一、规避障碍物
1.1 Add include for Planning Scene Interface
添加引用头文件：
#include <moveit/planning_scene_interface/planning_scene_interface.h>
1.2 Change the Target Pose
重新设定目标位姿：
// Set a target Pose
auto const target_pose = [] {
geometry_msgs::msg::Pose msg;
msg.orientation.w = 1.0;
msg.position.x = 0.28;
msg.position.y = 0.4; // <---- This value was changed
msg.position.z = 0.5;
return msg;
}();
move_group_interface.setPoseTarget(target_pose);
1.3 Create a Collision Object
在场景中建立一个障碍物模型。如果机器人连接有感知设备，则这一信息应当由感知设备提供。这段代码最后的ADD将这一模型加入碰撞检测的场景中。这段代码应该位于设定目标位姿和进行运动规划的代码之间。
// Create collision object for the robot to avoid
auto const collision_object = [frame_id = move_group_interface.getPlanningFrame()] // 捕获列表
{
moveit_msgs::msg::CollisionObject collision_object; // 构造CollisionObject消息
// 设置物体属性
collision_object.header.frame_id = frame_id;
collision_object.id = "box1";
// 定义物体形状
shape_msgs::msg::SolidPrimitive primitive;
primitive.type = primitive.BOX;
primitive.dimensions.resize(3);
primitive.dimensions[primitive.BOX_X] = 0.5; // X,Y,Z尺寸
primitive.dimensions[primitive.BOX_Y] = 0.1;
primitive.dimensions[primitive.BOX_Z] = 0.5;
// 设置物体位姿
geometry_msgs::msg::Pose box_pose;
box_pose.orientation.w = 1.0;
box_pose.position.x = 0.2;
box_pose.position.y = 0.2;
box_pose.position.z = 0.25;
// 组合消息
collision_object.primitives.push_back(primitive);
collision_object.primitive_poses.push_back(box_pose);
collision_object.operation = collision_object.ADD;
return collision_object;
}(); // 立即执行lambda
1.4 Add the Object to the Planning Scene
将以上碰撞场景模型加入到运动规划场景中：
// Add the collision object to the scene
// 添加碰撞障碍物到场景中
moveit::planning_interface::PlanningSceneInterface planning_scene_interface;
planning_scene_interface.applyCollisionObject(collision_object);
1.5 Run the Program and Observe the Change
按照之前Visualizing RViz的步骤进行操作：首先，在 termianl0 中构建程序：
cd ~/ws_moveit2
source /opt/ros/humble/setup.bash
colcon build --mixin debug
然后，在 terminal1 中打开RViz：
cd ~/ws_moveit2
source install/setup.bash
ros2 launch moveit2_tutorials demo.launch.py
取消其中的MotionPlanning；
增加MarkerArray，设置其节点为/rviz_visual_tools；
增加一个RVizVisualToolGUI。
最后，在terminal 2 中运行场景设置和运动规划程序：
cd ~/ws_moveit2
source install/setup.bash
ros2 run hello_moveit hello_moveit
可以看到RViz场景中加入了障碍物，并在这一前提下进行了运动规划并进行执行：
1.6 完整代码
#include <moveit/move_group_interface/move_group_interface.hpp>
#include <moveit/planning_scene_interface/planning_scene_interface.hpp>
#include <moveit_visual_tools/moveit_visual_tools.h>
#include <memory>
#include <rclcpp/rclcpp.hpp>
#include <thread>
int main(int argc, char *argv[])
{
// Initialize ROS and create the Node
rclcpp::init(argc, argv);
auto const node = std::make_shared<rclcpp::Node>(
"hello_moveit", rclcpp::NodeOptions().automatically_declare_parameters_from_overrides(true));
// Create a ROS logger
auto const logger = rclcpp::get_logger("hello_moveit");
// We spin up a SingleThreadedExecutor for the current state monitor to get
// information about the robot's state.
rclcpp::executors::SingleThreadedExecutor executor;
executor.add_node(node);
auto spinner = std::thread([&executor]()
{ executor.spin(); });
// Create the MoveIt MoveGroup Interface
using moveit::planning_interface::MoveGroupInterface;
auto move_group_interface = MoveGroupInterface(node, "manipulator");
// Construct and initialize MoveItVisualTools
auto moveit_visual_tools =
moveit_visual_tools::MoveItVisualTools{node, "base_link", rviz_visual_tools::RVIZ_MARKER_TOPIC,
move_group_interface.getRobotModel()};
moveit_visual_tools.deleteAllMarkers();
moveit_visual_tools.loadRemoteControl();
// Create a closure for updating the text in rviz
auto const draw_title = [&moveit_visual_tools](auto text)
{
auto const text_pose = []
{
auto msg = Eigen::Isometry3d::Identity();
msg.translation().z() = 1.0;
return msg;
}();
moveit_visual_tools.publishText(text_pose, text, rviz_visual_tools::WHITE, rviz_visual_tools::XLARGE);
};
auto const prompt = [&moveit_visual_tools](auto text)
{ moveit_visual_tools.prompt(text); };
auto const draw_trajectory_tool_path =
[&moveit_visual_tools, jmg = move_group_interface.getRobotModel()->getJointModelGroup("manipulator")](
auto const trajectory)
{ moveit_visual_tools.publishTrajectoryLine(trajectory, jmg); };
// Set a target Pose with updated values !!!
auto const target_pose = []
{
geometry_msgs::msg::Pose msg;
msg.orientation.y = 0.8;
msg.orientation.w = 0.6;
msg.position.x = 0.1;
msg.position.y = 0.4;
msg.position.z = 0.4;
return msg;
}();
move_group_interface.setPoseTarget(target_pose);
// Create collision object for the robot to avoid
auto const collision_object = [frame_id = move_group_interface.getPlanningFrame()] // 捕获列表
{
moveit_msgs::msg::CollisionObject collision_object; // 构造CollisionObject消息
// 设置物体属性
collision_object.header.frame_id = frame_id;
collision_object.id = "box1";
// 定义物体形状
shape_msgs::msg::SolidPrimitive primitive;
primitive.type = primitive.BOX;
primitive.dimensions.resize(3);
primitive.dimensions[primitive.BOX_X] = 0.5; // X,Y,Z尺寸
primitive.dimensions[primitive.BOX_Y] = 0.1;
primitive.dimensions[primitive.BOX_Z] = 0.5;
// 设置物体位姿
geometry_msgs::msg::Pose box_pose;
box_pose.orientation.w = 1.0;
box_pose.position.x = 0.2;
box_pose.position.y = 0.2;
box_pose.position.z = 0.25;
// 组合消息
collision_object.primitives.push_back(primitive);
collision_object.primitive_poses.push_back(box_pose);
collision_object.operation = collision_object.ADD;
return collision_object;
}(); // 立即执行lambda
// Add the collision object to the scene
moveit::planning_interface::PlanningSceneInterface planning_scene_interface;
planning_scene_interface.applyCollisionObject(collision_object);
// Create a plan to that target pose
prompt("Press 'next' in the RvizVisualToolsGui window to plan");
draw_title("Planning");
moveit_visual_tools.trigger(); // 强制渲染
auto const [success, plan] = [&move_group_interface]
{
moveit::planning_interface::MoveGroupInterface::Plan msg;
auto const ok = static_cast<bool>(move_group_interface.plan(msg));
return std::make_pair(ok, msg);
}();
// Execute the plan
if (success)
{
draw_trajectory_tool_path(plan.trajectory);
moveit_visual_tools.trigger();
prompt("Press 'next' in the RvizVisualToolsGui window to execute");
draw_title("Executing");
moveit_visual_tools.trigger();
move_group_interface.execute(plan);
}
else
{
draw_title("Planning Failed!");
moveit_visual_tools.trigger();
RCLCPP_ERROR(logger, "Planning failed!");
}
// Shutdown ROS
rclcpp::shutdown();
spinner.join();
return 0;
}
二、panda 机械臂抓取和放置
直接展示完整代码：含详细解析 ：
/*
* @Author: Gui林
* @Date: 2025-04-15 13:22:22
* @function: 实现了一个基于 MoveIt Task Constructor（MTC） 的机械臂任务规划与执行示例，
核心功能是创建一个包含多个规划阶段的任务，并执行该任务.
