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初段：

实验6 ROS2 Lyrical MoveIt Task Constructor(MTC) 机械臂抓取放置仿真实验

全程不手写一行代码，仅使用moveit_task_constructor_demo官方原生示例，仅执行终端命令，观察RViz可视化
执行命令：

ros2 launch moveit_task_constructor_demo demo.launch.py ros2 launch moveit_task_constructor_demo run.launch.py exe:=pick_place_demo

实验平台：Ubuntu 26.04 + ROS2 Lyrical + MoveIt2 + MoveIt Task Constructor
实验学时：2学时

一、实验目的

1. 认识MoveIt Task Constructor（MTC），理解任务分阶段规划思想，对比传统MoveGroup的一体化Pick/Place。
2. 掌握MTC官方示例的启动流程，学会使用RViz的MTC可视化面板观察任务执行。
3. 直观观察完整抓取放置任务的全过程：场景添加物体→预抓取→生成抓取位姿→抓取→搬运→放置释放。
4. 理解MTC的Stage（阶段）机制，能识别任务在哪一阶段成功/失败，掌握基础故障定位。
5. 理解规划场景、碰撞检测、物体附着（attach/detach）在抓取任务中的作用。

二、实验原理

MoveIt Task Constructor（MTC）是MoveIt2官方推荐的复合任务规划框架，把机器人复杂任务拆成多个独立Stage（阶段）串行执行。
本实验直接使用官方预编译好的pick_place_demo，无需编写C++/Python代码。
任务内置阶段（源码已经写好，我们只看运行效果）：

1. ModifyPlanningSceneStage：在规划场景中添加待抓取方块物体
2. MoveToStage：机械臂移动到预抓取安全关节位姿
3. GenerateGraspStage：自动生成多组候选抓取姿态
4. MoveRelativeStage：笛卡尔直线逼近物体
5. AllowCollisionStage：临时允许夹爪与目标物体接触碰撞
6. ModifyPlanningSceneStage(attach)：将方块绑定到夹爪末端连杆，抓取后物体跟随机械臂运动
7. MoveToStage：抬起物体，移动至放置目标位置
8. MoveRelativeStage：下降到放置高度
9. ModifyPlanningSceneStage(detach)：解除物体绑定，释放方块
10. MoveToStage：机械臂退回安全位姿

核心特点：某一阶段规划失败时，MTC会自动尝试下一个候选抓取姿态；所有阶段都做碰撞检测，MTC RViz面板实时展示每个stage的状态（绿色成功/红色失败）。

三、实验环境

• 操作系统：Ubuntu 26.04
• ROS版本：ROS2 Lyrical
• 依赖软件包（一次性安装）

sudoaptinstallros-lyrical-moveit-task-constructor ros-lyrical-moveit-task-constructor-demo

• 工具：RViz2 + MoveIt Task Constructor RViz插件
• 机器人模型：demo内置Panda（Franka）七自由度机械臂+二指夹爪（官方自带模型，无需额外下载URDF）

四、实验步骤（全程不编写任何代码，只敲终端命令）

说明：所有程序、任务逻辑、机器人模型、配置文件均来自moveit_task_constructor_demo官方包，已经预编译完成。

步骤1：安装依赖包（只执行一次）

sudoaptinstallros-lyrical-moveit-task-constructor ros-lyrical-moveit-task-constructor-demo

步骤2：启动MTC Demo环境【终端1，保持打开】

ros2 launch moveit_task_constructor_demo demo.launch.py

执行后自动完成：

1. 加载Panda机械臂URDF、SRDF、MoveIt配置
2. 启动move_group节点、TF、joint_states
3. 自动打开RViz2
   ✅ RViz操作：添加MoveItTaskConstructorPanel面板（如未自动加载，顶部Panel→Add New Panel选择），用于查看任务各个Stage状态。

ros2@ros2-cslg:~$ ros2 launch moveit_task_constructor_demo demo.launch.py package.xml panda_config.yaml run.launch.py ros2@ros2-cslg:~$ ros2 launch moveit_task_constructor_demo

