@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