90后的世界观世界1. 视觉标定系统概述
在机器人视觉引导应用中，手眼标定（Hand-Eye Calibration）是建立相机坐标系与机器人坐标系之间转换关系的关键步骤。本次项目基于ROS2框架，使用Intel RealSense深度相机和UR机械臂，通过easy_handeye2包实现"眼在手"（Eye-in-Hand）模式的标定系统搭建。
手眼标定主要解决两类问题：
- 眼在手（Eye-in-Hand）：相机安装在机械臂末端
- 眼在外（Eye-to-Hand）：相机固定在外部环境中
我们采用的"眼在手"配置更适合需要相机随机械臂移动的应用场景，如精密装配、三维重建等。这种配置下，标定的核心目标是求解相机坐标系到机械臂末端工具坐标系（tool0）的固定变换关系。
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2. 系统环境准备
2.1 硬件配置要求
- 机器人系统：UR系列机械臂（如UR5/UR10），需配置ROS2驱动
- 视觉传感器：Intel RealSense D435i或其他支持ROS2的深度相机
- 标定板：Checkerboard或ArUco标记板（本例使用ID为582的ArUco标记）
- 网络环境：所有设备需在同一局域网内，确保ROS2节点间通信正常
2.2 软件依赖安装
bash复制# 安装ROS2基础环境（推荐Humble版本）
sudo apt install ros-humble-desktop
# 安装RealSense ROS2驱动
sudo apt install ros-humble-realsense2-camera
# 安装easy_handeye2标定包
sudo apt install ros-humble-easy-handeye2
# 安装可视化工具
sudo apt install ros-humble-rviz2 ros-humble-rqt-common-plugins
注意：建议使用Ubuntu 22.04 LTS系统，确保所有软件包版本兼容。不同ROS2版本可能需要调整包名中的发行版代号（如将humble替换为foxy）。
3. 标定系统启动流程
3.1 启动RealSense相机节点
bash复制ros2 launch my_realsense