步骤3：运行pick_place抓取放置任务【新开终端2】

ros2 launch moveit_task_constructor_demo run.launch.py exe:=pick_place_demo

ros2@ros2-cslg:~$ ros2 launch moveit_task_constructor_demo run.launch.py[INFO][launch]: All log files can be found below /home/ros2/.ros/log/2026-09-27-09-46-22-524335-ros2-cslg-8743[INFO][launch]: Default logging verbosity issetto INFO[ERROR][launch]: Caught exceptioninlaunch(see debugfortraceback): Included launch description missing required argument'exe'(description:'no description given'), given:[]

观察现象（重点记录）

1. RViz场景出现红色方块（待抓取物体）；
2. MTC面板依次显示各个Stage，成功阶段变为绿色；
3. 机械臂动作顺序：
   • 机械臂回到home安全位姿
   • 移动到物体上方预抓取位置
   • 末端沿直线向下逼近方块
   • 夹爪闭合，抓住方块，方块绑定到夹爪
   • 抬升方块，运动到放置位置上方
   • 向下移动，夹爪打开，方块脱离夹爪落到放置点
   • 机械臂抬起，回到安全姿态
4. 终端打印日志，最终输出Task finished successfully。

步骤4：重复执行，观察任务重试机制（可选）

在终端2，重复多次执行同一条启动命令：

ros2 launch moveit_task_constructor_demo run.launch.py exe:=pick_place_demo

观察：MTC每次会生成不同候选抓取姿态；个别抓取姿态碰撞失败时，MTC自动切换下一组抓取方案，直到找到可行轨迹。

步骤5：人为制造任务失败（拓展选做，观察报错）

无需改代码，直接在RViz手动添加障碍物，观察MTC阶段变红。

1. 在RViz MotionPlanning面板 → Scene Objects，添加立方体障碍物，放在机械臂运动路径中间；
2. 再次执行pick_place_demo任务；
3. 观察：MTC面板某Stage变红，终端提示规划失败，识别是哪个阶段发生碰撞。

五、实验现象记录（写进实验报告）

1. RViz初始画面：Panda机械臂、MTC任务面板、场景红色方块；
2. 抓取过程截图：预抓取位姿、夹爪夹持方块、搬运途中、放置释放后的画面；
3. MTC面板截图：各Stage状态（绿色成功）；
4. 终端日志截图：任务成功提示；
5. 【拓展】添加障碍物后的失败现象：某Stage变红，任务规划失败。

六、思考题

1. MTC将抓取任务拆分为多个Stage，相比传统MoveGroup的Pickup Action，有什么优势？
2. 抓取阶段attach物体、放置阶段detach物体的作用是什么？
3. AllowCollisionStage为什么只临时允许夹爪和物体碰撞，而不是全局关闭碰撞检测？
4. MTC任务执行中，如果其中一个Stage规划失败，MTC会如何处理？
5. 在本实验中，没有编写任何代码，任务逻辑来自哪里？

七、实验报告要求

1. 实验目的、实验原理；
2. 写出两条核心启动命令；
3. 插入RViz截图（MTC面板、机械臂抓取不同阶段）；
4. 描述完整抓取放置实验现象；
5. 回答思考题；
6. 记录实验中遇到的问题与解决办法。

八、常见故障排查

1. RViz看不到MTC面板：在RViz顶部菜单Panels -> Add New Panel，选择MoveItTaskConstructorPanel
2. 启动提示包找不到：确认包安装成功，ros2 pkg list | grep moveit_task_constructor_demo检查包存在
3. 任务规划超时失败：可在RViz调整MoveIt规划时间，或者观察物体位置是否超出工作空间
4. RViz机械臂不显示：检查demo.launch是否正常启动，TF、robot_state_publisher是否正常

