DepthAI ROS Release 3.0
大家好！
OAK现已推出了新版本的 DepthAI ROS软件包，专为 ROS 2 Kilted 构建并使用 DepthAI V3。
关键更新
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DepthAI 库 V3 集成
底层 DepthAI 库已更新至 V3，带来了许多新功能和BUG修复。有关详细信息，请参阅 depthai-core 库。
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RVC4 支持
这是第一个支持 OAK4 设备（OAK 4 D 和 OAK 4 S）的版本
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重新命名的节点和参数
在depthai_ros_driver 的主要node现在修改为driver（之前是camera），用户应该升级yaml配置以体现这个改动。
camera.launch.py已经被弃用，取而代之的是driver.launch.py.
i_mx_id 已经被i_device_id所取代；
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简化的神经网络创建
创建神经网络的过程在.depthai_examples和 depthai_ros_driver中都得到了简化。
i_nn_family 现在和i_nn_kind相对应（注意：未来这个参数可能会被重命名）
i_nn_model用于传递实际的神经网络模型。
新特性和功能
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改进的 RGBD 和点云功能
添加了专用的RGBD 节点和点云转换器，用于生成性能显着提高的彩色点云。
RGBD 节点现在可用于发布 RGBD 点云，无需外部节点并提高性能。
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用于增强流控制的摄像机节点
Mono/Color camera节点已被更通用的节点所取代。
这允许请求未失真的流，并指定准确的宽度和高度，而无需担心 ISP 缩放问题。
可通过设置和选择i_resize_mode，来请求未失真的流。
默认相机输出大小现在为 640x400，以获得更好的性能。
IMU现在以RDF帧发布：IMU 数据现在在 RDF 帧中一致地发布：Camerai_undistorted
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默认情况下的TFPublisher
系统现在默认使用 TFPublisher 而不是 URDF 描述，以获得更准确的结果。
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主机节点
现在可以将主机节点集成到管道中以提高性能。
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独立的立体视觉FPS
该节点现在具有独立的FPS参数，与传感器FPS分开。
实验性的 - 新的 VIO 节点 - 基于开源库 （基础的），目前在主机上运行 RVC2 设备（RVC4 支持即将推出！），发布位置和里程计信息
我们还计划很快发布一个基于开源 RTABMap 库的VSLAM 节点！（它目前在 C++ 和 Python 实现的基本depthai-core 库上可用）Stereo
改进和优化
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更新的 Socket/Frame 命名
Socket和Frame命名约定已更新，以准确反映不同的设备和配置。在rs_mode中，名称与Realsense一致，而特定设备（例如OAK-D-SR-PoE）使用特定于传感器的名称（例如 tof 而不是 rgb）。
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简化的depthai_examples
depthai_examples 存储库已经过广泛修改，以删除已弃用的示例并简化现有代码。当前的示例包括：
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管道创建的参数更改
与管道创建相关的参数已移至 PipelineGen PH，包括：
i_pipeline_type
i_nn_type
i_enable_rgbd
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Rviz 和 TF Frame更新
新的 Rviz 配置已被添加到一些示例中。base_frame 和parent_frame的TF Frames 已被分别调整为 NodeName 和 oak_parent_frame。有关完整的更新日志，您可以参考此链接。
如何获得：请根据我们官方文档查找说明操作
注意一些已知问题
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分割神经网络、VIO 和 SLAM 目前仅适用于 RVC2 设备。
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要使用 NNs，您需要互联网连接（用于模型下载）
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对于 RVC4 设备，您只能将 COPY 用作 ImuSyncMethod。
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尚不支持设置图像方向。
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并非depthai_filters中的所有示例都可以正常工作。
- RGBD 节点尚无 GPU支持。
- 尚不支持使用外部话题作为驱动程序的输入