UR realsense手眼标定

### UR Realsense 手眼标定教程 #### 准备工作 为了完成UR机械臂与Realsense相机的手眼标定，需准备以下硬件和软件环境： - **硬件**：UR系列机械臂（如UR5e），Intel RealSense D435i相机。 - **软件**：ROS (Robot Operating System)，easy_handeye ROS包用于简化手眼标定过程。 #### 安装依赖项 安装必要的ROS包和其他依赖库对于顺利执行手眼标定至关重要。确保已正确配置好ROS开发环境，并通过命令行安装`easy_handeye`及其他所需资源[^1]。 ```bash sudo apt-get install ros-noetic-easy-handeye ``` #### 配置文件设置 创建并编辑启动文件以适应特定的应用场景。针对“Eye-on-Hand”的情况，即摄像头固定于末端执行器上时使用的配置如下所示： ```xml <!-- publish.launch --> <launch> <!-- 加载hand_eye_calibration节点 --> <node name="publish" pkg="easy_handeye" type="publisher.py" output="screen"> <param name="robot_name" value="$(arg robot)" /> <param name="tracking_base_frame" value="/world"/> <param name="tracker_frame" value="/camera_color_optical_frame"/> <param name="calibration_file" value="$(find easy_handeye)/config/calib.yaml"/> </node> </launch> ``` 此部分定义了参与变换关系计算的关键坐标系名称以及保存校准参数的位置。 #### 进行手眼标定实验 启动上述配置好的发射脚本前，请先确认已经连接好了所有设备并且它们处于正常工作的状态。接着可以通过下面这条指令开启数据采集模式来进行实际测量操作: ```bash roslaunch easy_handeye record.launch ``` 按照提示移动机械臂到不同位置捕捉多组图像样本直至获得满意的结果为止。当收集足够的配对标记点之后就可以停止记录并继续下一步骤——求解最优转换矩阵[^2]。 #### 发布标定后的TF变换 一旦完成了整个流程，则可以使用之前提到过的`publish.launch`来广播最终得到的静态变换信息给其他订阅者使用。此时应该能够观察到来自两个独立参照物之间相对位姿的变化趋势，比如工具中心点相对于彩色摄像机光学中心所处的空间姿态差异等特性。 ```python import rospy from geometry_msgs.msg import TransformStamped, Vector3, Quaternion import tf2_ros def broadcast_transform(): br = tf2_ros.TransformBroadcaster() t = TransformStamped() t.header.stamp = rospy.Time.now() t.header.frame_id = "tool0_controller" t.child_frame_id = "camera_color_frame" # 假设这里是从之前的标定过程中获取的具体数值 t.transform.translation.x = 0.1 t.transform.translation.y = -0.05 t.transform.translation.z = 0.08 q = Quaternion(*tf_conversions.transformations.quaternion_from_euler(0.785, 0, 0)) t.transform.rotation = q rate = rospy.Rate(10.0) while not rospy.is_shutdown(): t.header.stamp = rospy.Time.now() br.sendTransform(t) rate.sleep() if __name__ == '__main__': rospy.init_node('custom_tf_broadcaster') try: broadcast_transform() except rospy.ROSInterruptException as e: pass ``` 以上Python代码片段展示了如何基于先前获得的手眼标定结果向系统内持续发送指定坐标的刚体运动学描述消息流。这有助于后续任务中的视觉伺服控制逻辑设计等工作环节开展得更加顺畅高效。