前言：要实现视觉抓取，首先需要实现机械臂的驱动，深度相机的目标识别，能够反馈位置。

1、实现机械臂在ROS层的控制

2、基于深度相机目标物体的空间坐标反馈，需要知道摄像头中物体的像素坐标系到大地坐标系的转换。

3、五轴机械臂使用KDL插件不友好，需要适配IKFAST运动学插件，环境是Ubuntu16.04+ROS系统

IKFAST的安装参考如下的链接：

1）安装OpenRAVE 0.9版本

https://roboticslab-uc3m.github.io/installation-guides/install-openrave.html#install-openrave-0540-ubuntu-1804-bionic

MoveIt!运动学插件IKFAST（八） - 白雪儿 - 博客园

ROS进阶——MoveIt!运动学插件IKFAST配置_偷得浮生半日闲-CSDN博客

https://roboticslab-uc3m.github.io/installation-guides/install-aravis.html

https://roboticslab-uc3m.github.io/installation-guides/install-openrave.html

OpenRAVE | Welcome to Open Robotics Automation Virtual Environment | OpenRAVE Documentation

注意：1、安装过程中可能遇到一些错误，可以修改 CMakeLists.txt文件

2、fcl碰撞库是可以不编译进去的

2）安装ikfast插件

Industrial/Tutorials/Create a URDF for an Industrial Robot - ROS Wiki

https://github.com/ros-industrial/fanuc/tree/kinetic-devel

Fanuc的模型文件

Magics21中文破解版,修改slt模型文件,修改它的坐标方向等等

Magics21破解版|Materialise Magics21中文破解版下载 - 多多软件站

 安装生成ikfast的步骤大致可以分为以上的步骤，具体之前的参考链接中包含。生成中出现错误时需要注意你的运动链不能设置错误，不然会出现raghavan roth equations too complex。

4、使用官方的moveit_simple_grasps功能包，使用这个包中的grasp_filter_test节点完成对目标物体可行抓取的过滤，从而得到可以到达的抓取，然后根据这些可行的抓取进一步选择最优的抓取即可。

这个包中需要调整很多代码，这里需要仔细看懂代码然后才能够很好的适配这个包，这个包中重点是抓取的过滤，就是根据之前生成的ikfast逆向解算器过滤掉无法到达的姿态，五自由度的机械臂到达姿态有效，导致的结果是无法准确的到达我们需要的姿态，这个是5D算法的弊端，因为平移三个参数，旋转也是三个参数，正常旋转为9个参数。

5、最后可以实现的效果如下：