机械臂运动规划、轨迹规划与控制

机械臂从目标位姿到真实动作，不是一个单一算法问题，而是一条由运动学、路径规划、轨迹生成、反馈控制和执行器接口组成的链路。区分这些环节，有助于判断算法输出是什么、约束在哪里检查，以及系统失败属于哪一层。

任务或末端目标
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逆运动学：末端位姿 → 关节构型
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运动规划：寻找无碰撞的几何路径
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轨迹规划 / 时间参数化：为路径分配时间、速度和加速度
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反馈控制：跟踪关节或末端轨迹
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硬件接口与关节伺服：执行命令并返回真实状态

这只是典型分层。实际系统可能联合求解逆运动学与规划，或用轨迹优化同时处理几何、时间和动力学约束，但各类问题的评价标准仍然不同。

运动学是共同基础

调用现成规划框架并不能替代对这些约束的理解；模型坐标系、关节方向、限位或运动学组配置错误，会沿整条执行链传播。

运动规划主要回答“走哪条路”，关注构型空间中的连通性、碰撞和约束可行性。常见方法包括 RRT、RRT*、PRM 和基于优化的方法；MoveIt 2、OMPL 等提供了相应的工程框架。

轨迹规划主要回答“何时走到哪里”，需要给路径加入时间规律，使位置、速度、加速度乃至加加速度连续并满足执行器限制。常见方法包括三次或五次多项式、梯形速度曲线、S 曲线和专门的时间参数化算法。

一条无碰撞路径不一定能被真实机器人安全执行：若时间参数化导致速度、加速度或力矩越限，仍需重新缩放或优化。

控制器利用状态反馈，让机器人跟踪目标位置、速度、力矩或接触力。常见层次包括：

机械臂常用的刚体动力学模型为：

[
M(q)\ddot q + C(q,\dot q)\dot q + G(q) = \tau
]

其中惯性、科里奥利与离心、重力和外部接触共同决定所需关节力矩。模型误差、摩擦、背隙、柔性、载荷变化和通信时延意味着仅有前馈模型通常不够，仍需反馈与实机辨识验证。

抓取任务通常还包含目标的 6D 位姿估计、抓取候选生成、手眼标定和碰撞检查。进入装配、按压或打磨等接触任务后，仅跟踪几何位置可能产生过大接触力，需要引入力觉或触觉反馈及柔顺控制。

学习方法可以生成抓取策略、末端目标或低层动作，但其输出仍需面对运动学、动力学、碰撞、实时性和安全约束。具身操作因此不是传统规划控制的替代物，而是在其上层或闭环内部加入模仿学习、强化学习、视觉—语言—动作模型等数据驱动能力。

ROS 2 是组织和连接这些模块的基础设施，不是运动规划或控制算法本身。能调用接口与能解释、实现和验证核心算法是不同能力。