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----------------------2021-9-2 分割线-------------------------------------------------

kinectv2_ur5

运行流程：

START
rosrun rocore #启动ROS核心
roslaunch ur_moveit_config demo_gazebo.launch #启动ur5，robotiq，桌子，颜色块模型
roslaunch find_object_3d_kinect2.launch #启动 find-object 进行识别
#启动find-object后利用SIFT算法进行识别，将识别物体到坐标发布到master
rosrun opencv tf_listener.py #启动坐标转化脚本，将目标物体位相机坐标系转化为目标物体机械臂Base坐标系
roslaunch python_control python_control.launch #控制机械臂末端迫近目标物体，并尝试抓取目标物体
END

最终结果展示：

OpenCV 识别颜色块：

find-object识别：

rqt_graph：

Ziyudu_finalyear_report.pdf文件中详细介绍了该项目原理，过程与项目结果

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Language:Makefile 62.0%Language:C++ 18.8%Language:CMake 11.4%Language:Python 4.0%Language:Common Lisp 2.3%Language:JavaScript 0.9%Language:C 0.3%Language:Shell 0.3%