思考题参考答案（可直接粘贴报告）

1. MTC把任务拆成独立Stage，可视化每个阶段的成功/失败，方便定位故障；支持候选方案自动重试，可灵活增删任务步骤，适合工业复杂抓取装配任务；传统Pickup是封装好的黑盒，很难调试内部过程。
2. attach：抓取时将目标物体绑定到夹爪连杆，让MTC规划场景认为物体属于夹爪，机械臂移动时物体跟随夹爪一起运动；detach放置完成后解除绑定，物体独立留在场景中。
3. 只临时局部允许碰撞：仅允许夹爪与被抓物体接触，其余连杆仍然保持碰撞检测。如果全局关闭碰撞，机械臂会和环境障碍物相撞，存在安全风险。
4. MTC会尝试当前Stage下其他候选方案（如其他抓取姿态），如果全部候选方案都失败，则整个任务终止，该Stage标记红色失败。
5. 任务逻辑全部写在moveit_task_constructor_demo官方源码中，已经提前编译成可执行文件，我们只通过launch命令直接运行，不需要手动编写代码。

中段：

实验6 ROS2‑Lyrical MoveIt Task Constructor机械臂抓取放置实验

基于官方moveit_task_constructor_demo案例，启动命令：
ros2 launch moveit_task_constructor_demo demo.launch.py
ros2 launch moveit_task_constructor_demo run.launch.py exe:=pick_place_demo
实验环境：Ubuntu26.04 + ROS2‑Lyrical + MoveIt2 + MoveIt Task Constructor(MTC) + RViz2
学时：2学时

一、实验目的

1. 理解MoveIt Task Constructor(MTC)框架思想：任务由多个阶段(stage)组合而成，替代传统单一Pickup/Place Action。
2. 掌握MTC基本组件：Task、Stage、Property、MoveToStage、GenerateGraspStage、ModifyPlanningSceneStage等。
3. 运行官方pick_place_demo示例，观察完整抓取‑放置任务的规划、碰撞检测、场景更新。
4. 读懂MTC C++源码，理解抓取任务拆解：移动到预抓取→生成抓取姿态→接近物体→闭合夹爪→搬运→放置→释放。
5. 学会修改参数（抓取距离、规划时间、目标位置），观察任务成功/失败现象，掌握简单调试方法。

二、实验原理

1.MTC简介

MoveIt Task Constructor(MTC)把复杂机器人任务拆分为一系列可配置的阶段（Stage），阶段可以串行、并行、支持失败回退，适合抓取、装配等复合任务。

• Task：顶层容器，管理全部stage，执行整体规划。
• MoveToStage：关节空间/笛卡尔空间运动。
• GenerateGraspStage：自动生成多组抓取姿态。
• ModifyPlanningSceneStage：附加/分离物体（抓取时把物体绑定到夹爪）。
• AllowCollisionStage：临时允许部分碰撞（夹爪接触物体）。

传统MoveGroupInterface的Pick‑Place Action封装度高，黑盒；MTC显式定义每一步任务，方便调试、修改流程，是ROS2工业抓取主流方案。

2.pick_place_demo任务流程

1. 规划场景添加待抓取方块物体；
2. 机械臂运动到预抓取安全位置；
3. 自动生成一组候选抓取姿态；
4. 笛卡尔逼近运动到物体上方；
5. 允许夹爪与物体碰撞，闭合夹爪；
6. 将物体附加到末端夹爪连杆；
7. 抬升物体，运动到放置目标点；
8. 下降，打开夹爪，物体从夹爪分离；
9. 机械臂退回安全姿态，任务结束。

全部阶段会做碰撞检测；某一stage失败会自动尝试下一个候选抓取姿态。

三、实验环境

• OS：Ubuntu26.04
• ROS2：Lyrical
• 依赖包：moveit-task-constructor、moveit-full
• 示例包：moveit_task_constructor_demo，内置pick_place_demo可执行文件
• 可视化工具：RViz2（MTC插件用于观察任务阶段、轨迹、规划失败原因）

环境安装

sudo apt install ros-lyrical-moveit-task-constructor ros-lyrical-moveit-task-constructor-demo

