1、开发环境搭建IntelRealSenseD435环境搭建之安装pyrealsense2ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'apt_pkg'onUbuntu_秃头小宝贝ec的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_45861610/article/details/118991062JupyterNotebook安装（Windows）_NickHan_cs的博客-CSDN博客_jupyternotebook安装出现Nomodulenamed'yaml'错误解决办法_恋上树的猫咪的博客-CSDN博客Python--pipinst
写在前面本文是在ubuntu20.04下安装，其它版本大同小异。可能出现的问题，主要由各自安装相关库版本不一致导致，故问题不一，但一般很好解决，正常情况下不会出现。IntelRealsense深度摄像头D435i将D435强大的深度感知能力和惯性测量单元(IMU)结合起来，可满足RGBD、单目、双目slam研究与实战。本文介绍D435i相关工具安装、配置及校准，也是实战slam算法的前提，不可缺少的部分。实物如图所示：一、工具安装D435i工具包括，IntelRealsenseSDK2.0和realsense-ros。1.IntelRealsenseSDK2.0(1)下载源码gitcloneh
写在前面本文是在ubuntu20.04下安装，其它版本大同小异。可能出现的问题，主要由各自安装相关库版本不一致导致，故问题不一，但一般很好解决，正常情况下不会出现。IntelRealsense深度摄像头D435i将D435强大的深度感知能力和惯性测量单元(IMU)结合起来，可满足RGBD、单目、双目slam研究与实战。本文介绍D435i相关工具安装、配置及校准，也是实战slam算法的前提，不可缺少的部分。实物如图所示：一、工具安装D435i工具包括，IntelRealsenseSDK2.0和realsense-ros。1.IntelRealsenseSDK2.0(1)下载源码gitcloneh
IntelRealSenseSDK2.0是跨平台的开发套装，包含了基本的相机使用工具如realsense-viewer，也为二次开发提供了丰富的接口，包括ROS，python,Matlab,node.js,LabVIEW,OpenCV,PCL,.NET等。这次使用的摄像头是D435i它可以提供深度和RGB图像，而且带有IMU本次流程就是想使用D435i摄像头进行SLAM的点云建图进行安装IntelRealSenseSDK，查看摄像头的数据Linux/Ubuntu-实感SDK2.0构建指南安装完成后，查看相机的深度和RGB图像realsense-viewer 然后这里下载驱动intel的各个摄像
IntelRealSenseSDK2.0是跨平台的开发套装，包含了基本的相机使用工具如realsense-viewer，也为二次开发提供了丰富的接口，包括ROS，python,Matlab,node.js,LabVIEW,OpenCV,PCL,.NET等。这次使用的摄像头是D435i它可以提供深度和RGB图像，而且带有IMU本次流程就是想使用D435i摄像头进行SLAM的点云建图进行安装IntelRealSenseSDK，查看摄像头的数据Linux/Ubuntu-实感SDK2.0构建指南安装完成后，查看相机的深度和RGB图像realsense-viewer 然后这里下载驱动intel的各个摄像
用不合格的tpye-c线连接D435i和板载或者笔记本会造成识别不到D435i或者只能识别到USB2.0的口。比如先用公司给的D435i和一个他们自己买的绿联的type-c的线 插Ubuntu上后用rs-sensor-control查看只能看到USB2.0启动launch文件后有报错。插windows上打开realsense-viewer会没法识别，或者realsense-viewer卡死。换成小米手机的充电线也是不行的然后我用我自己买的D435i和官方的线，插板载Ubuntu上就OK，插widows上realsense-viewer也OK。而且启动ego的脚本后对应launch文件终端没有报
用不合格的tpye-c线连接D435i和板载或者笔记本会造成识别不到D435i或者只能识别到USB2.0的口。比如先用公司给的D435i和一个他们自己买的绿联的type-c的线 插Ubuntu上后用rs-sensor-control查看只能看到USB2.0启动launch文件后有报错。插windows上打开realsense-viewer会没法识别，或者realsense-viewer卡死。换成小米手机的充电线也是不行的然后我用我自己买的D435i和官方的线，插板载Ubuntu上就OK，插widows上realsense-viewer也OK。而且启动ego的脚本后对应launch文件终端没有报
镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站kalibr标定板（棋盘格）用师兄的（长这样）步骤一：建立的ROS中的Kalibr的工作空间，建立一个名为：checkerboard.yaml的文件，内容为：target_type:'checkerboard'targetCols:11//内角的个数targetRows:8colSpacingMeters:0.02rowSpacingMeters:0.02步骤二：启动关闭结构光默认开始结构光时，双目图像会有很多点，这些点可能对标定有影响，所以使用时需要关闭结构光。先在终端启动roslaunchrealsense2_camerars_camera
镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站kalibr标定板（棋盘格）用师兄的（长这样）步骤一：建立的ROS中的Kalibr的工作空间，建立一个名为：checkerboard.yaml的文件，内容为：target_type:'checkerboard'targetCols:11//内角的个数targetRows:8colSpacingMeters:0.02rowSpacingMeters:0.02步骤二：启动关闭结构光默认开始结构光时，双目图像会有很多点，这些点可能对标定有影响，所以使用时需要关闭结构光。先在终端启动roslaunchrealsense2_camerars_camera
文章目录前言一、前期准备1.1手眼标定原理1.2Aruco返回位姿的原理1.3生成一个ArucoMarker1.4安装aruco_ros包1.5安装realsense_ros包二、实验环境三、实验过程3.1配置Arucolaunch文件3.2获取Aruco相对于相机的位姿3.3获取机械臂末端的位姿：3.4Opencv求解手眼矩阵3.5实验结果四、相关思考总结4.1多种姿态的表示方法4.2机器人的末端坐标系4.3如何提升精度五、参考文献前言最近在做手眼标定，发现像realsense这样的深度相机(自带相机内参)，可以用aruco码直接返回目标的在相机坐标系下的位姿，省去了用棋盘格求解位姿的步骤。
