基于ROS的手眼标定.zip

# 基于ROS的手眼标定程序包 ## 概览 - 如果教程对你有帮助，可以start一下~ - 包含基础标定程序包，提供多组机器臂工具坐标和Marker坐标即可完成标定 - 包含JAKA、AUBO机械臂标定程序 - 本程序在`ros kinetic melodic`平台测试通过 >本程序包目前仅针对眼在手上的标定，通过输入两组以上的机械臂姿态信息(x,y,z,rx,ry,rz)和装在机械手上的相机所识别的标志物的姿态信息，经过程序计算可输出，机械臂末端和相机之间的坐标变换矩阵。 ```mermaid graph LR A[机械臂位姿] -->C[手眼标定] B[相机中标定板位姿] -->C C --> F[末端与相机位姿] ``` ## 使用指南 ### 1、基础使用 基础使用是在得到多组机械臂位姿与机械臂末端相机位姿之后直接使用本程序进行计算机械臂末端与相机之间的位姿关系。 - 机械臂位姿可以通过示教器或者SDK进行获取 - 相机中标定板位姿我们可以通过ArUco或者ArTookit等工具获得，可以参考这里。 > 我们使用一般读到的`（X,Y,Z,RX,RY,RZ）`六个数据表示 #### 安装测试 1. 下载编译 ``` git clone http://10.55.16.230/sangxin/handeye-calib.git cd handeye-calib catkin_make or catkin build ``` 2. 修改base_hand_on_eye_calib.launch文件中，base_handeye_data参数为从机械臂位姿和标定板位姿所在的配置文件所在的绝对目录,可以使用launch文件的`find`。 ``` <launch> <!-- <arg name="base_handeye_data" default="The file path of handeye data." /> --> <arg name="base_handeye_data" default="$(find handeye-calib)/config/base_hand_on_eye_test_data.csv" /> <node pkg="handeye-calib" type="base_hand_on_eye_calib.py" name="base_hand_on_eye_calib" output="screen" > <param name="base_handeye_data" value="$(arg base_handeye_data)" /> </node> </launch> ``` 3. 运行程序 ``` source devel/setup.bash roslaunch handeye-calib base_hand_on_eye_calib.launch ``` 4. 查看结果 程序会根据配置文件中的坐标进行计算，最终输出如下数据(单位毫米，弧度制)： 数据包含不同算法下计算结果，以及计算结果的标准差和方差等数据。 ``` algoritihms x y z rx ry rz distance ------------- --------- ----------- ---------- --------- ---------- ------- ---------- Daniilidis 0.0254407 -0.00388589 0.00626286 -1.34278 -0.0699976 91.0318 0.0264868 Horaud 0.035229 -0.0151477 0.0185151 1.65751 0.943546 89.7013 0.0425833 Park 0.0352315 -0.0151497 0.0185238 1.65744 0.944041 89.6995 0.04259 Tsai-Lenz 0.0514184 -0.0291956 0.0236991 0.958984 1.89297 89.4352 0.0637015 name x y z rx ry rz distance ------ ----------- ------------ ----------- ------- -------- --------- ----------- mean 0.0368299 -0.0158447 0.0167502 0.73279 0.927639 89.9669 0.0438404 var 8.69144e-05 8.05572e-05 4.11328e-05 1.51731 0.481914 0.389663 0.000174689 std 0.00932279 0.00897536 0.00641349 1.23179 0.6942 0.62423 0.013217 Daniilidis x y z rx ry rz distance ------------ ----------- ------------ ------------ ----------- ----------- ----------- ----------- point0 1.12994 -0.261557 -0.303544 1.56839 0.0486538 3.02918 1.19888 point1 1.12386 -0.256959 -0.307001 1.55079 0.0350867 3.02347 1.19303 point2 1.12649 -0.256307 -0.306266 1.55284 0.0356765 3.02361 1.19519 point3 1.12565 -0.253896 -0.307797 1.555 0.0263091 3.02058 1.19427 point4 1.13011 -0.250703 -0.3061 1.55657 0.046811 3.01531 1.19737 