四、实验步骤

步骤1：启动MTC Demo可视化环境

终端1，启动demo环境（加载机器人模型、MoveGroup、RViz2、MTC可视化插件）

ros2 launch moveit_task_constructor_demo demo.launch.py

RViz配置：确认加载MoveItTaskConstructorPanel面板，可以看到各个任务阶段、成功/失败状态。

步骤2：运行pick_place_demo抓取放置任务

新开终端2，运行官方pick‑place示例：

ros2 launch moveit_task_constructor_demo run.launch.py exe:=pick_place_demo

观察现象：

1. RViz规划场景中出现红色方块待抓取物体；
2. MTC面板看到各个stage依次变为绿色（成功）；
3. 机械臂运动：预抓取→接近→闭合夹爪抓取→搬运到放置点→释放物体；
4. 终端输出任务规划耗时、抓取姿态尝试次数、任务结果Task finished successfully。

如果任务失败，MTC面板可以看到哪一个stage变红，定位失败环节。

步骤3：研读pick_place_demo核心源码

源码路径：/opt/ros/lyrical/src/moveit_task_constructor/moveit_task_constructor_demo/src/pick_place_demo.cpp

关键代码片段：

// 创建任务对象 mtc::Task task; task.setProperty("name", "pick_place_task"); // 1.添加物体到规划场景 auto add_object = std::make_unique<mtc::ModifyPlanningSceneStage>("add object"); // 2.移动到预抓取位姿 auto move_pre_pick = std::make_unique<mtc::MoveToStage>("move pre pick"); // 3.生成抓取姿态 auto generate_grasp = std::make_unique<mtc::GenerateGraspStage>("generate grasps"); // 4.笛卡尔逼近，靠近物体 auto approach = std::make_unique<mtc::MoveRelativeStage>("approach"); // 5.允许夹爪与物体碰撞，闭合夹爪 auto allow_collision = std::make_unique<mtc::AllowCollisionStage>("allow gripper collision"); // 6.把物体附加到夹爪连杆 auto attach_object = std::make_unique<mtc::ModifyPlanningSceneStage>("attach object"); // 7.抬升物体，搬运到放置位置 auto move_to_place = std::make_unique<mtc::MoveToStage>("move to place"); // 8.释放物体，打开夹爪，分离物体 auto detach_object = std::make_unique<mtc::ModifyPlanningSceneStage>("detach object"); // 将stage依次加入task task.add(std::move(add_object)); task.add(std::move(move_pre_pick)); //……加入其余stage // 执行任务规划 task.plan(); if (task.execute()) RCLCPP_INFO(rclcpp::get_logger("mtc_demo"),"任务执行成功");

步骤4：修改参数，对比实验（选做）

复制demo源码到自己工作空间，修改参数重新编译，观察任务结果。

1. 修改GenerateGraspStage抓取距离；
2. 修改物体放置目标pose；
3. 缩短planning_time规划时间，制造规划失败场景；
4. 在场景添加障碍物，观察MTC碰撞检测与候选姿态重试。

重新编译后运行：

colcon build --packages-select my_mtc_demo source install/setup.bash ros2 run my_mtc_demo pick_place_demo

步骤5：故障观察

人为制造失败场景，记录现象：

1. 目标物体位置超出机械臂工作空间；
2. 没有可用抓取姿态；
3. 路径存在碰撞。>

在MTC面板观察哪个stage变红，理解失败属于哪一类问题。

五、实验记录

1. 记录任务正常执行完整现象：RViz截图，MTC面板各stage状态截图；
2. 记录终端输出：规划时间、尝试抓取姿态数量、任务返回结果；
3. 修改参数后的现象对比（成功/失败）；
4. 记录1次任务失败案例：失败stage、报错信息，分析原因。

六、思考题

1. MTC中Stage和Task是什么关系？对比传统MoveGroup Pickup Action，MTC有什么优势？
2. ModifyPlanningSceneStage在抓取、释放时分别做了什么操作？为什么抓取时要attach物体？
3. AllowCollisionStage作用是什么，为什么抓取物体时需要允许夹爪和物体发生碰撞？
4. 如果任务某一个stage失败，MTC会如何处理？
5. 结合本次实验，简单描述一个工业抓取任务如何拆分为MTC多个stage。