* @FilePath: \ROS2\moveit_control.cpp
* @LastEditTime: 2025-04-23 13:35:13
*/
#include <rclcpp/rclcpp.hpp>
#include <moveit/planning_scene/planning_scene.h>
#include <moveit/planning_scene_interface/planning_scene_interface.h>
#include <moveit/task_constructor/task.h>
#include <moveit/task_constructor/solvers.h>
#include <moveit/task_constructor/stages.h>
#if __has_include(<tf2_geometry_msgs/tf2_geometry_msgs.hpp>) // 宏检测是否存在某个头文件
#include <tf2_geometry_msgs/tf2_geometry_msgs.hpp>
#else
#include <tf2_geometry_msgs/tf2_geometry_msgs.h>
#endif
#if __has_include(<tf2_eigen/tf2_eigen.hpp>)
#include <tf2_eigen/tf2_eigen.hpp>
#else
#include <tf2_eigen/tf2_eigen.h>
#endif
static const rclcpp::Logger LOGGER = rclcpp::get_logger("mtc_tutorial");
namespace mtc = moveit::task_constructor;
class MTCTaskNode
{
public:
MTCTaskNode(const rclcpp::NodeOptions &options);
rclcpp::node_interfaces::NodeBaseInterface::SharedPtr getNodeBaseInterface();
void doTask();
void setupPlanningScene();
private:
// Compose an MTC task from a series of stages.
mtc::Task createTask();
mtc::Task task_;
rclcpp::Node::SharedPtr node_;
};
// 获取节点的基础接口：让外部代码访问 ROS 2 节点的 最小功能接口（NodeBaseInterface），而不暴露完整的 Node 对象。
rclcpp::node_interfaces::NodeBaseInterface::SharedPtr MTCTaskNode::getNodeBaseInterface()
{
return node_->get_node_base_interface();
}
MTCTaskNode::MTCTaskNode(const rclcpp::NodeOptions &options) : node_{std::make_shared<rclcpp::Node>("mtc_node", options)}
{
}
// 规划场景设置
void MTCTaskNode::setupPlanningScene()
{
moveit_msgs::msg::CollisionObject object;
object.id = "object";
object.header.frame_id = "world";
object.primitives.resize(1);
object.primitives[0].type = shape_msgs::msg::SolidPrimitive::CYLINDER;
object.primitives[0].dimensions = {0.1, 0.02};
geometry_msgs::msg::Pose pose;
pose.position.x = 0.5;
pose.position.y = -0.25;
pose.orientation.w = 1.0;
object.pose = pose;
moveit::planning_interface::PlanningSceneInterface psi;
psi.applyCollisionObject(object);
}
// 任务执行流程
void MTCTaskNode::doTask()
{
task_ = createTask(); // 1.创建任务
try
{
task_.init(); // 2.初始化任务
}
catch (mtc::InitStageException &e)
{
RCLCPP_ERROR_STREAM(LOGGER, e);
return;
}
if (!task_.plan(5))
{ // 3.规划任务，超时5秒
RCLCPP_ERROR_STREAM(LOGGER, "Task planning failed");
return;
}
task_.introspection().publishSolution(*task_.solutions().front()); // 4.发布可视化结果
auto result = task_.execute(*task_.solutions().front()); // 5.执行规划结果
if (result.val != moveit_msgs::msg::MoveItErrorCodes::SUCCESS)
{
RCLCPP_ERROR_STREAM(LOGGER, "Task execution failed");
return;
}
return;
}
// 任务构造
mtc::Task MTCTaskNode::createTask()
{
mtc::Task task;
task.stages()->setName("demo task");
task.loadRobotModel(node_); // 加载机器人模型
const auto &arm_group_name = "panda_arm";
const auto &hand_group_name = "hand";
const auto &hand_frame = "panda_hand";
// 设置任务属性
task.setProperty("group", arm_group_name); // 控制机械臂组
task.setProperty("eef", hand_group_name); // 末端执行器组
task.setProperty("ik_frame", hand_frame); // 逆运动学参考框架
// Disable warnings for this line, as it's a variable that's set but not used in this example
#pragma GCC diagnostic push
#pragma GCC diagnostic ignored "-Wunused-but-set-variable"
mtc::Stage *current_state_ptr = nullptr; // Forward current_state on to grasp pose generator
#pragma GCC diagnostic pop
// 添加任务阶段
auto stage_state_current = std::make_unique<mtc::stages::CurrentState>("current");
current_state_ptr = stage_state_current.get(); // 保存指针供后续使用
task.add(std::move(stage_state_current)); // 添加当前状态阶段
// 求解器
auto sampling_planner = std::make_shared<mtc::solvers::PipelinePlanner>(node_); // 使用 MoveIt 的规划管道，通常默认为 OMPL
auto interpolation_planner = std::make_shared<mtc::solvers::JointInterpolationPlanner>(); // 是一个简单的规划器，它在 Start 和 Goal Joint 状态之间进行插值
auto cartesian_planner = std::make_shared<mtc::solvers::CartesianPath>(); // 笛卡尔路径规划器
cartesian_planner->setMaxVelocityScalingFactor(1.0);
cartesian_planner->setMaxAccelerationScalingFactor(1.0);
cartesian_planner->setStepSize(.01);
// 添加“打开手爪”阶段
auto stage_open_hand = std::make_unique<mtc::stages::MoveTo>("open hand", interpolation_planner); // 创建移动任务阶段，并指定关节空间插值规划器
stage_open_hand->setGroup(hand_group_name); // 设置目标运动组 如 "hand" 或 "gripper"
stage_open_hand->setGoal("open"); // 设置目标为命名位形（来自SRDF） 需预定义
task.add(std::move(stage_open_hand)); // 将阶段添加到任务流水线
// Pick stages
auto stage_move_to_pick = std::make_unique<mtc::stages::Connect>(
"move to pick", // Connect会尝试连接前一个阶段的结束状态和下一个阶段的开始状态
mtc::stages::Connect::GroupPlannerVector{{arm_group_name, sampling_planner}}); // 规划器和运动组配置
stage_move_to_pick->setTimeout(5.0); // 超时时间设为 5 秒
stage_move_to_pick->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT); // 继承父阶段属性
task.add(std::move(stage_move_to_pick)); // 添加到任务
mtc::Stage *attach_object_stage = nullptr; // 创建一个指向MoveIt Task Constructor阶段对象的指针，并将其设置为nullptr，稍后将用于保存阶段。
{
auto grasp = std::make_unique<mtc::SerialContainer>("pick object");
task.properties().exposeTo(grasp->properties(), {"eef", "group", "ik_frame"}); // 将父任务（task）的指定属性 动态绑定 到子容器（grasp）的属性
