ros realsense ur5手眼标定_realsense 坐标系

ros realsense ur5手眼标定

前言介绍：
ros中 realsense的坐标系，根据官网介绍：
https://github.com/IntelRealSense/realsense-ros
在ros中相机的坐标系和相机光学成像坐标系是不一样的，在标定时要先考虑清楚自己要的哪个。

标定前需要安装realsense-ros
需要安装两个文件：

librealsense（官方sdk）
librealsense-ros（基于sdk打包成ros的包）

（官方sdk）

# 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
cd examples/capture
./rs-capture

# 打开realsense-viewer
realsense-viewer
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安装Realsense ROS

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

# 在catkin_ws/src/下载源程序
cd src
git clone https://github.com/IntelRealSense/realsense-ros.git
git clone https://github.com/pal-robotics/ddynamic_reconfigure.git

# catkin_make编译
cd ~/catkin_ws && catkin_make

# 测试
roslaunch realsense2_camera demo_pointcloud.launch

# 其他测试
## 查看发布的topic
rostopic list

## 查看相机内参
# 方法一
rostopic echo /camera/color/camera_info 
rostopic echo /camera/aligned_depth_to_color/camera_info
注：aligned_depth_to_color是指已经将深度信息通过相机到RGBD的外参映射到彩色图像上
# 方法二
rs-sensor-control
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_36722887/article/details/126643886
1、easy_handeye安装

# 创建catkin_workspace
mkdir calibration_catkin_workspace
cd calibration_catkin_workspace
mkdir src
cd src
 
# 下载机械臂驱动
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
# 切换环境
source ./devel/setup.bash
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2. 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，可以写一个 launch 文件同时启动上述节点，也可以分别启动。easy_handeye 包中给出了用一个 launch 文件实现的示例，在如下的目录中：xxx/catkin_ws/src/easy_handeye/easy_handeye/launch/eye_to_hand_calibration1.launch
由于我用的是眼在手外的标定，并且是ur5，因此选择eye_to_hand_calibration1.launch
官网的launch文件在这里，也可以基于这个修改
下面是我修改的launch文件，期间参考里许多网上的教程，但是都不合适，最后终于找到里适合自己的launch

<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" />
    <arg name="marker_id" doc="The ID of the ArUco marker used" default="123"/>

   <!-- 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"/>
##这里需要强调，虽然这个参数的具体功能我没弄清楚，但是许多教程都把这里修改里，例如修改为camera_color_frame，默认为camera_color_optical_frame，经过实际测试不需要修改，至于原因可以参考前言关于坐标系的描述。
        <param name="marker_frame"       value="camera_marker" />
    </node>


<!-- start the robot -->
    <include file="$(find ur_robot_driver)/launch/ur5_bringup.launch">
        
        <arg name="robot_ip" value="192.168.1.117" />
    </include>
    <include file="$(find ur5_moveit_config)/launch/ur5_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="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" />
        #在这里， <arg name="tracking_base_frame" value="camera_color_optical_frame" />
        #<arg name="tracking_marker_frame" value="board" />
       # <arg name="robot_base_frame" value="base_link" />
        #<arg name="robot_effector_frame" value="tool0" />
        可以看到源文件设置为这个，根据自己的实际需要进行修改，目前我标定的是base与camera_color_frame之间的。经过实际测试，base坐标系符合物理机器人实际的base，至于base_link我也不清楚为什么这么设置，
        有明白小伙伴可以给解释一下。至于camera_color_frame也是ros坐标系下彩色相机的坐标系，
        我个人感觉应该在实际应用的时候应该考虑的是相机光学坐标系camera_color_optical_frame与base之间的坐标转换矩阵，但是还没有进行到这一步，所以还有待考虑。
        <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>
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注意：

眼在手外：value 为 false
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。

3. 标定眼在手上 eye-in-hand

3.1. 启动 launch 文件

roslaunch easy_handeye ur5_realsense_handeyecalibration1.launch
roslaunch easy_handeye eye_to_hand_calibration1.launch#应该被我改成这个名字了
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2.在rviz中添加image，topic选择result方便观察标定板位置
3.手动调节机械臂，使 aruco 二维码移动至相机视野中心处附近，作为 home config。
在界面 3 中，点击 check starting pose，若检查成功，界面会出现： 0/17，ready to start
4.界面 3 中依次点击 Next Pose，Plan，Execute，机械臂会移动至新的位置，若二维码在相机视野范围内，且能检测成功，则进行下一步