七、实验报告要求

1. 实验目的、原理；
2. 关键启动命令，摘抄核心MTC代码片段；
3. RViz截图（MTC面板、机械臂抓取各阶段画面）；
4. 实验现象记录，回答思考题；
5. 故障分析：记录遇到的问题、原因、解决方法。

八、常见问题排查

1. RViz看不到MTC面板：确认moveit_task_constructor_rviz_plugin已安装，在面板中手动添加MoveItTaskConstructorPanel。
2. 任务一直规划不结束：增大规划时间，检查物体是否超出机械臂工作范围。
3. 抓取阶段失败：GenerateGraspStage没有生成有效抓取姿态，调整物体位置、抓取深度。
4. 物体不会跟随夹爪运动：确认attach_objectstage执行成功。

高段：

实验6 ROS2‑Lyrical工业机械臂MoveIt2运动规划与抓取放置仿真实验

参考文档：ROS2 Lyrical第7章 MoveIt2机械臂运动规划与抓取仿真实操（CSDN‑ZhangRelay）
实验环境：Ubuntu26.04 + ROS2‑Lyrical + MoveIt2 + Gazebo Garden + ros2_control
实验类型：综合验证实验，2学时

一、实验目的

1. 理解MoveIt2三层架构（用户接口层、核心算法层、硬件适配层），掌握move_group节点工作原理与数据流。
2. 掌握MoveIt Setup Assistant配置助手，完成机械臂MoveIt全套配置包生成（SRDF、规划群组、控制器、启动文件）。
3. 使用RViz2 MotionPlanning插件完成可视化交互规划：拖拽目标、轨迹规划、碰撞检测可视化。
4. 理解ros2_control+JointTrajectoryController，实现MoveIt2与Gazebo物理仿真闭环对接。
5. 掌握MoveGroupInterface C++ API实现点位运动；掌握PlanningSceneInterface添加障碍物实现避障。
6. 完成Pick‑Place抓取放置完整任务仿真，理解抓取任务流程：场景建模→抓取位姿→接近‑抓取‑抬起‑移动‑放置‑退回。

二、实验原理

1.MoveIt2三层架构

1）用户接口层：C++ MoveGroupInterface、Python moveit_commander、RViz2插件、Pickup/Place Action；
2）核心算法层（move_group）：OMPL运动规划器、KDL逆运动学求解、FCL碰撞检测、规划场景管理；
3）硬件适配层：ros2_control、JointTrajectoryController、TF2、joint_states关节状态反馈。

数据流：用户下发目标位姿→运动学校验→碰撞检测→无碰轨迹规划→时间参数化→下发轨迹控制器→Gazebo/硬件执行→关节状态回传更新规划场景。

2.MoveIt Setup Assistant

图形化工具导入URDF/Xacro，生成SRDF语义机器人描述、规划群组、自碰撞矩阵、控制器yaml、Python launch全套文件，共7步配置流程。

3.规划场景与避障

PlanningSceneInterface可以编程添加立方体、球体等碰撞物体；Octomap插件将RGBD点云转为三维占用网格，实现动态障碍物避障。

4.Pick&Place任务流程

场景建模（桌子+待抓取物体）→生成多组候选抓取姿态→接近物体→闭合夹爪→抬升物体→运动至放置点→下降、张开夹爪→机械臂退回安全位置。MoveIt2通过Pickup、PlaceAction封装整套逻辑。

三、实验设备与软件

1. 软件环境：Ubuntu26.04，ROS2 Lyrical，MoveIt‑full，Gazebo Garden，ros2_control
2. 仿真对象：rosbook_arm六自由度机械臂+二指夹爪
3. 功能包集合：| 功能包 | 功能说明 |
   | — | — |
   | rosbook_arm_description | URDF/Xacro机器人模型 |
   | rosbook_arm_moveit_config | Setup Assistant生成MoveIt配置包 |
   | rosbook_arm_controllers | ros2_control控制器配置yaml |
   | rosbook_arm_gazebo | Gazebo世界与仿真启动脚本 |
   | rosbook_arm_pick_and_place | 用户编写运动规划、抓取放置代码 |

