手眼标定的原理

基坐标系（base_tree）和相机（camera_tree）两个坐标系属于不同的tree，通过将标签贴到手上，相机识别出标签的position和orention，并通过easy_handeye标定包得到tool0(机械手)，进一步得到相对于base的位置关系。即子坐标系（camera_rgb_optical_frame）到父坐标系（base_link）之间的关系。

对于手眼标定，场景主要有以下两种，

    eye-to-hand，眼在手外。
    这种场景下我们已知机械臂终端end_link与base_link、相机camera_link与识别物体object_link之间的关系；
    需要求解camera_link与base_link之间的变换。

    eye-in-hand，眼在手上。
    这种场景base_link和机械臂各关节joint_link、end_link已经通过URDF发布了；
    只需要求解camera_link与end_link之间的变换。

在ros中相机的坐标系和相机光学成像坐标系是不一样的

安装librealsense

# 下载安装包
git clone https://github.com/IntelRealSense/librealsense.git
cd librealsense

# 更新依赖库
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade && sudo apt-get dist-upgrade

# 安装依赖库
sudo apt-get install libudev-dev pkg-config libgtk-3-dev
sudo apt-get install libusb-1.0-0-dev pkg-config
sudo apt-get install libglfw3-dev
sudo apt-get install libssl-dev

# 运行Intel Realsense许可脚本
./scripts/setup_udev_rules.sh

# 下载并编译内核模块
./scripts/patch-realsense-ubuntu-lts.sh

# 编译SDK2.0
cd librealsense
mkdir build
cd build
cmake ../ -DBUILD_EXAMPLES=true
make
sudo make install

测试是否安装完成

方式一：

cd examples/capture
./rs-capture

方式二：

realsense-viewer

安装librealsense-ros与easy_handeye

# 建立workspace
mkdir -p ~/realsense_ws/src
cd ~/realsense_ws/src/
catkin_init_workspace 
cd ..
catkin_make
echo "source ~/realsense_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

# 在realsense_ws/src/下载源程序
# 下载机械臂驱动
cd src
#安装realsense_ros
git clone https://github.com/IntelRealSense/realsense-ros.git
# catkin_make编译
cd ~/realsense_ws && catkin_make

git clone https://github.com/UniversalRobots/Universal_Robots_ROS_Driver.git Universal_Robots_ROS_Driver
git clone -b calibration_devel https://github.com/fmauch/universal_robot.git fmauch_universal_robot

# aruco
git clone -b noetic-devel https://github.com/pal-robotics/aruco_ros.git

# vision_visp
git clone -b noetic-devel https://github.com/lagadic/vision_visp.git

# easy_hand_eye
git clone https://github.com/IFL-CAMP/easy_handeye

# 下载依赖
cd ..
sudo apt update
rosdep update
rosdep install --from-paths src --ignore-src -y
# empy
pip install empy
# pyqt
pip install PyQt5
 
# 编译
catkin_make                    

launch 文件配置：

标定过程需启动 ur5 机械臂的相关节点，realsense 节点，aruco 节点，easy_handeye 节点。

在xxx/realsense_ws/src/easy_handeye/easy_handeye/launch/eye_to_hand_calibration1.launch目录下，同时启动上述节点。

将launch文件修改成如下：

<launch>
    <arg name="namespace_prefix" default="ur5_realsense_handeyecalibration" />

    <arg name="robot_ip" doc="The IP address of the UR5 robot" />

    <arg name="marker_size" doc="Size of the ArUco marker used, in meters" default="0.1" />#0.1为标定版的尺寸单位为m
    <arg name="marker_id" doc="The ID of the ArUco marker used" default="571"/>#571为自己所使用的标定版号

   <!-- start the realsen435 -->
    <include file="$(find realsense2_camera)/launch/rs_camera.launch" >
       <!-- <arg name="depth_registration" value="true" /> -->
    </include>
    
    <!-- 2. start ArUco -->
    <node name="aruco_tracker" pkg="aruco_ros" type="single">
        <remap from="/camera_info" to="/camera/color/camera_info" />
        <remap from="/image" to="/camera/color/image_raw" />
        <param name="image_is_rectified" value="true"/>
        <param name="marker_size"        value="$(arg marker_size)"/>
        <param name="marker_id"          value="$(arg marker_id)"/>
        <param name="reference_frame"    value="camera_color_optical_frame"/>
        <param name="camera_frame"       value="camera_color_optical_frame"/>
        <param name="marker_frame"       value="camera_marker" />
    </node>


<!-- start the robot -->
    <include file="$(find ur_robot_driver)/launch/ur5e_bringup.launch">
        
        <arg name="robot_ip" value="192.168.1.11" />#value值为所使用机器人的ip
    </include>
    <include file="$(find ur5e_moveit_config)/launch/ur5e_moveit_planning_execution.launch">
        
    </include>
    
    
    
    <!-- 4. start easy_handeye -->
    <include file="$(find easy_handeye)/launch/calibrate.launch" >
        <arg name="namespace_prefix" value="$(arg namespace_prefix)" />
        <arg name="eye_on_hand" value="true" />#使用眼在手上，value值为true，若使用眼在手外，则value=false

        <arg name="tracking_base_frame" value="camera_color_frame" />
        <arg name="tracking_marker_frame" value="camera_marker" />
        <arg name="robot_base_frame" value="base" />
        <arg name="robot_effector_frame" value="wrist_3_link" />

        <arg name="freehand_robot_movement" value="false" />
        <arg name="robot_velocity_scaling" value="0.5" />
        <arg name="robot_acceleration_scaling" value="0.2" />
    </include>

</launch>

1、Realsense435i节点
把rs_camera.launch文件<include>导入
2、ArUco节点

    修改：/camera_info / /image / reference_frame 和 camera_frame
    从https://chev.me/arucogen/中下载aruco二维码并打印出来
    注意：
     Dictionary 一定要选 Original ArUco
     Marker ID 和 Marker size 自选，在launch 文件中做相应的修改
     打印时注意选择原始大小，否则要测量一下打印出来的真实大小

3、easy_handeye节点

    <arg name="eye_on_hand" value="true"/> ：眼在手上时，value 为 true
    tracking_base_frame ：为相机坐标系 camera_color_frame
    robot_base_frame ：为机器人基座坐标系，示例里写的是 base_link，我在 rviz 中查看 base 才是真实的基座坐标系
    robot_effector_frame：为工具坐标系，因为我安装了 robotiq相机/力传感器和夹爪，所以TCP 改变了

启动该launch文件进行手眼标定

cd realsense_wc
roslaunch easy_handeye eye_to_hand_calibration1.launch

出现如下窗口：

在启动的rvize中添加image,确认可以识别出aruco码。

同时在如下两个窗口进行标定

 在第三个窗口点击next pose -> plan -> execute，当点完 plan ，出现绿色框，则说明规划成功，然后可以点击 execute让机械臂执行动作

然后在第二个窗口，点击take sample采样

17个动作执行完成，回到第二个界面，点击compute，然后出现结果的姿态矩阵，然后可以点击save保存 

参考链接：

[1]ros realsense ur5手眼标定_realsense 坐标系-CSDN博客

[2]UR+RealSense手眼标定（eye-to-hand）_normalizeimageillumination is unimplemented!-CSDN博客