花了几点的时间，在师兄的帮助下完成了手眼标定的工作。现在就我个人出现的问题做一下总结。
首先引用师兄博文https://blog.csdn.net/sinat_23853639/article/details/80276848
硬件配置没什么好说的，我个人感觉没什么要求。软件平台是Ubuntu16.04、ROS kinetic、UR5版本3.2。
1、easy_handeye安装
在安装之前首先要按照以下步骤安装依赖包（注意版本号）：
（1）
sudo apt-get install ros-kinetic-visp（2）这个和第一个一样！
cd ~/catkin_ws/src
git clone -b kinetic-devel https://github.com/lagadic/vision_visp.git
cd ..
catkin_make --pkg visp_hand2eye_calibration（3）
cd ~/catkin_ws/src
git clone -b kinetic-devel https://github.com/pal-robotics/aruco_ros
cd ..
catkin_make安装easy_handeye
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/IFL-CAMP/easy_handeye
cd ..
catkin_make安装完成后为了能够同时启动UR，Kinect和标定程序，需要重新写一个launch文件。
easy_handeye作者给出了一个示例的launch，地址：
下面是我的修改launch文件，根据自己的配置参考两份launch文件修改。
<launch>
<arg name="namespace_prefix" default="ur5_kinect_handeyecalibration" />
<arg name="robot_ip" doc="The IP address of the UR5 robot" />
<!--<arg name="marker_frame" default="aruco_marker_frame"/>-->
<arg name="marker_size" doc="Size of the ArUco marker used, in meters" default="0.1" />
<arg name="marker_id" doc="The ID of the ArUco marker used" default="100" />
<!-- start the Kinect -->
<include file="$(find kinect2_bridge)/launch/kinect2_bridge.launch" />
<!-- <arg name="depth_registration" value="true" />
</include>-->
<!-- start ArUco -->
<node name="aruco_tracker" pkg="aruco_ros" type="single">
<remap from="/camera_info" to="/kinect2/hd/camera_info" />
<remap from="/image" to="/kinect2/hd/image_color_rect" />
<param name="image_is_rectified" value="true"/>
<param name="marker_size" value="$(arg marker_size)"/>
<param name="marker_id" value="$(arg marker_id)"/>
<param name="reference_frame" value="kinect2_rgb_optical_frame"/>
<param name="camera_frame" value="kinect2_rgb_optical_frame"/>
<param name="marker_frame" value="camera_marker" />
</node>
<!-- start the robot -->
<include file="$(find ur_modern_driver)/launch/ur5_bringup.launch">
<arg name="limited" value="true" />
<arg name="robot_ip" value="192.168.1.111" />
</include>
<include file="$(find ur5_moveit_config)/launch/ur5_moveit_planning_execution.launch">
<arg name="limited" value="true" />
</include>
<!-- start easy_handeye -->
<include file="$(find easy_handeye)/launch/calibrate.launch" >
<arg name="namespace_prefix" value="$(arg namespace_prefix)" />
<arg name="eye_on_hand" value="false" />
<arg name="tracking_base_frame" value="kinect2_rgb_optical_frame" />
<arg name="tracking_marker_frame" value="camera_marker" />
<arg name="robot_base_frame" value="base_link" />
<arg name="robot_effector_frame" value="wrist_3_link" />
<arg name="freehand_robot_movement" value="false" />
<arg name="robot_velocity_scaling" value="0.5" />
<arg name="robot_acceleration_scaling" value="0.2" />
</include>
</launch>将修改好的launch文件放到easy_handeye——launch文件夹下，启动launch文件。
在这里如果出现一个错误，总结一下就是No module named moveit_commander。
因为我的ROS都是选择完整安装，具体出现这个错误的原因我也不懂。既然缺少这个文件就安装吧！