四、实验步骤

步骤1：环境安装与工作空间准备

1.安装MoveIt2完整包

sudo apt install ros‑lyrical‑moveit‑full ros‑lyrical‑moveit‑setup‑assistant

2.创建colcon工作空间，下载机械臂源码，安装全部依赖

mkdir -p ~/ws_arm/src # 将机械臂源码放置src目录 cd ~/ws_arm rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y colcon build source install/setup.bash

步骤2：MoveIt Setup Assistant生成配置包（7步配置）

启动配置助手：

ros2 launch moveit_setup_assistant setup_assistant.launch.py

1.新建配置包Create New MoveIt Configuration Package，导入rosbook_arm_base.urdf.xacro；
2.Self‑Collisions自碰撞矩阵：采样10000次，自动生成连杆禁用碰撞对，输出SRDF；
3.Virtual Joints虚拟关节：固定底座机械臂无需配置；移动底盘才添加；
4.Planning Groups规划群组，创建2个群组：

• arm：机械臂本体关节，运动学求解器KDL；
• gripper：夹爪开合关节；
  5.Robot Poses预定义位姿：添加home（回零）、grasp_prepare抓取预备位姿；
  6.End Effectors末端执行器：指定gripper群组，父连杆tool_link；
  7.生成输出配置包，得到config、launch目录、package.xml。

输出内容：SRDF、OMPL规划参数、控制器配置、demo.launch.py等全套启动脚本。

步骤3：RViz2可视化交互规划（Demo演示模式，无物理仿真）

启动demo演示，使用内置虚拟控制器：

ros2 launch rosbook_arm_moveit_config demo.launch.py

1.在RViz2打开MotionPlanning面板；
2.Query标签：拖拽6D交互标记设置末端目标位姿；
3.点击Plan仅规划轨迹；Plan and Execute规划+执行；
4.观察颜色状态：白色=当前状态，橙色=目标位姿，绿色=规划轨迹，红色=碰撞/越界；
5.Scene Objects选项卡手动添加立方体障碍物，再次规划观察避障效果。

步骤4：Gazebo+ros2_control物理仿真集成

1.关键配置说明

• URDF/Xacro中嵌入gazebo_ros2_control插件，加载controllers.yaml；
• JointTrajectoryController分别配置arm_controller、gripper_controller；
  2.启动Gazebo完整仿真环境

ros2 launch rosbook_arm_gazebo rosbook_arm_empty_world.launch.py

自动拉起Gazebo、controller_manager、move_group节点、RViz2；此时MoveIt轨迹下发到Gazebo物理引擎执行，实现闭环仿真。

步骤5：C++ MoveGroupInterface API编程实验

编写节点，实现：①回home预定义位姿；②指定末端目标位姿规划运动；③编程添加碰撞障碍物。

核心代码片段：

#include <rclcpp/rclcpp.hpp> #include <moveit/move_group_interface/move_group_interface.h> #include <moveit/planning_scene_interface/planning_scene_interface.h> int main(int argc,char** argv) { rclcpp::init(argc,argv); auto node = std::make_shared<rclcpp::Node>("moveit_api_demo"); moveit::planning_interface::MoveGroupInterface arm_group(node,"arm"); arm_group.setPlanningTime(5.0); //1.回到预定义home位姿 arm_group.setNamedTarget("home"); arm_group.move(); //2.设置末端目标位姿规划 geometry_msgs::msg::Pose target_pose; target_pose.position.x=0.776; target_pose.position.y=0.432; target_pose.position.z=2.718; target_pose.orientation.w=0.9993; arm_group.setPoseTarget(target_pose); moveit::planning_interface::MoveGroupInterface::Plan plan; bool ok = (arm_group.plan(plan)==moveit::core::MoveItErrorCode::SUCCESS); if(ok) arm_group.execute(plan); //3.PlanningSceneInterface添加立方体障碍物 moveit::planning_interface::PlanningSceneInterface scene; moveit_msgs::msg::CollisionObject box; box.id="obstacle_box"; box.header.frame_id="base_link"; shape_msgs::msg::SolidPrimitive prim; prim.type=prim.BOX; prim.dimensions={0.2,0.2,0.2}; geometry_msgs::msg::Pose box_pose; box_pose.orientation.w=1.0; box_pose.position.x=0.7;box_pose.position.y=-0.5;box_pose.position.z=1.0; box.primitives.push_back(prim); box.primitive_poses.push_back(box_pose); box.operation=box.ADD; std::vector<moveit_msgs::msg::CollisionObject> objs{box}; scene.addCollisionObjects(objs); rclcpp::shutdown(); return 0; }