5.界面 2 中点击 Take Sample，若 Samples 对话框中出现有效信息，说明第一个点标定成功
6.重复执行步骤 2 和步骤 3，直至 17 个点全部标定完毕
7.界面 2 中点击 Compute，则 Result 对话框中会出现结果
8.界面 2 中 Save，会将结果保存为一个 YAML 文件，路径为 ~/.ros/easy_handeye

https://blog.csdn.net/weixin_43735353/article/details/106128655

2.3 发布tf验证
easy_handeye 功能包提供了 publish.launch 文件，可以将标定好的 TF 发布出
注：要修改 “namespace_prefix” 参数，与眼在手外标定 launch 文件中的 “namespace_prefix” 一致，这样才能找到标定好的 YAML 文件，并且同样修改eye_on_hand为True
原文链接：https://blog.csdn.net/a17381562089/article/details/119546155
我没有使用这个方法。而是在/realsense_ws/src/realsense-ros/realsense2_camera/launch、demo_pointcloud.launch
的基础上添加了：

 <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="ur5_broadcaster" args="-0.8583407000885981 -0.7772945386894723 0.5265763229921994  -0.165891645862763 0.2564254303246922 0.4581886677250204 0.8347389443916647 base camera_link 100" />
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完整的launch文件：

<launch>
<!-- start the robot -->
  <include file="$(find ur_robot_driver)/launch/ur5_bringup.launch">
     
      <arg name="robot_ip" value="192.168.1.117" />
  </include>
  <include file="$(find ur5_moveit_config)/launch/ur5_moveit_planning_execution.launch">
      
  </include>
 
  <include file="$(find ur5_moveit_config)/launch/moveit_rviz.launch">
     
  </include>
  <arg name="serial_no"             default=""/>
  <arg name="json_file_path"        default=""/>
  <arg name="camera"                default="camera"/>

  <group ns="$(arg camera)">
    <include file="$(find realsense2_camera)/launch/includes/nodelet.launch.xml">
      <arg name="serial_no"         value="$(arg serial_no)"/>
      <arg name="json_file_path"    value="$(arg json_file_path)"/>
      <arg name="depth_width"       value="640"/>
      <arg name="depth_height"      value="480"/>
      <arg name="depth_fps"         value="30"/>
      <arg name="color_width"       value="640"/>
      <arg name="color_height"      value="480"/>
      <arg name="color_fps"         value="30"/>
      <arg name="enable_depth"      value="true"/>
      <arg name="enable_color"      value="true"/>
      <arg name="enable_infra1"     value="false"/>
      <arg name="enable_infra2"     value="false"/>
      <arg name="enable_fisheye"    value="false"/>
      <arg name="enable_gyro"       value="false"/>
      <arg name="enable_accel"      value="false"/>
      <arg name="enable_pointcloud" value="true"/>
      <arg name="enable_sync"       value="true"/>
      <arg name="tf_prefix"         value="$(arg camera)"/>
    </include>

   
    <node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="ur5_broadcaster" args="-0.8583407000885981 -0.7772945386894723 0.5265763229921994  -0.165891645862763 0.2564254303246922 0.4581886677250204 0.8347389443916647 base camera_link 100" />
  </group>
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camera_link我没有标定，前文提到的我标定的camera_color_frame，但是我想测试点云的话用这个不行，所以改为了camera_link，实际上camera_link应该和depth_frame重合，在这里仅做测试。

将矩阵输入到 tf static_transform_publisher中发布。xyz,xyzw
实际效果：
可以看到，只有optical_frame指向成像面才是正确的。
可以看到camera_color_frame的坐标系，x轴（红色轴）指向成像方向。
如果在这里的时候把camera_color_optical_frame改为了camera_color_frame，那么标定出来的坐标系就会出现camera_color_frame的z轴指向成像平面。

  <!-- 2. start ArUco -->
  <param name="reference_frame"    value="camera_color_optical_frame"/>
        <param name="camera_frame"       value="camera_color_optical_frame"/>
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2.启动标定程序
1.realsense相机启动

roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch
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2.启动机器人

roslaunch ur_robot_driver ur5_bringup.launch limited:=true robot_ip:=192.168.1.117
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再打开一个终端

roslaunch ur5_moveit_config ur5_moveit_planning_execution.launch limited:=true
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3.启动标定程序

roslaunch easy_handeye hand_eye.launch 
roslaunch easy_handeye ur5e_realsense_calibration.launch

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4.再打开一个rviz终端，输入rqt
点击菜单栏的 Plugins -> Visulization -> Image View，选择 /aruco_tracker/result 话题。如果没有出现 aruco码，注意检查上文 中相机节点是否改变。
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