@260358172 眼数据指的是相机到标定板的，这个数据可以用aruco获取。
(图像+内参)->aruco->（输出相机到板子位置+姿态）
具体参考这篇文章：
@小鱼 在 二维相机能得到三维信息？机器人感知部分之Aruco标定板的使用 中说：
大家好，我是小鱼，今天来介绍一下Aruco并是结合ROS来进行识别。
aruco其实是opencv中的一个库，可以将特定的标记物转换成三维的坐标，所以它是可以脱离ROS进行使用的。
aruco介绍：
姿态估计（Pose estimation）在计算机视觉领域扮演着十分重要的角色：机器人导航、增强现实以及其它。这一过程的基础是找到现实世界和图像投影之间的对应点。这通常是很困难的一步，因此我们常常用自己制作的或基本的Marker来让这一切变得更容易。
最为流行的一个途径是基于二进制平方的标记。这种Marker的主要便利之处在于，一个Marker提供了足够多的对应（四个角）来获取相机的信息。同样的，内部的二进制编码使得算法非常健壮，允许应用错误检测和校正技术的可能性。
aruco模块基于ArUco库，这是一个检测二进制marker的非常流行的库，是由Rafael Muñoz和Sergio Garrido完成的。
1. 安装
Kinetic：
sudo apt-get install ros-kinetic-aruco*
Melodic：
sudo apt-get install ros-melodic-aruco*
其他版本
sudo apt-get install ros-版本名称-aruco*
noetic版本上好像没有，需要你编译安装，源码地址：https://github.com/pal-robotics/aruco_ros
2. 修改参数
2.1 launch文件
因为使用aruco要结合相机来，所以你要先启动一个相机驱动节点，拿到图像数据，小鱼这里把相机驱动和aruco写在同一个launch文件里，文件内容如下:
<launch>
<arg name="camera_info_url" default="file:///home/ros/.ros/camera_info/head_camera.yaml"/>
<arg name="video_device" default="/dev/video0"/>
<arg name="image_width" default="640"/>
<arg name="image_height" default="480"/>
<arg name="markerId" default="0"/>
<arg name="markerSize" default="0.107"/>
<arg name="eye" default="left"/>
<arg name="marker_frame" default="aruco_marker_frame"/>
<arg name="ref_frame" default=""/>
<arg name="corner_refinement" default="LINES" />
<node name="usb_cam" pkg="usb_cam" type="usb_cam_node" output="screen" >
<param name="camera_info_url" type="string" value="$(arg camera_info_url)"/>
<param name="video_device" value="$(arg video_device)" />
<param name="image_width" value="$(arg image_width)" />
<param name="image_height" value="$(arg image_height)" />
<param name="pixel_format" value="yuyv" />
<param name="camera_frame_id" value="usb_cam" />
<param name="io_method" value="mmap"/>
</node>
<node pkg="aruco_ros" type="single" name="aruco_single">
<remap from="/camera_info" to="/usb_cam/camera_info" />
<remap from="/image" to="/usb_cam/image_raw" />
<param name="image_is_rectified" value="True"/>
<param name="marker_size" value="$(arg markerSize)"/>
<param name="marker_id" value="$(arg markerId)"/>
<param name="reference_frame" value="$(arg ref_frame)"/>
<param name="camera_frame" value="stereo_gazebo_$(arg eye)_camera_optical_frame"/>
<param name="marker_frame" value="$(arg marker_frame)" />
<param name="corner_refinement" value="$(arg corner_refinement)" />
</node>
<node name="image_view" pkg="image_view" type="image_view" respawn="false" output="screen">
<remap from="image" to="/aruco_single/result"/>
<param name="autosize" value="true" />
</node>
</launch>
2.2 主要参数
需要修改的参数如下：
camera_info_url 相机标定文件所在位置
video_device： 设备位置
image_width： 图片宽度
image_height： 图片高度
markerId： 标定板编号，就是你所用的标定板的id，可以通过在线生成标定板:https://chev.me/arucogen/进行生成并打印，注意选择origin类型。
markerSize：标定板的宽度 单位m
2.3 开始运行
直接运行对应launch文件即可
roslaunch aruco_start_usb_cam.launch
识别成功会出现轴
2.4 识别结果
识别结果的位姿数据可以通过话题获取
rostopic echo /aruco_signle/pose
姿态数据