CMakeLists.txt关键配置：

find_package(moveit_ros_planning_interface REQUIRED) ament_target_dependencies(demo_node rclcpp moveit_ros_planning_interface geometry_msgs)

编译运行：

colcon build && source install/setup.bash ros2 run rosbook_arm_pick_and_place demo_node

观察RViz2，机械臂运动，场景出现障碍物，再次规划，观察避障。

步骤6：Pick‑Place抓取放置全流程仿真

两种模式：demo虚拟模式 / Gazebo物理仿真模式

1）演示模式（仅运动学可视化）
终端1：

ros2 launch rosbook_arm_moveit_config demo.launch.py

终端2运行pick_and_place程序：

ros2 run rosbook_arm_pick_and_place pick_and_place.py

2）Gazebo物理仿真模式
终端1启动Gazebo抓取世界：

ros2 launch rosbook_arm_gazebo rosbook_arm_grasping_world.launch.py

终端2运行抓取程序：

ros2 run rosbook_arm_pick_and_place pick_and_place.py

任务现象：程序自动添加桌子、待抓取方块物体；机械臂运动至预抓取点，接近物体，夹爪闭合，抬起物体；运动至放置位置，下降，夹爪打开，退回安全位姿。

原理：使用Pickup、PlaceAction，多候选抓取姿态，碰撞检测，抓取时物体附加到夹爪连杆上。

拓展选做：Octomap点云避障

配置sensors_rgbd.yaml，订阅深度相机点云话题/rgbd_camera/depth/points，PointCloudOctomapUpdater插件生成八叉树碰撞地图，实现动态未知障碍物避障。

五、实验现象记录

1.记录Setup Assistant生成的SRDF中自碰撞矩阵；
2.记录RViz交互规划截图：目标位姿、绿色无碰轨迹、红色碰撞提示；
3.记录C++ API运行输出，障碍物添加后规划路径变化；
4.记录Pick‑Place仿真全过程：预抓取→闭合夹爪→抬升→放置退回；
5.记录规划失败现象：目标不可达、路径发生碰撞，思考失败原因。

六、思考题

1. 简述MoveIt2的move_group三层架构与完整数据流。
2. Setup Assistant中Self‑Collision采样的作用是什么？采样次数对规划效率的影响？
3. demo.launch.py与Gazebo仿真启动区别？虚拟控制器与真实ros2_control控制器差异。
4. Pick任务时，物体如何跟随夹爪运动？规划场景发生什么变化？
5. 规划时出现红色碰撞，有哪些排查思路？

七、实验报告要求

1. 写出实验目的、原理；
2. 关键命令、关键代码片段，附上RViz/Gazebo截图；
3. 记录实验现象，回答思考题；
4. 分析遇到问题：如规划失败、轨迹抖动、夹爪不动作，写出原因与解决方法。

八、常见故障排查

1. move_group启动失败：检查SRDF、规划群组关节名称是否和URDF一致；
2. Gazebo中机械臂不运动：确认controller_manager正常加载JointTrajectoryController，joint_states话题有输出；
3. Pick抓取失败：抓取姿态不合适，物体与夹爪碰撞，需要调整pre‑grasp预备距离。