roslaunch easy_handeye kinect2.launch
roslaunch aruco_gridboard detection_verp.launch
rosrun tf_precision tf_listener
得到的信息里有：marker_to_camera pos:（0.411248，0.531724，-0.0522373）
后面的三个数字便是我们得到的maker在机器人坐标系下的pose.
上面三个其实可以放在一个package里，建议再复制创建一个aruco_gridboard的package。
tf_precision package 是我最开始写的进行误差测量的package。
在位置一 记录 marker 和 gripper的相对与 机器人底座的位姿， 在位置二记录maker 和 gripper的 相对于机器人底座的位姿， 计算在底座坐标系下，maker两个位置的 R和T， gripper的R和T，比较这两个R 和两个T ，就能比较相机注册的精确度，当时考虑的是刚体的位姿变化应该是相同的（marker和gripper的相对位置关系是不变的），但如果以gripper为中心转动，其实marker和gripper的变化是不一样的，误差校验程序写出来误差一直很大。
这里面包括，计算位置转换的代码，发布话题的代码，计算旋转的误差都是可以重用的，值得看看。
)
注意：OFFSET在做精度测试的时候注意设置的大一些，防止针撞歪。
rosrun pose_goto pick_and_place_pick
这样就可以直观看精度大小了
2、将标定板（board_1）顶点坐标转换为机器人基座坐标系下坐标，移动机器人手臂末端针到达该定点
3、获取此时机械臂末端标定板（board_2）的坐标
4、将这个手臂端标定板（board_2）坐标P_test，与机器人手臂末端针准确指向标定板（board_1）定点时，手臂端标定板（board_2）坐标P_groudtruth，做比较，得出XYZ轴上的偏移，算出误差。
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X
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Y
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Z
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P_groudtruth
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0.198296
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0.758359
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-0.273707
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P_test_1
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0.192049
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0.758319
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-0.272161
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P_test_2
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0.194142
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0.758159
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-0.269117
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P_test_3
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0.193949
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0.757703
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-0.270348
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