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确定机械臂的状态：MoveIt会读取机械臂的当前状态，包括关节角度、位置和速度等信息。
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获取规划请求：MoveIt会接收到一个规划请求，其中包含了机械臂需要执行的任务和目标。
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进行运动规划：MoveIt会对机械臂的当前状态和任务目标进行运动规划，生成一条可行的轨迹。运动规划通常使用基于采样的算法，如RRT和PRM等。
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选择路径：根据运动规划生成的轨迹，MoveIt会选择一条最优的路径，以实现机械臂的运动。
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发送控制指令：MoveIt会根据选择的路径，生成相应的控制指令，并发送给机械臂控制器，控制机械臂执行运动。
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监控运动状态：MoveIt会实时监控机械臂的运动状态，以确保运动的正确执行。
运动规划器的主要机理是根据机器人的运动学模型、环境信息和运动要求，自动计算机器人的路径和控制指令，以达到所需的运动目标。规划器通常分为两个步骤：路径规划和轨迹规划。
在路径规划阶段，规划器会在机器人的自由空间中搜索可行的路径，并生成一系列路径点。这些路径点通常是在笛卡尔空间下的点，可以表示机器人末端执行器的位姿。在轨迹规划阶段，规划器会将路径点转换为机器人关节角度，并对其进行时间参数化，以生成一条平滑的轨迹，避免机器人运动过程中出现突变或抖动。
在生成轨迹后，规划器会将轨迹发送给机器人控制器执行。在执行轨迹时，机器人会根据轨迹上每个时间点的关节角度来控制各个关节的运动，从而实现整个运动路径。
笔记，不知道对不对，希望大佬指点一二
在规划器中，一般会先在笛卡尔空间下进行路径规划，得到一系列的路径点，然后再将这些路径点通过运动学求解器转换为对应的关节角度值。因此，并不需要挨个对每个路径点进行逆解，而是对整个路径进行求解，得到一系列的关节角度值，然后通过控制指令发送给机械臂控制器，从而实现机械臂运动。并不需要挨个对每个路径点进行逆解，而是对整个路径进行求解意思是对整个路径进行求解是指在规划路径时，同时对所有路径点进行求逆解，以确定所有路径点的关节角度。这样可以避免在执行路径时反复进行逆解计算，提高执行效率。常见的路径规划算法，如RRT和PRM等，在规划路径时就会同时计算每个路径点的关节角度，而不是等到执行路径时再逐个求解。
自我理解1
在MoveIt运动规划过程中，是如何生成轨迹的，一般流程如下：
1.定义起点和终点：首先需要定义机器人的起始点和目标点位置姿态。
2.求解路径：在 MoveIt 中通过指定机器人的关节速度和加速度限制以及运动限制条件（例如碰撞避免约束、工作空间限制等），调用路径规划算法（例如 RRT、PRM、SBL 等）来求解机器人从起点到终点的轨迹中的路径。
3.插值：对于计算出的离散轨迹点进行插值操作，在这些点之间插入更多的轨迹点，使得轨迹变得平滑连续。
4.逆解：通过运动学逆解算法将每个轨迹点上的目标末端执行器姿态信息转换为关节空间中的目标关节状态，实现机器人关节的精确定位。
5.通过轨迹优化算法对上述生成的轨迹集进行优化操作，得到满足运动要求且具有最优性能的轨迹集合。
6.最后将结果传递给控制器，实现机器人从起始位置到目标位置的规划和运动。
逆解这一步岂不是要求插值后的每个轨迹点？
在MoveIt运动规划过程中，逆解的确需要用到插值后的每个轨迹点上的目标末端执行器姿态信息。这是因为在运动学逆解时，需要通过目标位姿来计算关节角度。而在MoveIt中，通常先通过路径规划算法生成离散的轨迹点，再对这些点进行插值，得到更加平滑连续的轨迹。每个插值后的轨迹点都表示机器人的末端执行器姿态，需要通过逆解算法来求解机器人达到该姿态所需的关节状态，从而实现机器人的精确定位和运动控制。
通过逆解算法计算每个轨迹点上机器人各个关节的状态是非常关键的一步，因为它决定了机器人能否精确定位并完成所需的运动任务。这个计算过程需要用到插值后的每个轨迹点的目标姿态信息，以及机器人的运动学参数和约束条件等信息。
