、1つの記録されたSVO2ファイルに必要なすべてのデータを含めることができるようになりました。

一般

モーションブラーを低減し、露光時間を制限するためにISPを最適化することで、ZED Xの画質を改善し、位置追跡精度を向上させました。SDKをインストールすると、すべてのZED XカメラにISP設定オーバーライドが自動的にインストールされます。
ZED 2およびZED 2iの画像妥当性チェックモジュールが改良され、自動露出が左の画像の露出不足に陥るまれなケースを検出できるようになりました。
ZED X のキャプチャプロセスを改善し、複数のカメラをより安定して起動できるようにし、色変換ワークフローを最適化しました。
ZED X キャプチャープロセスの CPU 使用量とメモリ割り当てを削減しました。
深度最小範囲を改善し、カメラのベースライン、レンズ、使用する深度アルゴリズムに基づく作業範囲をより適切に推定。
バージョン4.0と比較して、ボディトラッキングモデルのパフォーマンスを改善し、実行時のパフォーマンスと精度を向上。
深度最小値が1.5mでクランプされるランダムな問題を修正。

フュージョン

低フレームレートや不規則なフレームレートに対応するため、ボディトラッキングのフュージョン同期処理を改善。
ZED 360のボディトラッキング・マルチカメラ・キャリブレーション処理を強化。
retrieveMeasureが返す深度単位を修正し、ユーザー定義のUNITが適用されるようにしました。

バグ修正

NVIDIA Pascal GPU（GTX 1070、GTX 1080など）のAIパフォーマンスに関するリグレッションを修正し、ハードウェアサポートなしの誤ったfp16実行を修正。
カメラのビデオ設定を失うグラブのリカバリーを修正。
resetPositionalTracking関数を呼び出すとクラッシュする問題を修正。
ZED Explorer で録画またはストリーミングする際に報告されるカメラモデルを修正しました。
オブジェクト検出マスクを使用するとクラッシュすることがあった問題を修正しました。

ツール

ツールのUIを改善しました。
ZED Depth Viewer インターフェイスの強化。
ZED Explorer で複数のカメラを使用する際の改善。

サンプル

グローバルローカリゼーションサンプルを改善しました。

ラッパー

Python

オブジェクト検出とボディ追跡のパラメータ・チェックを改善し、不正な引数を渡して無効な動作（関数のハング・リトリーブなど）にならないようにしました。
オブジェクト検出とボディ追跡の同時実行サンプルを追加しました。
カメラが検出されていないときにget_device_list関数を呼び出すとクラッシュする問題を修正。
ハードウェアセンサーが利用可能かどうかをチェックする関数を修正しました。

ドキュメント

ZED XのDockerドキュメントを改善しました。

DeepL.com（無料版）で翻訳しました。