这条路线以机械臂抓取与放置为主线，覆盖运动学、动力学、接触、视觉、规划和系统执行。与移动机器人相同的坐标、控制及ROS内容直接复用，不另写一套相似定义。
用四个问题推进
首先回答“目标能否到达”。运行两连杆实验，找出两种逆解、不可达点和奇异位形；再给某个构型加障碍，解释目标可达为何不保证有无碰撞路径。
接着回答“能否按时动过去”。计算五次插值的速度与加速度下界，运行质量块控制实验，观察执行器限幅与外扰。对于接触任务，手算夹持力下界，说明刚度、位置误差和力之间的关系。不要用自由空间位置跟踪结果证明接触稳定。
然后回答“看见的目标是否能交给机械臂”。给相机与基座定义外参和时间，完成像素/深度反投影及物体位姿的坐标转换。检查目标置信度、有效期、对称性和遮挡。视觉模型输出与抓取目标之间应存在明确、可检查的变换链。
最后回答“任务真的完成了吗”。抓放项目先用理想两连杆检查轨迹与状态机，再列出MoveIt 2中场景物体、附着物体、夹爪和轨迹执行的衔接。释放、运输与重试都有独立证据和失败条件。
验收顺序
数值阶段复现实验后，改变目标、逆解分支、运动时长与障碍位置，保存关键帧误差、输入限幅和碰撞检查。完整仿真阶段使用固定机器人描述和场景，测试目标不可达、场景更新、抓取失败、掉落与取消。真实设备再验证关节方向、限位、负载、反馈和停止。
本路线中的ROS、MoveIt与接触仿真步骤尚未实跑，已经执行的数值实验各自保留记录。学习完成不以点开文章为依据，应能解释数据与动作契约、复现检查并定位失败层次。
想继续研究从演示或奖励学习抓取策略，可以转到具身学习路线。已有几何、控制与仿真基础继续使用；学习策略仍需通过相同的动作接口和闭环任务验收。