mean 1.12721 -0.255884 -0.306142 1.55672 0.0385074 3.02243 1.19575 var 6.00994e-06 1.28613e-05 2.04871e-06 3.78781e-05 6.80825e-05 2.04147e-05 4.45839e-06 std 0.00245152 0.00358626 0.00143133 0.00615452 0.00825121 0.00451826 0.00211149 Horaud x y z rx ry rz distance -------- ----------- ------------ ------------ ----------- ------------ ----------- ----------- point0 1.08483 -0.262978 -0.318057 1.55897 -0.00705108 3.0495 1.16068 point1 1.08404 -0.255567 -0.323067 1.53871 -0.0174223 3.05 1.15967 point2 1.09116 -0.257748 -0.322579 1.5435 -0.0165301 3.05181 1.16667 point3 1.09252 -0.254445 -0.32486 1.54551 -0.0238963 3.05223 1.16785 point4 1.08396 -0.25189 -0.316132 1.54735 -0.00344446 3.04677 1.15687 mean 1.0873 -0.256525 -0.320939 1.54681 -0.0136688 3.05006 1.16235 var 1.39945e-05 1.39716e-05 1.08019e-05 4.53041e-05 5.50417e-05 3.77804e-06 1.77698e-05 std 0.00374092 0.00373786 0.00328662 0.00673083 0.00741901 0.00194372 0.00421543 Park x y z rx ry rz distance ------ ----------- ------------ ------------ ---------- ------------ ---------- ----------- point0 1.08483 -0.262981 -0.318067 1.55897 -0.00705403 3.04953 1.16068 point1 1.08405 -0.255566 -0.323077 1.5387 -0.0174209 3.05003 1.15968 point2 1.09117 -0.25775 -0.322589 1.5435 -0.0165283 3.05184 1.16668 point3 1.09253 -0.254446 -0.32487 1.54551 -0.0238923 3.05226 1.16786 point4 1.08396 -0.251893 -0.316141 1.54735 -0.00344051 3.0468 1.15687 mean 1.08731 -0.256527 -0.320949 1.54681 -0.0136672 3.05009 1.16236 var 1.40185e-05 1.39759e-05 1.08042e-05 4.5316e-05 5.50296e-05 3.7782e-06 1.78012e-05 std 0.00374414 0.00373844 0.00328697 0.00673172 0.0074182 0.00194376 0.00421915 Tsai-Lenz x y z rx ry rz distance ----------- ----------- ------------ ----------- ----------- ------------ ----------- ----------- point0 1.08118 -0.26596 -0.329331 1.5432 0.00335281 3.05875 1.1611 point1 1.07916 -0.25742 -0.334988 1.52213 -0.00593988 3.05615 1.15891 point2 1.08686 -0.260925 -0.335914 1.52765 -0.00494656 3.05948 1.16712 point3 1.08833 -0.256919 -0.339045 1.52961 -0.0118364 3.05914 1.16851 point4 1.07685 -0.254707 -0.324463 1.53139 0.00852579 3.05335 1.15315 mean 1.08247 -0.259186 -0.332748 1.5308 -0.00216884 3.05737 1.16176 var 1.95647e-05 1.54478e-05 2.7001e-05 4.81123e-05 5.20523e-05 5.42287e-06 3.14201e-05 std 0.0044232 0.00393036 0.00519625 0.0069363 0.00721473 0.0023287 0.00560536 ``` ### 2、结合JAKA机械臂使用 - **jaka标定文件会自己订阅两个话题的数据**，一个是机械臂的位姿话题和相机中标定物的位姿话题。 - 机械臂的话题可以通过运行本仓库中的jaka_comuniate功能包中的jaka_comuniate.launch获得。 - 相机中标记物的姿态数据，可以参考本文第四节使用ArUco获取标定板位姿 #### 1.配置jaka机械臂