grasp->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT, {"eef", "group", "ik_frame"}); // 初始化属性继承
{ // 1.创建一个MoveRelative阶段，用于接近物体
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::MoveRelative>("approach object", cartesian_planner); // MTC 中的相对运动阶段，沿指定方向移动一定距离
stage->properties().set("marker_ns", "approach_object"); // 设置可视化标记命名空间
stage->properties().set("link", hand_frame); // 指定运动参考坐标系
stage->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT, {"group"}); // 从父容器（grasp）继承 group 属性
stage->setMinMaxDistance(0.1, 0.15); // 规划器会在此范围内生成运动路径（例如：沿方向移动 10~15 厘米）
geometry_msgs::msg::Vector3Stamped vec; // Set hand forward direction
vec.header.frame_id = hand_frame;
vec.vector.z = 1.0;
stage->setDirection(vec);
grasp->insert(std::move(stage)); // 将阶段添加到容器
}
{ // 2.创建一个阶段来生成抓取姿态
// 生成围绕目标物体（object）的多个候选抓取位姿，考虑物体几何和抓取方向
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::GenerateGraspPose>("generate grasp pose");
stage->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT); // 继承父容器属性
stage->properties().set("marker_ns", "grasp_pose"); // RViz中显示的标记命名空间
stage->setPreGraspPose("open"); // 预抓取姿态（来自SRDF）
stage->setObject("object"); // 目标物体的ID（需与PlanningScene中一致）
stage->setAngleDelta(M_PI / 12); // 旋转步长（15度）
stage->setMonitoredStage(current_state_ptr); // 监听当前状态
// 抓取坐标系变换 (Eigen::Isometry3d)
Eigen::Isometry3d grasp_frame_transform;
Eigen::Quaterniond q = Eigen::AngleAxisd(M_PI / 2, Eigen::Vector3d::UnitX()) *
Eigen::AngleAxisd(M_PI / 2, Eigen::Vector3d::UnitY()) *
Eigen::AngleAxisd(M_PI / 2, Eigen::Vector3d::UnitZ());
grasp_frame_transform.linear() = q.matrix();
grasp_frame_transform.translation().z() = 0.1; // = 0.1 表示抓取点沿手爪Z轴偏移10cm（补偿物体中心到手爪的距离）
// 将生成的抓取位姿通过逆运动学（IK）转换为机械臂关节空间解
auto wrapper = std::make_unique<mtc::stages::ComputeIK>("grasp pose IK", std::move(stage));
wrapper->setMaxIKSolutions(8); // 最大IK解数量
wrapper->setMinSolutionDistance(1.0); // 解之间的最小关节空间距离
wrapper->setIKFrame(grasp_frame_transform, hand_frame); // 设置IK参考坐标系
wrapper->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT, {"eef", "group"}); // 继承属性
wrapper->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::INTERFACE, {"target_pose"}); // 从接口继承目标位姿
grasp->insert(std::move(wrapper)); // 是外层的SerialContainer,此阶段会作为抓取任务的一个子阶段插入
}
{ // 3.修改规划场景(ModifyPlanningScene) 的阶段，专门用于在抓取过程中允许机械手(hand)和目标物体(object)之间的碰撞
// 创建了一个名为"allow collision (hand,object)"的ModifyPlanningScene阶段
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::ModifyPlanningScene>("allow collision (hand,object)");
stage->allowCollisions("object", //目标物体指定
// 获取机械手组(hand_group_name)中所有具有碰撞几何体的连杆名称
task.getRobotModel() ->getJointModelGroup(hand_group_name) ->getLinkModelNamesWithCollisionGeometry(),
true); // 参数true表示允许这些连杆与物体之间的碰撞
grasp->insert(std::move(stage)); // 将这个阶段添加到抓取容器(grasp)中
}
{ // 4.关闭手部
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::MoveTo>("close hand", interpolation_planner);
stage->setGroup(hand_group_name);
stage->setGoal("close");
grasp->insert(std::move(stage));
}
{ // 5.再次使用ModifyPlanningScene阶段，这次是将物体附加到手部，使用attachObject
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::ModifyPlanningScene>("attach object");
stage->attachObject("object", hand_frame);
attach_object_stage = stage.get();
grasp->insert(std::move(stage));
}
{ // 6.创建了一个 MoveRelative 阶段，用于在抓取物体后将其垂直提起。这是抓取操作中常见的"提起"步骤，确保物体安全离开支撑表面
// 创建一个相对运动阶段，命名为 "lift object"，使用 cartesian_planner（笛卡尔空间规划器）
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::MoveRelative>("lift object", cartesian_planner);
stage->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT, { "group" }); // 从父容器（grasp）继承 group 属性
stage->setMinMaxDistance(0.1, 0.3); // 沿指定方向移动 10-30厘米，规划器会在此范围内寻找无碰撞的最优距离
stage->setIKFrame(hand_frame); // 指定逆运动学计算的参考坐标系（末端执行器坐标系）如 "panda_hand"
stage->properties().set("marker_ns", "lift_object"); // RViz 可视化标记
// 运动方向定义
geometry_msgs::msg::Vector3Stamped vec;
vec.header.frame_id = "world"; // 参考坐标系设为世界坐标系
vec.vector.z = 1.0; // 沿世界坐标系的Z轴正方向（垂直向上）
stage->setDirection(vec);
grasp->insert(std::move(stage));
}
task.add(std::move(grasp));
}
// Place stages
{ // 1.创建了一个 Connect 阶段，用于规划机械臂和手爪从当前位置到放置位置的过渡运动
auto stage_move_to_place = std::make_unique<mtc::stages::Connect>(
"move to place",
mtc::stages::Connect::GroupPlannerVector{{arm_group_name, sampling_planner}, // 机械臂运动组
{hand_group_name, sampling_planner}}); // 手爪运动组
stage_move_to_place->setTimeout(5.0); // 5秒超时
stage_move_to_place->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT); // 从父任务继承 eef、group 等属性
task.add(std::move(stage_move_to_place));
}
{ // 2.创建了一个 串行容器（SerialContainer） 用于组织放置物体的多个子阶段，并通过属性配置确保其继承父任务的参数
auto place = std::make_unique<mtc::SerialContainer>("place object");
task.properties().exposeTo(place->properties(), {"eef", "group", "ik_frame"}); // 将父任务（task）的 eef（末端执行器）、group（运动组）、ik_frame（逆运动学参考帧）属性 动态绑定 到子容器。
place->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT, {"eef", "group", "ik_frame"});// 从父任务 复制初始值 到子容器（仅初始化时生效，后续父任务修改不影响子容器）
{ // 3.创建了一个 放置位姿生成与逆运动学求解 的复合阶段，用于计算机械臂放置物体时的目标位姿和可行关节解
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::GeneratePlacePose>("generate place pose"); // 生成放置位姿阶段
