Для реализации обработки очереди задач в сценарии, описанном вами, можно использовать **Behavior Tree (BT)** — дерево поведения. Это мощный инструмент для управления сложными последовательностями действий, особенно в робототехнике и автоматизированных системах. Давайте разберем, как это можно сделать.

---

### **Основные компоненты Behavior Tree**
1. **Action Node**:
   - Выполняет конкретное действие.
   - Например: "Добавить задачу в очередь", "Выполнить гравировку".

2. **Control Node**:
   - Управляет выполнением дочерних узлов.
   - Примеры:
     - **Sequence**: Выполняет дочерние узлы по порядку. Если один узел завершается неудачно, вся последовательность останавливается.
     - **Selector**: Пытается выполнить дочерние узлы по порядку. Если один узел завершается успешно, остальные игнорируются.
     - **Parallel**: Выполняет несколько узлов одновременно.

3. **Condition Node**:
   - Проверяет условие (например: "Есть ли задачи в очереди?").
   - Возвращает успех или неудачу в зависимости от результата проверки.

4. **Decorator Node**:
   - Модифицирует поведение дочернего узла.
   - Например: "Повторять действие, пока условие истинно".

---

### **Алгоритм работы системы**
1. Оператор вводит данные в веб-интерфейс, создавая спецификацию задачи.
2. Спецификация добавляется в очередь задач.
3. Управляющая программа РТК (роботизированный технологический комплекс) обрабатывает задачи из очереди.
4. Для каждой задачи выполняется алгоритм гравировки:
   - Подготовка оборудования.
   - Гравировка шильдика.
   - Проверка качества выполнения.

---

### **Реализация в Behavior Tree**

#### 1. **Основная структура дерева**
Мы можем разделить процесс на две основные части:
- **Обработка очереди задач**.
- **Выполнение гравировки**.

#### 2. **Control Nodes**
- **Selector**: Используется для выбора между "обработкой очереди" и "выполнением гравировки".
- **Sequence**: Используется для выполнения последовательных шагов внутри каждой задачи.
- **Parallel**: Может быть использован, если нужно одновременно мониторить состояние очереди и выполнять текущую задачу.

#### 3. **Action Nodes**
- **Добавление задачи в очередь**: Получает данные из веб-интерфейса и добавляет их в очередь.
- **Проверка очереди**: Проверяет, есть ли задачи в очереди.
- **Подготовка оборудования**: Настройка оборудования для гравировки.
- **Гравировка**: Выполнение гравировки на основе данных задачи.
- **Проверка качества**: Проверка результатов гравировки.

#### 4. **Condition Nodes**
- **Есть ли задачи в очереди?**: Возвращает `true`, если очередь не пуста.
- **Задача выполнена успешно?**: Проверяет, завершилась ли гравировка без ошибок.

#### 5. **Decorator Nodes**
- **Repeat Until Fail**: Повторяет проверку очереди, пока она не станет пустой.
- **Retry**: Повторяет выполнение гравировки в случае ошибки.

---

### **Пример Behavior Tree**

```plaintext
Root
│
├── Selector (Выбор между обработкой очереди и выполнением гравировки)
│   ├── Sequence (Обработка очереди задач)
│   │   ├── Condition: Есть ли задачи в очереди?
│   │   └── Action: Добавить задачу в очередь
│   │
│   └── Sequence (Выполнение гравировки)
│       ├── Action: Подготовка оборудования
│       ├── Action: Гравировка
│       ├── Condition: Задача выполнена успешно?
│       └── Action: Проверка качества
│
└── Decorator: Repeat Until Fail (Повторять, пока очередь не пуста)
```

---

### **Пошаговое объяснение работы дерева**

1. **Selector**:
   - Проверяет, есть ли задачи в очереди.
   - Если очередь пуста, ничего не делает.
   - Если очередь не пуста, переходит к выполнению гравировки.

2. **Sequence (Обработка очереди задач)**:
   - Убедиться, что задачи есть в очереди.
   - Добавить новую задачу в очередь (если оператор ввел данные).

3. **Sequence (Выполнение гравировки)**:
   - Подготовить оборудование.
   - Выполнить гравировку.
   - Проверить качество выполнения.

4. **Decorator: Repeat Until Fail**:
   - Повторяет весь процесс, пока очередь задач не станет пустой.

---

### **Преимущества такого подхода**
1. **Модульность**: Каждый узел отвечает за конкретную задачу, что упрощает отладку и расширение.
2. **Гибкость**: Можно легко добавить новые условия или действия.
3. **Надежность**: Дерево может обрабатывать ошибки и повторять действия при необходимости.

---

### **Пример кода (псевдокод)**

```python
class BehaviorTree:
    def __init__(self):
        self.queue = []

    def check_queue(self):
        return len(self.queue) > 0

    def add_task_to_queue(self, task):
        self.queue.append(task)

    def prepare_equipment(self):
        print("Equipment prepared.")

    def engrave(self, task):
        print(f"Engraving task: {task}")

    def check_quality(self):
        print("Quality check passed.")

    def run(self):
        while True:
            if not self.check_queue():
                print("Queue is empty. Waiting for tasks...")
                break

            task = self.queue.pop(0)
            self.prepare_equipment()
            self.engrave(task)
            self.check_quality()

# Пример использования
bt = BehaviorTree()
bt.add_task_to_queue("Task 1")
bt.add_task_to_queue("Task 2")
bt.run()
```

---

### **Итог**
Для реализации обработки очереди задач в вашем сценарии можно использовать следующие узлы:
- **Control Nodes**: `Selector`, `Sequence`, `Parallel`.
- **Action Nodes**: Добавление задачи, подготовка оборудования, гравировка, проверка качества.
- **Condition Nodes**: Проверка наличия задач в очереди, проверка успешности выполнения.
- **Decorator Nodes**: Повторение действий до определенного условия.

Этот подход обеспечивает четкое разделение логики и позволяет легко масштабировать систему.