任务决策层的核心简单来说是在其内部定义了一个小型的状态机,它可以根据不同的任务类型、物体位置以及物体的类型来选择不同的数据发给下面的运动规划层。这里我举一个具体的例子来说明其工作的整个流程:首先,机器人决策模块给机械臂的任务决策层发送了一个抓取的状态,任务决策层接收到之后就会在自己事先存储好的状态表中进行查找,如果匹配抓取状态成功,就把表中的状态链取出并放到状态队列中去。每次状态控制器会根据当前状态队列中的子动作来分析其所需要的数据。比如说,抓取状态可以拆分成很多子动作:初始、准备、抓取、手爪张开、手爪夹紧、手握物体等。此时,如果队列中第一个动作是初始,那控制器便会从预先设定好的机械臂位置池中取出相应的位置,并从MoveIt!参数表中取出其所需要的数据,最后通过MoveIt!接口把初始动作发送给运动规划层进行规范和执行。当机械臂完成这个动作后,任务决策层会比较机械臂实际运动的位置和预想位置之间的差值,如果误差小于某个值,其便会返回执行成果给控制器,控制器则会继续地执行下一个状态,直到整个状态队列中的动作都被执行完。如果误差过大,则报错退出,以防止机械臂出现任何不可控的意外情况。
最后,鉴于这一部分只停留在我的设想阶段,目前只供参考。至于最终能不能实现出来,还有待日后的验证。