stage->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT); // 继承父容器属性
stage->properties().set("marker_ns", "place_pose"); // RViz可视化标记的命名空间
stage->setObject("object"); // 要放置的物体ID
// 放置位姿设置
geometry_msgs::msg::PoseStamped target_pose_msg;
target_pose_msg.header.frame_id = "object"; // 相对于物体坐标系
target_pose_msg.pose.position.y = 0.5; // 沿物体Y轴偏移0.5米
target_pose_msg.pose.orientation.w = 1.0; // 无旋转（四元数单位态）
stage->setPose(target_pose_msg); // 设置相对位姿
stage->setMonitoredStage(attach_object_stage); // 确保物体仍附着在机械手上
// 逆运动学求解阶段
auto wrapper = std::make_unique<mtc::stages::ComputeIK>("place pose IK", std::move(stage)); // 将放置位姿转换为机械臂关节空间解
wrapper->setMaxIKSolutions(2); // 最多计算2个IK解
wrapper->setMinSolutionDistance(1.0); // 解之间的最小关节空间距离
wrapper->setIKFrame("object"); // 以物体坐标系为IK参考
wrapper->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT, {"eef", "group"}); // 继承属性
wrapper->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::INTERFACE, {"target_pose"});// 从接口继承目标位姿
place->insert(std::move(wrapper)); // 加入容器
}
{ // 4.创建了一个 MoveTo 阶段，用于在放置物体后控制手爪（夹爪）张开到预定义的"open"位置
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::MoveTo>("open hand", interpolation_planner);
stage->setGroup(hand_group_name);
stage->setGoal("open");
place->insert(std::move(stage));
}
{ // 5.创建了一个 ModifyPlanningScene 阶段，用于在放置操作完成后重新禁止机械手与物体之间的碰撞检测
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::ModifyPlanningScene>("forbid collision"); // 创建一个修改规划场景的阶段，命名为 "forbid collision"
stage->allowCollisions("object", // 目标物体ID
// 获取机械手所有带碰撞几何的连杆名称
task.getRobotModel()->getJointModelGroup(hand_group_name)->getLinkModelNamesWithCollisionGeometry(),
false); // 禁止碰撞
place->insert(std::move(stage));// 加入容器
}
{ // 6.创建了一个 ModifyPlanningScene 阶段，专门用于将已抓取的物体从机械手上分离（detach）
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::ModifyPlanningScene>("detach object");
stage->detachObject("object", hand_frame); // 物体分离操作
place->insert(std::move(stage));// 加入容器
}
{ // 7.创建了一个 MoveRelative 阶段，用于在放置物体后控制机械臂沿世界坐标系X轴负方向后退一定距离，实现安全撤离
// 创建一个相对运动阶段，命名为 "retreat"（安全撤离）规划器：使用 cartesian_planner（笛卡尔空间规划器）
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::MoveRelative>("retreat", cartesian_planner);
stage->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT, {"group"}); // 从父容器（place）继承 group 属性（如 "panda_arm"）
stage->setMinMaxDistance(0.1, 0.3); // 沿指定方向移动 10-30厘米
stage->setIKFrame(hand_frame); // 逆运动学参考坐标系
stage->properties().set("marker_ns", "retreat"); // RViz可视化标记
// 运动方向定义
geometry_msgs::msg::Vector3Stamped vec;
vec.header.frame_id = "world"; // 参考坐标系设为世界坐标系 为什么用世界坐标系？ 确保撤离方向固定（通常为机械臂基座的后方），不受机械手当前姿态影响
vec.vector.x = -0.5; // 沿世界坐标系X轴负方向
stage->setDirection(vec);
place->insert(std::move(stage));
}
task.add(std::move(place));
}
{ // 8.创建了一个 MoveTo 阶段，用于控制机械臂返回预定义的"ready"（就绪）位置，通常用于任务结束后的复位操作
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::MoveTo>("return home", interpolation_planner);
stage->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT, {"group"});
stage->setGoal("ready");
task.add(std::move(stage));
}
return task;
}
int main(int argc, char **argv)
{
rclcpp::init(argc, argv);
// 作用：启用节点参数的自动声明机制，允许通过构造函数参数或命令行参数直接覆盖参数值，而无需预先声明
rclcpp::NodeOptions options;
options.automatically_declare_parameters_from_overrides(true);
auto mtc_task_node = std::make_shared<MTCTaskNode>(options);
rclcpp::executors::MultiThreadedExecutor executor;
auto spin_thread = std::make_unique<std::thread>([&executor, &mtc_task_node]()
{
executor.add_node(mtc_task_node->getNodeBaseInterface()); // 添加节点到执行器
executor.spin(); // 启动执行器
executor.remove_node(mtc_task_node->getNodeBaseInterface()); // 清理节点
});
mtc_task_node->setupPlanningScene(); // 设置场景
mtc_task_node->doTask(); // 执行任务
spin_thread->join(); // 等待 spin_thread 线程结束
rclcpp::shutdown(); // 关闭 ROS 2 节点
return 0;
}
2.1 下载 MoveIt 任务构造函数
cd ~/ws_moveit2/src
git clone https://github.com/ros-planning/moveit_task_constructor.git -b humble
创建新包：
ros2 pkg create mtc_tutorial --build-type ament_cmake --dependencies moveit_task_constructor_core rclcpp --node-name mtc_tutorial
添加依赖：
<?xml version="1.0"?>
<?xml-model href="http://download.ros.org/schema/package_format3.xsd" schematypens="http://www.w3.org/2001/XMLSchema"?>
<package format="3">
<name>mtc_tutorial</name>
<version>0.0.0</version>
<description>TODO: Package description</description>
<maintainer email="youremail@domain.com">user</maintainer>
<license>TODO: License declaration</license>
<buildtool_depend>ament_cmake</buildtool_depend>
<depend>moveit_task_constructor_core</depend>
<depend>rclcpp</depend>
<test_depend>ament_lint_auto</test_depend>
<test_depend>ament_lint_common</test_depend>
<export>
<build_type>ament_cmake</build_type>
</export>
</package>
cmake_minimum_required(VERSION 3.8)
project(mtc_tutorial)
if(CMAKE_COMPILER_IS_GNUCXX OR CMAKE_CXX_COMPILER_ID MATCHES "Clang")
add_compile_options(-Wall -Wextra -Wpedantic)
endif()
# find dependencies
find_package(ament_cmake REQUIRED)
find_package(moveit_task_constructor_core REQUIRED)
find_package(rclcpp REQUIRED)
