Rosbag机器人开发2: 设计调试器

设计时序算子

classDiagram class Operator { +Operator(params) +MatchResult match(context, bag, frames, fields) } class MatchResult { +bool is_match +dict details } Operator --> MatchResult

故障诊断规则链

graph TD subgraph "故障诊断链" Node1["诊断节点 1"] Node2["诊断节点 2"] Node3["诊断节点 3"] end Node1 -- topic, fields, algo --> Node2 Node2 -- topic, fields, algo --> Node3 Node1 -- action(return/continue), info(match_result), update --> Node2 Node2 -- action(return/continue), info(match_result), update --> Node3

这里的技巧在于

• topic@fields表达式，topic指定路径/x/y/z，而fields使用jmespath用来灵活地定位树结构数据的数据位置
• algo算子表达式，algo@XXDetector(threshold=0.2,percent=0.7)，这样的直接Python 构造函数表示

引擎内部安全地解析和运行表达式

调试器执行流程

sequenceDiagram participant Debugger participant ROSBag participant Node1 participant Node2 participant Node3 Debugger->>ROSBag: 读取所有 topic 的 frames Debugger->>Node1: 执行 match(context, frames, fields) alt 匹配成功 Node1->>Debugger: 返回 match_result Debugger->>Node1: 执行 action Node1->>Debugger: 更新 frames 范围 else 匹配失败 Node1->>Debugger: 执行 action 反操作 end Debugger->>Node2: 处理 Node1 过滤后的 frames alt Node2 匹配成功 Node2->>Debugger: 执行 action 并更新 frames else Node2->>Debugger: 执行 action 反操作 end Debugger->>Node3: 处理 Node2 过滤后的 frames alt Node3 匹配成功 Node3->>Debugger: 执行 action 并更新 frames else Node3->>Debugger: 执行 action 反操作 end

文字描述

步骤一，设计针对rosbag时序数据的算子，算子的构造函数指定各种超参数，算子的match方法支持传入context ，bag，frames，fields，返回MatchResult。

步骤二，设计故障诊断链配置，由一组链式诊断节点组成，每个节点配置topic,fields，algo，action(return/continue)，info(match_result），update

步骤三，调试器加载rosbag数据，加载故障诊断链配置，先批量获取所有topic的frames，然后链式执行调试节点的match，每次执行如果匹配就执行action，不匹配就执行action的反操作，主要是决定继续还是结束。每个节点结束还要根据update过滤frames的范围和topic，每个节点只处理自己的topic，每个节点会限制后续节点处理的frames时间范围。