ros melodic realsense相机手眼标定

### ROS Melodic 中使用 RealSense 相机进行手眼标定 在 ROS Melodic 下使用 RealSense 相机完成机械臂的手眼标定涉及多个步骤，这些过程确保了相机和机械臂之间的坐标转换准确性。 #### 启动 RealSense 相机节点 为了使 RealSense 相机能正常工作于 ROS 环境下，需通过特定的 launch 文件启动设备。对于 RealSense D435i 深度相机而言，可以利用 `realsense2_camera` 包提供的功能来进行初始化配置： ```bash roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch ``` 此命令会加载并运行必要的驱动程序和服务以便后续操作能够顺利执行[^2]。 #### 安装 Aruco 库和支持包 Aruco 是一种用于检测标记图案位置的姿态估计工具，在手眼标定时用来提供精确的目标物体姿态数据。安装 aruco 的 ROS 支持库可以通过以下方式完成： ```bash sudo apt-get install ros-melodic-ar-track-alvar ``` 这一步骤为之后识别放置于机械臂末端上的 Aruco 标记做好准备[^1]。 #### 编写自定义脚本实现手眼标定流程 编写 Python 或 C++ 脚本来集成上述组件的功能，从而自动化整个手眼标定的过程。下面是一个简单的 Python 示例框架，它展示了如何订阅来自 RealSense 和 Aruco Marker 的话题消息，并计算两者间的变换矩阵： ```python import rospy from geometry_msgs.msg import PoseStamped, TransformStamped import tf2_ros as tf2 import numpy as np def pose_callback(pose_msg): # 处理接收到的位置信息... if __name__ == '__main__': try: rospy.init_node('hand_eye_calibration') buffer = tf2.Buffer() listener = tf2.TransformListener(buffer) marker_pose_subscriber = rospy.Subscriber("/ar_marker", PoseStamped, callback=pose_callback) end_effector_frame_id = 'end_effector_link' camera_optical_frame_id = 'camera_color_optical_frame' rate = rospy.Rate(10.0) while not rospy.is_shutdown(): try: trans = buffer.lookup_transform(end_effector_frame_id, camera_optical_frame_id, rospy.Time()) # 使用得到的 transform 进行进一步处理... except (tf2.LookupException, tf2.ConnectivityException, tf2.ExtrapolationException): continue rate.sleep() finally: pass ``` 该代码片段实现了监听器模式下的 TF 变换查询逻辑，其中包含了对接收自 Aruco Marker 主题的消息以及从末端执行器到摄像头光学中心之间相对位移的关注。 #### 数据收集与分析阶段 重复移动机械臂至不同姿势并将每次的结果记录下来形成多组样本集。随后运用专门设计好的算法或者借助第三方软件如 OpenCV 来求解最优的手眼关系模型参数[^3]。