# uncomment the following section in order to fill in
# further dependencies manually.
# find_package(<dependency> REQUIRED)
add_executable(mtc_tutorial src/mtc_tutorial.cpp)
ament_target_dependencies(mtc_tutorial moveit_task_constructor_core rclcpp)
target_include_directories(mtc_tutorial PUBLIC
$<BUILD_INTERFACE:${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/include>
$<INSTALL_INTERFACE:include>)
target_compile_features(mtc_tutorial PUBLIC c_std_99 cxx_std_17) # Require C99 and C++17
install(TARGETS mtc_tutorial
DESTINATION lib/${PROJECT_NAME})
if(BUILD_TESTING)
find_package(ament_lint_auto REQUIRED)
# the following line skips the linter which checks for copyrights
# uncomment the line when a copyright and license is not present in all source files
#set(ament_cmake_copyright_FOUND TRUE)
# the following line skips cpplint (only works in a git repo)
# uncomment the line when this package is not in a git repo
#set(ament_cmake_cpplint_FOUND TRUE)
ament_lint_auto_find_test_dependencies()
endif()
ament_package()
2.2 使用 MoveIt 任务构造函数设置项目
在您选择的编辑器中打开，然后粘贴以下代码。mtc_tutorial.cpp
#include <rclcpp/rclcpp.hpp>
#include <moveit/planning_scene/planning_scene.h>
#include <moveit/planning_scene_interface/planning_scene_interface.h>
#include <moveit/task_constructor/task.h>
#include <moveit/task_constructor/solvers.h>
#include <moveit/task_constructor/stages.h>
#if __has_include(<tf2_geometry_msgs/tf2_geometry_msgs.hpp>)
#include <tf2_geometry_msgs/tf2_geometry_msgs.hpp>
#else
#include <tf2_geometry_msgs/tf2_geometry_msgs.h>
#endif
#if __has_include(<tf2_eigen/tf2_eigen.hpp>)
#include <tf2_eigen/tf2_eigen.hpp>
#else
#include <tf2_eigen/tf2_eigen.h>
#endif
static const rclcpp::Logger LOGGER = rclcpp::get_logger("mtc_tutorial");
namespace mtc = moveit::task_constructor;
class MTCTaskNode
{
public:
MTCTaskNode(const rclcpp::NodeOptions& options);
rclcpp::node_interfaces::NodeBaseInterface::SharedPtr getNodeBaseInterface();
void doTask();
void setupPlanningScene();
private:
// Compose an MTC task from a series of stages.
mtc::Task createTask();
mtc::Task task_;
rclcpp::Node::SharedPtr node_;
};
rclcpp::node_interfaces::NodeBaseInterface::SharedPtr MTCTaskNode::getNodeBaseInterface()
{
return node_->get_node_base_interface();
}
MTCTaskNode::MTCTaskNode(const rclcpp::NodeOptions& options)
: node_{ std::make_shared<rclcpp::Node>("mtc_node", options) }
{
}
void MTCTaskNode::setupPlanningScene()
{
moveit_msgs::msg::CollisionObject object;
object.id = "object";
object.header.frame_id = "world";
object.primitives.resize(1);
object.primitives[0].type = shape_msgs::msg::SolidPrimitive::CYLINDER;
object.primitives[0].dimensions = { 0.1, 0.02 };
geometry_msgs::msg::Pose pose;
pose.position.x = 0.5;
pose.position.y = -0.25;
pose.orientation.w = 1.0;
object.pose = pose;
moveit::planning_interface::PlanningSceneInterface psi;
psi.applyCollisionObject(object);
}
void MTCTaskNode::doTask()
{
task_ = createTask();
try
{
task_.init();
}
catch (mtc::InitStageException& e)
{
RCLCPP_ERROR_STREAM(LOGGER, e);
return;
}
if (!task_.plan(5))
{
RCLCPP_ERROR_STREAM(LOGGER, "Task planning failed");
return;
}
task_.introspection().publishSolution(*task_.solutions().front());
auto result = task_.execute(*task_.solutions().front());
if (result.val != moveit_msgs::msg::MoveItErrorCodes::SUCCESS)
{
RCLCPP_ERROR_STREAM(LOGGER, "Task execution failed");
return;
}
return;
}
mtc::Task MTCTaskNode::createTask()
{
mtc::Task task;
task.stages()->setName("demo task");
task.loadRobotModel(node_);
const auto& arm_group_name = "panda_arm";
const auto& hand_group_name = "hand";
const auto& hand_frame = "panda_hand";
// Set task properties
task.setProperty("group", arm_group_name);
task.setProperty("eef", hand_group_name);
task.setProperty("ik_frame", hand_frame);
// Disable warnings for this line, as it's a variable that's set but not used in this example
#pragma GCC diagnostic push
#pragma GCC diagnostic ignored "-Wunused-but-set-variable"
mtc::Stage* current_state_ptr = nullptr; // Forward current_state on to grasp pose generator
#pragma GCC diagnostic pop
auto stage_state_current = std::make_unique<mtc::stages::CurrentState>("current");
current_state_ptr = stage_state_current.get();
task.add(std::move(stage_state_current));
auto sampling_planner = std::make_shared<mtc::solvers::PipelinePlanner>(node_);
auto interpolation_planner = std::make_shared<mtc::solvers::JointInterpolationPlanner>();
auto cartesian_planner = std::make_shared<mtc::solvers::CartesianPath>();
cartesian_planner->setMaxVelocityScalingFactor(1.0);
cartesian_planner->setMaxAccelerationScalingFactor(1.0);
cartesian_planner->setStepSize(.01);
auto stage_open_hand =
std::make_unique<mtc::stages::MoveTo>("open hand", interpolation_planner);
stage_open_hand->setGroup(hand_group_name);
stage_open_hand->setGoal("open");
task.add(std::move(stage_open_hand));
return task;
}
int main(int argc, char** argv)
{
rclcpp::init(argc, argv);
rclcpp::NodeOptions options;
options.automatically_declare_parameters_from_overrides(true);
auto mtc_task_node = std::make_shared<MTCTaskNode>(options);
rclcpp::executors::MultiThreadedExecutor executor;
auto spin_thread = std::make_unique<std::thread>([&executor, &mtc_task_node]() {
executor.add_node(mtc_task_node->getNodeBaseInterface());
executor.spin();
executor.remove_node(mtc_task_node->getNodeBaseInterface());
});
mtc_task_node->setupPlanningScene();
mtc_task_node->doTask();
spin_thread->join();
rclcpp::shutdown();
return 0;
}
代码解释：
1.代码的顶部包括此包使用的 ROS 和 MoveIt 库。
rclcpp/rclcpp.hpp包括核心 ROS2 功能
moveit/planning_scene/planning_scene.h并包括与 Robot 模型和碰撞对象交互的功能moveit/planning_scene_interface/planning_scene_interface.h
moveit/task_constructor/task.h、 和 ，并包括示例中使用的 MoveIt 任务构造函数的不同组件moveit/task_constructor/solvers.hmoveit/task_constructor/stages.h
tf2_geometry_msgs/tf2_geometry_msgs.hpp，并且不会在此初始示例中使用，但当我们向 MoveIt Task Constructor 任务添加更多阶段时，它们将用于姿势生成。tf2_eigen/tf2_eigen.hpp
2.下一行获取新节点的日志（ Logger）。为了方便起见，我们还为moveit::task_constructor创建了一个命名空间别名。
#include <rclcpp/rclcpp.hpp>
#include <moveit/planning_scene/planning_scene.h>
#include <moveit/planning_scene_interface/planning_scene_interface.h>
#include <moveit/task_constructor/task.h>
#include <moveit/task_constructor/solvers.h>
#include <moveit/task_constructor/stages.h>
#if __has_include(<tf2_geometry_msgs/tf2_geometry_msgs.hpp>)
#include <tf2_geometry_msgs/tf2_geometry_msgs.hpp>
#else
#include <tf2_geometry_msgs/tf2_geometry_msgs.h>
#endif
#if __has_include(<tf2_eigen/tf2_eigen.hpp>)
#include <tf2_eigen/tf2_eigen.hpp>
#else
#include <tf2_eigen/tf2_eigen.h>
#endif
static const rclcpp::Logger LOGGER = rclcpp::get_logger("mtc_tutorial");
namespace mtc = moveit::task_constructor;
3.定义一个类，该类将包含主要的 MoveIt Task Constructor 功能。
class MTCTaskNode
{
public:
MTCTaskNode(const rclcpp::NodeOptions& options);
rclcpp::node_interfaces::NodeBaseInterface::SharedPtr getNodeBaseInterface();
void doTask();
void setupPlanningScene();
private:
// Compose an MTC task from a series of stages.
