项目把一次抓放分成目标观测、预抓取、接近、夹持确认、抬升、运输和放置。每一段有不同的碰撞条件与完成判据：到达一个关节目标不等于抓住物体，规划时无碰撞也不代表执行时场景没有变化。
可运行的小型抓放模型
manipulation_lab.py只需Python标准库。它使用长度1.0米与0.8米的平面两连杆，选定一种肘部逆解，依次接近、抓取、抬升、放置。关节目标用五次插值生成，由PD反馈跟踪；单关节惯量抽象为1，含粘性阻尼和±4的输入限幅，没有重力与关节耦合。
python manipulation_lab.py
脚本检查每一步的两根连杆到圆形障碍的距离，将连杆半径计入余量；每个关键帧末端误差必须小于0.02米。“抓住”和“释放”由状态变量表达，只有满足关键帧误差条件才切换。还用一个位于目标上的障碍检查碰撞拒绝逻辑。
2026-10-24在Python 3.12.14执行，最大关键帧误差约0.0130米，采样到的最小外形余量约0.2972米；阻塞目标被正确识别。完整输出列出各阶段误差和附着状态。
这个模型验证逆解、轨迹、理想关节反馈、几何采样检查与任务顺序。它没有视觉、真实夹爪、接触摩擦、负载耦合或抓取力学。附着状态不代表物体在真实接触中不会滑落；模型结果也不是MoveIt性能或真机精度。
MoveIt 2分支怎样接起来
环境首先固定ROS、MoveIt、操作系统、控制插件和机器人描述版本。官方入门指南包含环境要求；按实际发行版选择文档和分支。本页没有该框架环境的运行验证记录。
- 机器人与控制组：URDF提供关节、碰撞和惯量；SRDF/配置定义规划组、末端执行器及允许碰撞关系。验证当前关节状态与TF，检查关节、速度和加速度限位。
- 规划场景：加入桌面、障碍和物体的几何、坐标和时间。视觉物体位姿转换到规划坐标系后，再构造抓取与预抓取目标。对不确定几何留出适当余量。
- 接近与夹持：先检查逆解和路径；接近阶段只允许任务所需的接触，不应全局关闭碰撞检测。夹爪命令与动作结果独立确认，失败时重新观察或选择候选。
- 附着与运输：只有确认抓取后才把物体作为attached object更新到规划场景，设置实际允许接触的手指link；运输规划必须包含该物体的外形与负载约束。
- 时间化与执行：对路径进行时间参数化，检查控制器接受的轨迹接口和时间；执行失败、超时或场景变化时按任务规则停止、取消或重新规划。
- 释放与场景更新：确认释放后解除附着，更新物体在世界中的位置，再规划退回动作，避免夹爪穿过刚放下的物体。
MoveIt的规划场景与运动规划概念和任务构造器教程可用于实现这些阶段。自动生成的允许碰撞配置仍需审阅；样本中未发生碰撞，不能证明两个link永远不可能接触。
怎样把“抓取成功”量化
几何实验的成功是末端到位、路径采样无碰撞、状态转移正确。物理仿真的成功还应要求物体抬离支撑面、运输中未滑落、放置后处于目标区域。真机则增加传感器、夹爪和设备状态证据，报告失败原因、周期及重试，不只展示成功视频。
练习：把关键帧移动到另一种逆解更合适的位置，比较沿用固定肘部构型与连续选解的差别；把运动时间减半，记录输入限幅及跟踪误差；把障碍放到两关键帧之间，检查为什么只测端点不够。
完整ROS/接触仿真和真机分支尚未执行。实物扩展应先核对关节方向、限位、负载、制动和停止接口，按设备文档做分步验证；不得把本页的单位惯量和控制参数直接用于真实机械臂。