MoveIt Task Constructor — moveit_tutorials Noetic documentation
任务构造器框架The Task Constructor framework提供了一种灵活透明的方式来定义和规划由多个相互依赖的子任务组成的操作。 它利用 MoveIt 的规划功能来解决黑盒规划阶段的各个子问题。 基于 MoveIt 的 PlanningScene 的通用接口common interface用于在阶段之间传递解决方案假设。 该框架支持使用容器对基本阶段进行分层组织，允许顺序和并行组合。 有关更多详细信息，请参阅相关的 ICRA 2019 出版物。
Installing MoveIt Task Constructor
Install From Source
进入您的 catkin 工作区并在必要时初始化 wstool（假设 ~/ws_moveit 作为工作区路径）：
cd ~/ws_moveit/src
git clone https://github.com/ros-planning/moveit_task_constructor.git
使用 rosdep 安装缺少的包：
rosdep install --from-paths . --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO
构建工作区：
cxy@ubuntu:~/ws_moveit$ catkin_make -DCATKIN_WHITELIST_PACKAGES="moveit_task_constructor"
Running the Demo
MoveIt 任务构造器包包含几个基本示例和一个拾放演示。 对于所有演示，您应该启动基本环境：
roslaunch moveit_task_constructor_demo demo.launch
随后，您可以运行各个演示：
rosrun moveit_task_constructor_demo cartesian
MoveIt 任务构建器笛卡尔运动
rosrun moveit_task_constructor_demo modular
MoveIt 任务构建器模块化的笛卡尔运动
roslaunch moveit_task_constructor_demo pickplace.launch
moveit任务构建器 运动规划任务pickplace
在右侧，您应该会看到 Motion Planning Tasks 面板，其中概述了任务的分层阶段结构。 当您选择特定阶段时，成功和失败的解决方案列表将显示在最右侧的窗口中。 选择这些解决方案之一将开始其可视化。
Basic Concepts
MTC 的基本思想是复杂的运动规划问题可以组合成一组更简单的子问题。 顶层规划问题被指定为任务Task ，而所有子问题都由阶段Stages指定。 阶段可以按任意顺序排列，层次结构仅受各个阶段类型的限制。 阶段的排列顺序受结果传递方向的限制。 与结果流result flow相关的三个可能阶段：生成器、传播器和连接器阶段：generator, propagator, and connector stages
Generators compute their results independently of their neighbor stages and pass them in both directions, backwards and forwards. An example is an IK sampler for geometric poses where approaching and departing motions (neighbor stages) depend on the solution.
生成器独立于它们的邻居阶段neighbor stages 计算它们的结果，并在两个方向上，向后和向前传递它们。 一个例子是几何poses的 IK 采样器，其中接近和离开运动approaching and departing motions（neighbor stages）取决于解决方案。
Propagators receive the result of one neighbor stage, solve a subproblem and then propagate their result to the neighbor on the opposite site. Depending on the implementation, propagating stages can pass solutions forward, backward or in both directions separately. An example is a stage that computes a Cartesian path based on either a start or a goal state.
传播器接收一个相邻阶段的结果，解决一个子问题，然后将他们的结果传播到另一相邻阶段。 根据实现，传播阶段可以分别向前、向后或双向传递解决方案。 一个例子是基于开始或目标状态计算笛卡尔路径的阶段。
Connectors do not propagate any results, but rather attempt to bridge the gap between the resulting states of both neighbors. An example is the computation of a free-motion plan from one given state to another.
Additional to the order types, there are different hierarchy types allowing to encapsulate subordinate stages. Stages without subordinate stages are called primitive stages, higher-level stages are called container stages. There are three container types:
连接器不会传播任何结果，而是试图弥合两个相邻的结果状态之间的差距。 一个例子是计算从一个给定状态到另一个给定状态的（避障运动）自由运动规划。
除了订单类型之外，还有不同的层次结构类型允许封装从属阶段。 没有从属阶段的阶段称为primitive stages原始阶段，更高级别的阶段称为容器阶段 container stages。 共有三种容器类型：
Wrappers encapsulate a single subordinate stage and modify or filter the results. For example, a filter stage that only accepts solutions of its child stage that satisfy a certain constraint can be realized as a wrapper. Another standard use of this type includes the IK wrapper stage, which generates inverse kinematics solutions based on planning scenes annotated with a pose target property.
Serial Containers hold a sequence of subordinate stages and only consider end-to-end solutions as results. An example is a picking motion that consists of a sequence of coherent steps.
Parallel Containers combine set of subordinate stages and can be used for passing the best of alternative results, running fallback solvers or for merging multiple independent solutions. Examples are running alternative planners for a free-motion plan, picking objects with the right hand or with the left hand as a fallback, or moving the arm and opening the gripper at the same time.
Wrappers 包装器封装单个从属阶段并修改或过滤结果。 例如，仅接受满足特定约束的子阶段的解决方案的过滤器阶段可以实现为包装器。 这种类型的另一个标准用途包括 IK 包装器阶段，它基于使用姿势目标属性注释的规划场景生成逆运动学解决方案。
Serial Containers串行容器包含一系列从属阶段，并且仅将端到端解决方案视为结果。 一个例子是由一系列连贯步骤组成的拾取运动。
Parallel Containers并行容器组合了一组从属阶段，可用于传递最佳替代结果、运行回退求解器或合并多个独立解决方案。 例如，为自由（避障）运动计划运行替代规划器，用右手或左手拾取物体作为后备，或同时移动手臂并打开抓手。
阶段不仅支持解决运动规划问题。 它们还可用于各种状态转换，例如修改规划场景。 结合使用类继承的可能性，可以构建非常复杂的行为，而只依赖于结构良好的原始阶段集。