mtc::Task createTask();
mtc::Task task_;
rclcpp::Node::SharedPtr node_;
};
4.获取 node 的基本接口，该接口稍后将用于 executor。
rclcpp::node_interfaces::NodeBaseInterface::SharedPtr MTCTaskNode::getNodeBaseInterface()
{
return node_->get_node_base_interface();
}
5.初始化节点。
MTCTaskNode::MTCTaskNode(const rclcpp::NodeOptions& options)
: node_{ std::make_shared<rclcpp::Node>("mtc_node", options) }
{
}
6.设置示例中使用的规划场景。它将创建一个尺寸由object.primitives[0].dimensions设置，pose.position.z和pose.position.x 指定位置的圆柱体。您可以尝试更改这些数字以调整圆柱体的大小并四处移动。如果将圆柱体移到机器人够不到的地方，规划就会失败。
void MTCTaskNode::setupPlanningScene()
{
moveit_msgs::msg::CollisionObject object;
object.id = "object";
object.header.frame_id = "world";
object.primitives.resize(1);
object.primitives[0].type = shape_msgs::msg::SolidPrimitive::CYLINDER;
object.primitives[0].dimensions = { 0.1, 0.02 };
geometry_msgs::msg::Pose pose;
pose.position.x = 0.5;
pose.position.y = -0.25;
object.pose = pose;
moveit::planning_interface::PlanningSceneInterface psi;
psi.applyCollisionObject(object);
}
7.此函数与 MoveIt Task Constructor 任务对象交互。它首先创建一个任务，其中包括设置一些属性和添加阶段。
void MTCTaskNode::doTask()
{
task_ = createTask();
try
{
task_.init();
}
catch (mtc::InitStageException& e)
{
RCLCPP_ERROR_STREAM(LOGGER, e);
return;
}
if (!task_.plan(5))
{
RCLCPP_ERROR_STREAM(LOGGER, "Task planning failed");
return;
}
task_.introspection().publishSolution(*task_.solutions().front());
auto result = task_.execute(*task_.solutions().front());
if (result.val != moveit_msgs::msg::MoveItErrorCodes::SUCCESS)
{
RCLCPP_ERROR_STREAM(LOGGER, "Task execution failed");
return;
}
return;
}
8.此函数创建一个 MoveIt Task Constructor 对象并设置一些初始属性。我们将任务名称设置为 “demo_task”。
mtc::Task MTCTaskNode::createTask()
{
moveit::task_constructor::Task task;
task.stages()->setName("demo task");
task.loadRobotModel(node_);
const auto& arm_group_name = "panda_arm";
const auto& hand_group_name = "hand";
const auto& hand_frame = "panda_hand";
// Set task properties
task.setProperty("group", arm_group_name);
task.setProperty("eef", hand_group_name);
task.setProperty("ik_frame", hand_frame);
9.将示例阶段添加到节点。创建一个阶段（生成器阶段）并将其添加到我们的任务中，这将以当前状态启动机器人。
mtc::Stage* current_state_ptr = nullptr; // Forward current_state on to grasp pose generator
auto stage_state_current = std::make_unique<mtc::stages::CurrentState>("current");
current_state_ptr = stage_state_current.get();
task.add(std::move(stage_state_current));
10.为了规划机器人运动，我们需要指定一个求解器。MoveIt Task Constructor 有三个求解器选项：
1.PipelinePlanner 使用 MoveIt 的规划管道，通常默认为 OMPL。
2.CartesianPath 用于在笛卡尔空间中沿直线移动末端效应器。
3.JointInterpolation 是一个简单的规划器，它在 Start 和 Goal Joint 状态之间进行插值。它通常用于简单运动，因为它计算速度快，但不支持复杂运动。
11.为 Cartesian planner 设置特定的属性。
auto sampling_planner = std::make_shared<mtc::solvers::PipelinePlanner>(node_);
auto interpolation_planner = std::make_shared<mtc::solvers::JointInterpolationPlanner>();
auto cartesian_planner = std::make_shared<mtc::solvers::CartesianPath>();
cartesian_planner->setMaxVelocityScalingFactor(1.0);
cartesian_planner->setMaxAccelerationScalingFactor(1.0);
cartesian_planner->setStepSize(.01);
12.添加夹爪控制，由于打开是一个相对简单的动作，我们可以使用 joint interpolation planner。此阶段计划移动到“打开”姿势，这是在 SRDF 中为 panda 机器人定义的命名姿势。
auto stage_open_hand =
std::make_unique<mtc::stages::MoveTo>("open hand", interpolation_planner);
stage_open_hand->setGroup(hand_group_name);
stage_open_hand->setGoal("open");
task.add(std::move(stage_open_hand));
return task;
}
13.最后，使用上面定义的类创建一个节点，并调用类方法来设置和执行基本的 MTC 任务。在此示例中，任务执行完毕后，我们不会取消执行程序，以保持节点处于活动状态以检查 RViz 中的解决方案。
int main(int argc, char** argv)
{
rclcpp::init(argc, argv);
rclcpp::NodeOptions options;
options.automatically_declare_parameters_from_overrides(true);
auto mtc_task_node = std::make_shared<MTCTaskNode>(options);
rclcpp::executors::MultiThreadedExecutor executor;
auto spin_thread = std::make_unique<std::thread>([&executor, &mtc_task_node]() {
executor.add_node(mtc_task_node->getNodeBaseInterface());
executor.spin();
executor.remove_node(mtc_task_node->getNodeBaseInterface());
});
mtc_task_node->setupPlanningScene();
mtc_task_node->doTask();
spin_thread->join();
rclcpp::shutdown();
return 0;
}
2.3 运行 Demo
需要创建一个启动文件来启动move_group、ros2_control、static_tf、robot_state_publisher和rviz等节点。同时，还需要一个启动文件来启动mtc_tutorial可执行文件，并加载URDF、SRDF和OMPL参数。
from launch import LaunchDescription
from launch_ros.actions import Node
from moveit_configs_utils import MoveItConfigsBuilder
def generate_launch_description():
moveit_config = MoveItConfigsBuilder("moveit_resources_panda").to_dict()
# MTC Demo node
pick_place_demo = Node(
package="mtc_tutorial",
executable="mtc_tutorial",
output="screen",
parameters=[
moveit_config,
],
)
return LaunchDescription([pick_place_demo])
将这个文件保存为pick_place_demo.launch.py，并确保在CMakeLists.txt中添加以下行以正确安装启动文件：
install(DIRECTORY launch DESTINATION share/${PROJECT_NAME})
构建工作空间：
cd ~/ws_moveit2
colcon build --mixin release
source ~/ws_moveit2/install/setup.bash
