D435i 在ros上利用easy_handeye进行手眼标定

在手眼标定前需要安装 D435i的驱动，有一些麻烦，一步一步来
我的参考网址

关于手眼标定在参考网址中已经讲的比较清楚，我这里只是把我遇到的一些问题和大致流程罗列一下：

1,在相机标定前最好做一下检测aruco标签的测试

roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch
roslaunch aruco_ros single.launch
rqt_image_view

看一下是否能检测到打印的TAG，注意这里需要修改这两句代码，根据tag的ID和边长尺寸，以及对应D435i发布的话题，通过rostopic list查看

<arg name="markerId"        default="582"/>
    <arg name="markerSize"      default="0.034"/>    <!-- in m -->

        <remap from="/camera_info" to="/stereo/$(arg eye)/camera_info" />
        <remap from="/image" to="/stereo/$(arg eye)/image_rect_color" />

我的话题修改后：

2,我在运行最后一步产生三个操作窗口的launch文件时，会出现卡死的情况所以，我将其拆分成了两部分：

ur5_realsense_handeyecalibration.launch

<?xml version="1.0"?>
<launch>
    <arg name="namespace_prefix" default="ur5_D435i_handeyecalibration" />
 
  <arg name="robot_ip" doc="The IP address of the UR5 robot" />
		<!--<arg name="marker_frame" default="aruco_marker_frame"/>-->
   <arg name="marker_size" doc="Size of the ArUco marker used, in meters" default="0.104" />
 <arg name="marker_id" doc="The ID of the ArUco marker used" default="582" />
 
    <!-- 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_frame"/>
        <param name="camera_frame"       value="camera_color_frame"/-->

        <param name="reference_frame"    value="camera_color_frame"/>
        <param name="camera_frame"       value="camera_color_frame"/>

        <param name="marker_frame"       value="camera_marker" />
    </node>
      
</launch>

easy.launch

<?xml version="1.0"?>
<launch>
<!-- start easy_handeye -->

<arg name="namespace_prefix" default="ur5_D435i_handeyecalibration" />
    <include file="$(find easy_handeye)/launch/calibrate.launch" >
        <arg name="namespace_prefix" value="$(arg namespace_prefix)" />
        <arg name="eye_on_hand" 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_link" />
        <arg name="robot_effector_frame" value="wrist_3_link" />
 
        <arg name="freehand_robot_movement" value="false" />
        <arg name="robot_velocity_scaling" value="0.3" />
        <arg name="robot_acceleration_scaling" value="0.1" />
    </include>

</launch>

3,
标定过程注意，几个特殊的流程是

3.1
注意刚开始一定要让TAG处于相机范围内，尽量靠近中间

3.2
注意一定要在第一个图中打开image_view，显示采集到的标签图像
直到窗口顶部会出现选项目录plugins->Visualization->image_View;

在打开可视化窗口后，会显示检测到的TAG有坐标系产生

3.3
大致流程是
第一步：check starting pose->Next Pose->Plan->Execute->Take Sample

第二步-第十六步：Next Pose->Plan->Execute->Take Sample

第十七步：Next Pose->Plan->Execute->Take Sample->Compute

4
眼在手上和眼在手外的代码区别主要在这一句

决定眼在手上和眼在手外，false是眼在手外

5,
注意这几个坐标的选择，经过实验，发现眼在手外的手眼标定是获得tracking_base_frame和robot_base_frame的坐标变换，而眼在手上获得的是tracking_base_frame和robot_effector_frame的坐标变换。通俗来说眼在手外获得的是相机与机械臂基座标坐标变换，而眼在手上获得的是相机与机械臂末端（工具坐标系）坐标变换。

6,
将获得的坐标变换发布到tf树中，主要是利用包自带的publish.launch文件，然后需要在文件中添加这句话，来将获取的坐标修改发布到tf树中

<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="link1_broadcaster" args="  -0.0356404119436  -0.120097362478  -0.0206785661704 0.0111758924754 -0.0445478580565 -0.00706115101757 0.998919780521 tool0 camera_color_frame1 1000" />  

这是我发布后获得的结果：

实际标定场景：

总结：

代码步骤：

roslaunch ur_modern_driver ur5_bringup.launch robot_ip:=192.168.1.107
roslaunch ur5_moveit_config ur5_moveit_planning_execution.launch
roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch
roslaunch easy_handeye ur5_realsense_handeyecalibration.launch
roslaunch easy_handeye easy.launch

主要代码链接：

https://github.com/harrycomeon/D435i-easy_handeye