这里给出问题的参考：https://bitbucket.org/osrf/ariac/issues/108/importerror-no-module-named
重新运行出现以下结果（注意三个都不能少）就表示安装成功。
第二张图可能会没有右边的image viewer，这个原因在下面讲。
标定板在aruco下载。
2、手眼标定过程
为了方便记录，将上一步的三幅图标记为图一、图二、图三。
打开图一，将机器人的速度、加速度设置为0.1。
打开图二菜单栏选择Plugins—visualization—image view，继续选择/aruco_tracker/result
初始位置设置在视图的中间，保证机器人末端可以上下左右偏移。
设置完后打开图三，如果显示0/17就正常，如果不是就按check starting pose。
（1）点击next pose，再点击plan，出现绿色就当前位姿可以达到，最后点击execute。出现红色表示当前点不可用，继续点击next pose，重复操作；
（2）返回图二界面点击take sample。重复（1）（2）操作，知道17个点全部采集完；
（3）返回图二界面，点击compute，得到一组7个解的变换矩阵（四元数表示）。
问题总结：
（1）标定过程未完成图三界面就退出：机器人不能回到初始位置，重新设定初始位置；逆解算法（猜测）；
（2）标定过程某些位置不可达到：原因同（1）。
我最后的标定只有15个点可以成功，但也足够用了。
保存后将他们发布出去。
roslaunch easy_handeye publish.launch这一步可能会出现错误，先不要管。查看home隐藏文件夹.ros/easy_handeye下标定结果文件yaml。
将变换矩阵按照以下格式写成static_transform_publisher.launch文件（跳过这步在下一步中实现）：
<launch>
<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="link1_broadcaster" args="1 0 0 0 0 0 1 link1_parent link1 100" />
</launch>其中args的值分别对应x y z qx qy qz qw frame_id child_frame_id period_in_ms。
3、启动文件的编写和moveit配置
为了减少启动的窗口，将机器人、Kinect、moveIT和上一步的坐标变换写到一个launch文件中。
<launch>
<!-- start the robot -->
<include file="$(find ur_modern_driver)/launch/ur5_bringup.launch">
<arg name="limited" value="true" />
<arg name="robot_ip" value="192.168.1.111" />
</include>
<include file="$(find ur5_moveit_config)/launch/ur5_moveit_planning_execution.launch">
<arg name="limited" value="true" />
</include>
<include file="$(find ur5_moveit_config)/launch/moveit_rviz.launch">
<arg name="config" value="true" />
</include>
<include file="$(find kinect2_bridge)/launch/kinect2_bridge.launch" />
<!--<include file="$(find easy_handeye)/launch/publish.launch" />-->
<node pkg="tf" type="static_transform_publisher" name="ur5_broadcaster" args="0.9453500767540619 0.35379846588132835 0.7404851341733942 -0.5564552699258106 -0.6546977028807769 0.3791733487039343 0.3434472623956579 base_link kinect2_rgb_optical_frame 100" />
</launch>其中未加入点云处理。
因为使用了点云图像，所以要对moveit的octomap进行配置：
我把launch文件放在了ur_modern_driver的launch下。
点云图像配置文件sensors_kinect.yaml：
sensors:
- sensor_plugin: occupancy_map_monitor/PointCloudOctomapUpdater
point_cloud_topic: /head_mount_kinect/depth_registered/points
max_range: 5.0
point_subsample: 1
padding_offset: 0.1
padding_scale: 1.0
max_update_rate: 1.0
filtered_cloud_topic: filtered_cloud注意：point_cloud_topic需要进行修改，我是用的是Kinect相机，topic在iai_kinect2/README.md里面。因为在手眼标定的时候使用的rgb表示坐标（具体参考标定启动文件reference_frame的value），所以topic使用hd或者qhd的point（qhd显示精度地，但是速度快）。
编写好的yaml文件放到ur5_moveit_config/config下。
sensor_manager.launch文件配置：
打开ur5_moveit_config/launch/sensor_manager.launch.xml文件，在文本最后添加以下内容：
<rosparam command="load" file="$(find ur5_moveit_config)/config/sensors_kinect.yaml" />
<param name="octomap_frame" type="string" value="odom_combined" />
<param name="octomap_resolution" type="double" value="0.05" />
<param name="max_range" type="double" value="5.0" />注意：机器人的名称。
到此为止配置完成了。
启动launch文件。
完美运行，接下来就开始你的表演吧！！