01
课程导论与项目全景
机械臂抓取任务概述、课程目标、学习路径、软硬件环境总览（ROS、MoveIt、仿真环境）
概览入门
02
机械臂运动学基础（上）
刚体变换、旋转矩阵、齐次变换矩阵、正运动学推导（以UR5为例）
数学UR5
03
机械臂运动学基础（下）
逆运动学解析法、数值法（IKFast）、雅可比矩阵与奇异性分析
逆解IKFast
04
ROS基础与环境搭建
ROS Noetic安装、工作空间创建、Catkin编译系统、ROS通信机制（Topic/Service/Action）
ROS环境
05
URDF与机器人建模
URDF语法详解、连杆与关节定义、使用SolidWorks导出URDF、在Rviz中可视化
URDF建模
06
MoveIt框架入门
MoveIt架构、Setup Assistant配置、运动规划组定义、OMPL规划器介绍
MoveIt规划
07
正逆运动学在MoveIt中的实现
C++ API调用、Python接口（moveit_commander）、自定义求解器
APIPython
08
碰撞检测与场景管理
碰撞检测原理（FCL）、规划场景（Planning Scene）、添加/移除障碍物
碰撞FCL
09
轨迹规划与插补
关节空间规划（梯形/多项式插值）、笛卡尔空间规划（直线/圆弧）、时间最优轨迹
轨迹插补
10
抓取规划基础
抓取姿态定义、抓取质量度量、力闭合与形封闭分析
抓取力闭合
11
视觉感知与物体识别
相机标定（棋盘格/ChArUco）、RGB-D数据获取、基于点云的物体分割（PCL）
视觉PCL
12
物体位姿估计
PnP算法、ICP点云配准、基于深度学习的6D姿态估计（PoseCNN/DenseFusion简介）
位姿6D
13
手眼标定
眼在手上（Eye-in-Hand）与眼在手外（Eye-to-Hand）标定原理、使用easy_handeye工具
标定easy_handeye
14
抓取点生成
基于几何的抓取点采样、基于对抗网络的抓取检测（GG-CNN）、GraspIt!工具使用
抓取点GG-CNN
15
MoveIt抓取管道集成
将视觉输出转换为MoveIt目标、抓取姿态评分与排序、执行抓取动作
管道集成
16
仿真环境搭建
Gazebo基础、导入URDF模型、配置控制器（Joint Trajectory Controller）、仿真时间同步
Gazebo仿真
17
Gazebo中的传感器仿真
RGB-D相机仿真（Occlusion）、力/力矩传感器仿真、噪声模型添加
传感器噪声
18
强化学习抓取入门
Gym接口、PPO/SAC算法简介、在仿真中训练抓取策略
强化学习PPO
19
模仿学习抓取
行为克隆（Behavior Cloning）、DAgger算法、从人类演示中学习
模仿学习DAgger
20
抓取失败检测与恢复策略
力矩阈值检测、重试策略、重新规划路径、异常处理机制
容错恢复
21
多物体场景下的抓取
场景分割、抓取顺序规划（TSP/启发式）、动态避障
多物体TSP
22
移动机械臂抓取
移动基座导航（AMCL）、抓取时的基座定位、MoveIt与NavStack集成
移动AMCL
23
双臂协作抓取
双臂协调控制、主从规划、负载分配、碰撞避免
双臂协调
24
柔顺控制与力控抓取
阻抗控制、导纳控制、力位混合控制、在真实机器人上的调试
力控阻抗
25
真实机器人部署
硬件接口（ROS_Control）、驱动器通信（EtherCAT/CAN）、安全策略
部署ROS_Control
26
系统集成与测试
模块化软件架构、ROS Launch文件编写、日志记录与回放（Rosbag）
集成Rosbag
27
性能优化
规划时间优化（Lazy PRM）、轨迹平滑、计算资源管理（GPU/CPU）
优化Lazy PRM
28
项目实战：单物体桌面抓取
完整流程：感知→规划→抓取→放置
实战桌面
29
项目实战：动态传送带抓取
运动预测、时间约束规划
传送带动态
30
课程总结与进阶方向
常见问题FAQ、前沿技术（灵巧手抓取、具身智能）、推荐资源
总结进阶