启动第一个启动文件：
ros2 launch moveit2_tutorials mtc_demo.launch.py
启动mtc_tutorial节点：
ros2 launch mtc_tutorial pick_place_demo.launch.py
您应该看到机械臂执行任务，使用单个阶段打开手部，其前面是绿色的圆柱体。它应如下所示：
如果您还没有创建自己的包，但仍想查看它是什么样子，您可以从教程中启动此文件：
ros2 launch moveit2_tutorials mtc_demo_minimal.launch.py
2.4 添加 pick-and-place 任务
1.我们需要移动机械臂到可以抓取物体的位置。这通过阶段实现，它尝试连接前一个阶段和后一个阶段的结果。这个阶段初始化时需要一个名称和一个GroupPlannerVector，用于指定规划组和规划器。然后，设置阶段的超时时间、属性，并将其添加到任务中。
auto stage_move_to_pick = std::make_unique<mtc::stages::Connect>(
"move to pick",
mtc::stages::Connect::GroupPlannerVector{ { arm_group_name, sampling_planner } });
stage_move_to_pick->setTimeout(5.0);
stage_move_to_pick->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT);
task.add(std::move(stage_move_to_pick));
2.接下来，创建一个指向MoveIt Task Constructor阶段对象的指针，并将其设置为nullptr，稍后将用于保存阶段。
mtc::Stage* attach_object_stage = nullptr; // Forward attach_object_stage to place pose generator
3.创建一个SerialContainer，它可以添加到任务中，并可以包含多个子阶段。在这个例子中，创建一个包含抓取动作相关阶段的SerialContainer。使用exposeTo声明父任务的属性，并使用configureInitFrom初始化它们，以便子阶段可以访问这些属性。
{
auto grasp = std::make_unique<mtc::SerialContainer>("pick object");
task.properties().exposeTo(grasp->properties(), { "eef", "group", "ik_frame" });
grasp->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT, { "eef", "group", "ik_frame" });
4.创建一个MoveRelative阶段，用于接近物体。这个阶段是一个传播阶段，它接收相邻阶段的解决方案并传播到下一个或上一个阶段。使用cartesian_planner找到一个涉及末端执行器直线运动的解决方案。设置属性，并设置最小和最大移动距离。然后，创建一个Vector3Stamped消息，指示我们想要移动的方向——在这个例子中，是从手部框架的Z方向。最后，将这个阶段添加到SerialContainer中。
{
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::MoveRelative>("approach object", cartesian_planner);
stage->properties().set("marker_ns", "approach_object");
stage->properties().set("link", hand_frame);
stage->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT, { "group" });
stage->setMinMaxDistance(0.1, 0.15);
// Set hand forward direction
geometry_msgs::msg::Vector3Stamped vec;
vec.header.frame_id = hand_frame;
vec.vector.z = 1.0;
stage->setDirection(vec);
grasp->insert(std::move(stage));
}
5.创建一个阶段来生成抓取姿态。这是一个生成阶段，因此它在不考虑前一个和后一个阶段的情况下计算结果。第一个阶段CurrentState也是一个生成阶段——为了连接第一个阶段和这个阶段，必须使用连接阶段，我们已经在上面创建了。这段代码设置阶段属性，设置抓取前的姿态、角度增量和监控阶段。角度增量是GenerateGraspPose阶段的一个属性，用于确定要生成的姿态数量；在生成解决方案时，MoveIt Task Constructor将尝试从许多不同方向抓取物体，方向之间的差异由角度增量指定。角度增量越小，抓取方向就越接近。在定义当前阶段时，我们设置了current_state_ptr，现在用于将物体姿态和形状的信息传递给逆运动学求解器。这个阶段不会像以前那样直接添加到SerialContainer中，因为我们还需要对它生成的姿态进行逆运动学计算。
{
// Sample grasp pose
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::GenerateGraspPose>("generate grasp pose");
stage->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT);
stage->properties().set("marker_ns", "grasp_pose");
stage->setPreGraspPose("open");
stage->setObject("object");
stage->setAngleDelta(M_PI / 12);
stage->setMonitoredStage(current_state_ptr); // Hook into current state
6.在计算上面生成的姿态的逆运动学之前，我们首先需要定义框架。这可以通过geometry_msgs中的PoseStamped消息完成，或者在这个例子中，我们使用Eigen变换矩阵和相关链接的名称来定义变换矩阵。
Eigen::Isometry3d grasp_frame_transform;
Eigen::Quaterniond q = Eigen::AngleAxisd(M_PI / 2, Eigen::Vector3d::UnitX()) *
Eigen::AngleAxisd(M_PI / 2, Eigen::Vector3d::UnitY()) *
Eigen::AngleAxisd(M_PI / 2, Eigen::Vector3d::UnitZ());
grasp_frame_transform.linear() = q.matrix();
grasp_frame_transform.translation().z() = 0.1;
7.现在，创建ComputeIK阶段，并给它命名为grasp pose IK，以及上面定义的generate grasp pose阶段。有些机器人对于给定姿态有多个逆运动学解——我们设置最多解算8个解。我们还设置最小解距离，这是对解必须不同的一个阈值：如果解的关节位置与前一个解太相似，它将被标记为无效。接下来，配置一些额外的属性，并将ComputeIK阶段添加到SerialContainer中。
// Compute IK
auto wrapper = std::make_unique<mtc::stages::ComputeIK>("grasp pose IK", std::move(stage));
wrapper->setMaxIKSolutions(8);
wrapper->setMinSolutionDistance(1.0);
wrapper->setIKFrame(grasp_frame_transform, hand_frame);
wrapper->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT, { "eef", "group" });
wrapper->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::INTERFACE, { "target_pose" });
grasp->insert(std::move(wrapper));
}
8.为了抓取物体，我们必须允许手部与物体之间的碰撞。这可以通过ModifyPlanningScene阶段完成。allowCollisions函数让我们指定要禁用的碰撞。allowCollisions可以与容器名称一起使用，因此我们可以使用getLinkModelNamesWithCollisionGeometry获取手部组中所有具有碰撞几何形状的链接名称。
{
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::ModifyPlanningScene>("allow collision (hand,object)");
stage->allowCollisions("object",
task.getRobotModel()
->getJointModelGroup(hand_group_name)
->getLinkModelNamesWithCollisionGeometry(),
true);
grasp->insert(std::move(stage));
}
9.允许碰撞后，我们现在可以关闭手部。这通过MoveTo阶段完成，类似于上面的open hand阶段，只是移动到SRDF中定义的close位置。
{
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::MoveTo>("close hand", interpolation_planner);
stage->setGroup(hand_group_name);
stage->setGoal("close");
grasp->insert(std::move(stage));
}
10.现在再次使用ModifyPlanningScene阶段，这次是将物体附加到手部，使用attachObject。与current_state_ptr类似，我们获取这个阶段的指针，稍后在生成物体放置姿态时使用。
{
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::ModifyPlanningScene>("attach object");
stage->attachObject("object", hand_frame);
