环境：

本文主要使用kinova mico机械臂 + RealSense D435i深度相机进行了eye to hand的手眼标定。
系统环境：Ubuntu18.04，ROS Melodic
硬件：Kinova mico，RealSense D435i
特别注意：经测试，本方法有效可行，好多博客里说的运行写好的标定launch文件后，只有两个rviz界面，而没有标定的rqt_easy_handeye问题也可以解决。
准备工作：如果ubuntu系统长时间未使用，

一. RealSense D435i安装

完成realsense驱动及其ros接口的安装测试，详细步骤查阅我前面写的ubuntu18.04安装Realsense D435i相机SDK及realsense-ros记录，为后期运行yolo v5作准备

二. Kinova-ROS安装

（1）安装kinova-ros接口

cd ~/cat_ws/src
git clone https://github.com/Kinovarobotics/kinova-ros.git kinova-ros
cd ~/cat_ws
catkin_make

注意：
1.我的工作空间名是cat_ws，
2. 如果git clone出错，是因为网络的原因，可以试着科学上网，或一直重复此步骤，这里就不教给大家科学上网的过程了
3.要通过 USB 访问 arm，要将 udev 规则文件 10-kinova-arm.rules从~/catkin_ws/src/kinova-ros/kinova_driver/udev复制到/etc/udev/rules.d/中:

cd cat_ws/src/kinova-ros
sudo cp kinova_driver/udev/10-kinova-arm.rules /etc/udev/rules.d/

（2）安装moveit

sudo apt-get install ros-melodic-moveit
sudo apt-get install ros-melodic-trac-ik

（3）验证机械臂和moveit可用：

cd cat_ws
source /devel.setup.bash
roslaunch kinova_bringup kinova_robot.launch kinova_robotType:=m1n6s300
#重新打开一个终端运行
roslaunch m1n6s300_moveit_config m1n6s300_demo.launch

三、手眼标定环境配置
1、aruco_ros安装

我一般都从github下载压缩包，然后解压到src，这样可以避免下错版本，我下载的都是melodic版本的。
也可以使用下面指令进行安装，但是不建议

    cd ~/cat_ws/src
    git clone -b melodic-devel https://github.com/pal-robotics/aruco_ros.git
    cd ..
    catkin_make

2、vision_visp / visp_hand2eye_calibration安装

    sudo apt-get install ros-melodic-visp
    cd ~/cat_ws/src
    git clone -b melodic-devel https://github.com/lagadic/vision_visp.git
    cd ..
    catkin_make --pkg visp_hand2eye_calibration

3、easy_handeye安装

cd ~/cat_ws/src    # replace with path to your workspace
git clone https://github.com/IFL-CAMP/easy_handeye
cd ..              # now we are inside ~/catkin_ws
rosdep install -iyr --from-paths src
catkin_make

注：此处可能会报错：缺少transforms3d库。

执行命令

pip install transforms3d

但还是报错
解决办法：更新一下pip，再安装

pip install --upgrade pip

然后重新在cat_ws文件夹下执行上述两个步骤：

pip install transforms3d
rosdep install -iyr --from-paths src

这一步是必须的，不然后面无法出现标定界面

四、手眼标定
1.准备aruco码

网址：https://chev.me/arucogen/
选项选择如下：

Dictionary: Original ArUco
Marker ID:582
Marker size:100
生成PDF之后，原尺寸打印

注：Dictionary必须选Original ArUco。ID和size选择其他选项的，要对应文件中修改成对应的参数（ID要是aruco文件夹中包含的ID）。

2.创建launch文件
注意：RealSense D435i相机和机械臂要分别启动，否则会报错！
在~/catkin_ws/src/easy_handeye/easy_handeye/launch文件夹下新建kinova_realsense.launch
如使用其他相机，将相机信息和图像改为对应相机发布的信息，将相机坐标系改为对应相机的坐标系。使用其他机械臂的，launch文件编写请参考其他博主进行编写。

<launch>
    <arg name="namespace_prefix" default="kinova_d435i_handeyecalibration" />
 
    <arg name="marker_size" value="0.1" />
    <arg name="marker_id" value="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_link"/>
        <param name="camera_frame"       value="camera_link"/>
        <param name="marker_frame"       value="camera_marker" />
 
    </node>
 
    <!-- start the robot -->
    <include file="$(find kinova_bringup)/launch/kinova_robot.launch">
    </include>
    
    <include file="$(find m1n6s300_moveit_config)/launch/m1n6s300_demo.launch">
    </include>

    <node name="joint_state_publisher" pkg="joint_state_publisher" type="joint_state_publisher">
    </node>
 
    <!-- 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_link" />
        <arg name="tracking_marker_frame" value="camera_marker" />
        <arg name="robot_base_frame" value="m1n6s300_link_base" />
        <arg name="robot_effector_frame" value="m1n6s300_link_6" />
        <!--disable automatic robot movement-->
        <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>

3.参数修改

（1）将同目录下calibrate.launch文件中的第十三行move_group的default value改为arm；

<arg name="move_group" default="arm"  doc="the name of move_group for the automatic robot motion with MoveIt!" />

2）sudo gedit ~/catkin_ws/src/easy_handeye/easy_handeye/src/easy_handeye/handeye_calibration_backend_opencv.py

# 将
import cv2
# 改为
import sys
sys.path.remove('/opt/ros/melodic/lib/python2.7/dist-packages')
import cv2
sys.path.append('/opt/ros/melodic/lib/python2.7/dist-packages')

4.手眼标定

（1）将aruco码固定在joca2机械臂的末端；
（2）启动RealSense D435i深度相机；

roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch

（3）启动kinova_realsense.launch；

roslaunch easy_handeye kinova_realsense.launch

（4）配置成功会出现以下三个图；
kinova机械臂Check starting pose不好用，所以第三张图片的内容用不到，我是使用遥控的方法，调整标定板的位置。

如果没有出现image_view，就另打开终端，运行rqt指令。在打开的窗口选择plugins->Visualization->image_View，打开image_view界面。选择/aruco_ros/tracker/result话题，确认能检测到aruco码。

遥控调整机械臂的位置，调整一次，采样一次，采样17次后，点击compute，得到坐标转换关系。

完结 撒花～～