机器人设计模式

机器人软件架构的常见难题

从零搭建机器人系统时，架构决策往往比算法本身更影响长期可维护性。行为树、有限状态机、混合方案之间如何选择？感知—规划—控制流水线如何分层，才能既保证实时性又不牺牲灵活性？如何为安全系统、硬件抽象和 Sim-to-Real 迁移留出接口？这些决策一旦做错，后期重构成本极高。

技能提供的架构模式

Robotics Design Patterns 按问题域组织了一套分层方案：

• 机器人软件栈：信息自下而上流经感知层，决策自上而下贯穿控制层，应用层永远不直接驱动硬件。
• 行为树（BT）：作为默认的决策框架，比 FSM 更易模块化、复用与调试，支持从简单的 Sequence 节点到完整的 Pick-and-Place 任务编排。
• 核心节点类型：覆盖条件检查（如电池状态）、动作节点（抓取、移动）与组合逻辑节点。
• 处理的架构议题：行为树 vs FSM vs 混合方法选型、感知→规划→控制流水线结构化、安全系统与看门狗、硬件抽象层（HAL）、Sim-to-Real 设计、多机器人/机群系统架构、实时与非实时任务的权衡。

适用边界与注意点

这套模式偏架构指导，不包含具体的算法实现或硬件驱动代码。行为树虽是推荐默认，但简单状态机在状态少、转移固定的场景下依然合适。实时性取舍需要结合目标硬件的调度能力评估，而不是套用统一答案。