attach_object_stage = stage.get();
grasp->insert(std::move(stage));
}
11.接下来，使用MoveRelative阶段提起物体，类似于approach_object阶段。
{
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::MoveRelative>("lift object", cartesian_planner);
stage->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT, { "group" });
stage->setMinMaxDistance(0.1, 0.3);
stage->setIKFrame(hand_frame);
stage->properties().set("marker_ns", "lift_object");
// Set upward direction
geometry_msgs::msg::Vector3Stamped vec;
vec.header.frame_id = "world";
vec.vector.z = 1.0;
stage->setDirection(vec);
grasp->insert(std::move(stage));
}
12.至此，我们已经完成了抓取物体所需的所有阶段。现在，将包含所有子阶段的SerialContainer添加到任务中。如果按照当前包构建，可以看到机器人计划抓取物体。
task.add(std::move(grasp));
}
2.5 放置阶段
1.现在抓取阶段已经完成，我们继续定义放置物体的阶段。我们首先使用Connect阶段连接两者，因为我们很快将使用生成阶段来生成放置物体的姿态。
{
auto stage_move_to_place = std::make_unique<mtc::stages::Connect>(
"move to place",
mtc::stages::Connect::GroupPlannerVector{ { arm_group_name, sampling_planner },
{ hand_group_name, sampling_planner } });
stage_move_to_place->setTimeout(5.0);
stage_move_to_place->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT);
task.add(std::move(stage_move_to_place));
}
2.我们还为放置阶段创建了一个SerialContainer。这与抓取SerialContainer的创建方式类似。接下来的阶段将添加到SerialContainer而不是任务中。
{
auto place = std::make_unique<mtc::SerialContainer>("place object");
task.properties().exposeTo(place->properties(), { "eef", "group", "ik_frame" });
place->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT, { "eef", "group", "ik_frame" });
3.接下来的阶段生成用于放置物体的姿态，并为这些姿态计算逆运动学——它与抓取SerialContainer中的generate grasp pose阶段有些相似。我们首先创建一个阶段来生成姿态并继承任务属性。我们使用geometry_msgs中的PoseStamped消息指定我们想要放置物体的位置——在这个例子中，我们在"object"框架中选择y = 0.5。然后，我们使用setPose将目标姿态传递给阶段。接下来，我们使用setMonitoredStage并传递attach_object阶段的指针。这允许阶段知道物体是如何附加的。然后，我们创建一个ComputeIK阶段并将我们的GeneratePlacePose阶段传递给它——其余的逻辑与抓取阶段相同。
{
// Sample place pose
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::GeneratePlacePose>("generate place pose");
stage->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT);
stage->properties().set("marker_ns", "place_pose");
stage->setObject("object");
geometry_msgs::msg::PoseStamped target_pose_msg;
target_pose_msg.header.frame_id = "object";
target_pose_msg.pose.position.y = 0.5;
target_pose_msg.pose.orientation.w = 1.0;
stage->setPose(target_pose_msg);
stage->setMonitoredStage(attach_object_stage); // Hook into attach_object_stage
// Compute IK
auto wrapper = std::make_unique<mtc::stages::ComputeIK>("place pose IK", std::move(stage));
wrapper->setMaxIKSolutions(2);
wrapper->setMinSolutionDistance(1.0);
wrapper->setIKFrame("object");
wrapper->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT, { "eef", "group" });
wrapper->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::INTERFACE, { "target_pose" });
place->insert(std::move(wrapper));
}
4.现在我们准备放置物体，我们使用MoveTo阶段和关节插值规划器打开手部。
{
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::MoveTo>("open hand", interpolation_planner);
stage->setGroup(hand_group_name);
stage->setGoal("open");
place->insert(std::move(stage));
}
5.现在我们可以重新启用与物体的碰撞，因为我们不再需要持有它。这通过allowCollisions几乎完全相同的方式完成，只是将最后一个参数设置为false而不是true。
{
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::ModifyPlanningScene>("forbid collision (hand,object)");
stage->allowCollisions("object",
task.getRobotModel()
->getJointModelGroup(hand_group_name)
->getLinkModelNamesWithCollisionGeometry(),
false);
place->insert(std::move(stage));
}
6.现在，我们可以使用detachObject分离物体。
{
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::ModifyPlanningScene>("detach object");
stage->detachObject("object", hand_frame);
place->insert(std::move(stage));
}
10.我们使用MoveRelative阶段从物体后退，这与approach object和lift object阶段类似。
{
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::MoveRelative>("retreat", cartesian_planner);
stage->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT, { "group" });
stage->setMinMaxDistance(0.1, 0.3);
stage->setIKFrame(hand_frame);
stage->properties().set("marker_ns", "retreat");
// Set retreat direction
geometry_msgs::msg::Vector3Stamped vec;
vec.header.frame_id = "world";
vec.vector.x = -0.5;
stage->setDirection(vec);
place->insert(std::move(stage));
}
11.我们完成放置SerialContainer并将其添加到任务中。
task.add(std::move(place));
}
12.最后一步是返回初始位置：我们使用MoveTo阶段并传递目标姿态ready，这是在panda SRDF中定义的一个姿态。
{
auto stage = std::make_unique<mtc::stages::MoveTo>("return home", interpolation_planner);
stage->properties().configureInitFrom(mtc::Stage::PARENT, { "group" });
stage->setGoal("ready");
task.add(std::move(stage));
}
13.所有这些阶段都应该添加到这些行的上方。
// Stages all added to the task above this line
return task;
}
现在已经使用MoveIt Task Constructor定义了一个抓取和放置任务！
2.6 运行
在第一个终端中：
ros2 launch moveit2_tutorials mtc_demo.launch.py
在第二个终端中：
ros2 launch moveit2_tutorials pick_place_demo.launch.py
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