165 lines
No EOL
8.6 KiB
Markdown
165 lines
No EOL
8.6 KiB
Markdown
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. |