ROS+UR机械臂+Moveit+ 仿真与实体机械臂的使用+realsense相机+eye_handeye手眼标定(亲测有效)下

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1参考链接
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(1)UR5、realsense手眼标定
(2)优遨机器人UR5与RealSense深度摄像头D435的手眼标定
(3)UR5、realsense手眼标定****

(4)标定所需二维码
(5)ROS下UR5、usb_cam单目外参标定（使用easy_handeye、眼在手上eye-in-hand）
(6)Ubuntu18.04 ROS手眼标定UR5之安装篇（亲测有效）

(7)UR5+ROS Kinetic+easy_handeye手眼标定教程(eye-to-hand)

2安装-----把所有的功能包放在一个工作空间下
(1)aruco_ros安装 ps注意对应的版本
$git clone https://github.com/pal-robotics/aruco_ros.git
( 通过-b kinetic-devel选择对应的ros版本)
安装aruco_ros时出现错误<具体为在编译ROS相关源码包的时候出现以下两种错误：
参考链接

opt/ros/kinetic/include/ros/internal/condition_variable.h:45:7: error: expected nested-name-specifier before 'condition_variable_monotonic'
using condition_variable_monotonic = boost::condition_variable;>

更改
解决办法：在终端输入
sudo gedit /opt/ros/kinetic/include/ros/internal/condition_variable.h
将第45行的
using condition_variable_monotonic = boost::condition_variable;
注释掉，并在下面添加一行
typedef boost::condition_variable condition_variable_monotonic;
保存即可。

(2)安装UR机械臂

 ur5源码编译
 源码编译ur5和ur_modern_driver
 cd ~/catkin_ws/src
git clone -b kinetic-devel https://github.com/ros-industrial/universal_robot.git
cd universal_robot (之所以下载ur_modern_driver是因为原始ur_driver版本的原因)
git clone -b kinetic-devel https://github.com/ros-industrial/ur_modern_driver.git

按照如下方式修改后:

将universal_robot路径下的ur_drive文件删除（即用ur_modern_driver替换了ur_drive）。
打开ur_modern_drive/src/ros/ur_hardware_interface.cpp文件。
修改语句，即如下所示（所有都要改）：
controller_it->hardware_interface改为controller_it->type
stop_controller_it->hardware_interface改为stop_controller_it->type

然后编译
(3)然后我们安装vision_visp
在安装之前首先要按照以下步骤安装依赖包（注意版本号）：

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

(4)安装easy_handeye

cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/IFL-CAMP/easy_handeye
cd ..
catkin_make

(5)realsense D435相机 SDK和realsense_ros的安装方法
(5.1)安装RealSense SDK(可以单独建立一个工作空间)

```xml
****下载source（如果报错，把https改成git）****
git clone https://github.com/IntelRealSense/librealsense
cd librealsense
****安装依赖项****
sudo apt-get install libudev-dev pkg-config libgtk-3-dev libusb-1.0-0-dev pkg-config libglfw3-dev libssl-dev
****安装权限脚本****
sudo cp config/99-realsense-libusb.rules /etc/udev/rules.d/
sudo udevadm control --reload-rules && udevadm trigger
****编译安装** 时间比较慢**
mkdir build
cd build
cmake ../ -DBUILD_EXAMPLES=true
make
sudo make install
插入realsense相机测试
realsense-viewer 

(5.2)安装realsense-ros 需在ur的一个工作空间下

git clone https://github.com/IntelRealSense/realsense-ros.git
git clone https://github.com/pal-robotics/ddynamic_reconfigure.git
cd ~/catkin_ws && catkin_make
echo "source ~/catkin_ws/devel/setup.bash" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
测试
roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch

3修改标定launch文件
针对官方给出的标定launch文件进行修改，ubuntu下的文件路径 …/easy_handeye/docs/example_launch/ur5_kinect_calibration.launch
这个launch文件能够启动
launch文件修改1
launch文件修改2

<launch>
    <arg name="namespace_prefix" default="ur5_camera_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="0.1" />
    <arg name="marker_id" doc="The ID of the ArUco marker used" default="100" />
    <!-- start the camera -->
    <include file="$(find realsense2_camera)/launch/rs_camera.launch" />
    <!--    <arg name="depth_registration" value="true" />
    </include>-->
 
    <!-- start ArUco -->
    <!-- 注意：

Dictionary 一定要选 Original ArUco
marker_id 和 marker_size 自选，在 launch 文件中做相应的修改，本例中 marker_id 为 582，marker_size 为 0.1（单位：m）。
打印时，要选择原始大小，否则要测量一下打印出来的真实大小
-->
    <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 -->
    <!-- 注意：这里用了 ur_modern_driver 包，而没有用原始的 ur_bringup 包。修改机器人的真实 ip。-->
    <include file="$(find ur_modern_driver)/launch/ur5_bringup.launch">
        <arg name="limited" value="true" />
        <arg name="robot_ip" value="172.17.0.3" />
    </include>
    <include file="$(find ur5_moveit_config)/launch/ur5_moveit_planning_execution.launch">
        <arg name="limited" value="true" />
    </include>
 
    <!-- start easy_handeye -->
    <!-- 注意：<arg name="eye_on_hand" value="true"/> 眼在手上：value 为 false
tracking_base_frame 为相机坐标系 camera_color_frame。
tracking_marker_frame 是标志物的坐标系 camera_marker。
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。
robot_effector_frame 是末端，为工具坐标系。-->
    <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="base_link" />
        <arg name="robot_effector_frame" value="wrist_3_link" />
 
        <arg name="freehand_robot_movement" value="false" />
        <arg name="robot_velocity_scaling" value="0.2" />
        <arg name="robot_acceleration_scaling" value="0.2" />
    </include>
 
</launch>

roslaunch easy_handeye ur5_realsense_handeyecalibration.launch
若显示无启动文件，则source一下。

其中界面①部分显示了UR5机械臂当前姿态和各坐标系的初始位姿；
界面②部分显示的是相机下ArUco标签码坐标系camera_mark的识别情况，红色为x轴，绿色为y轴，蓝色为z轴；
界面③部分规划机械臂位姿，使相机运动到不同的位姿以进行多次图像采样。

具体标定步骤如下：
1放置好标定物ArUco标签码，启动UR5机械臂、相机和标定程序；
2点击图中界面③中的check starting pose确定UR5机械臂本姿态下是否能够满足标定条件；
3点击界面③中的next pose生成UR5机械臂下一位姿，接着点击plan显示绿色能够规划出从当前位姿到下一位姿的路径后，点击execute执行操作，驱动UR5机械臂运动下一位姿状态；
4若此刻界面②中能够识别出标定物ArUco标签码，则点击界面②中的take sample采样，重复步骤(3)和(4)，直到全部采样完毕，如下图所示，有效采样到的数据共十二次；
5采样完成后，点击界面②中的computer对所采样的数据进行计算，即可得到相机坐标系camera_color_frame和UR5机械臂末端工具坐标系tool0之间其次变换矩阵，为四元数表示形式。