CN109917705B

CN109917705B - 一种多任务调度方法

Info

Publication number: CN109917705B
Application number: CN201910138564.4A
Authority: CN
Inventors: 陈向键
Original assignee: Flyingwings Intelligent Robot Technology Shanghai Co ltd
Current assignee: Flyingwings Intelligent Robot Technology Shanghai Co ltd
Priority date: 2019-02-25
Filing date: 2019-02-25
Publication date: 2021-10-22
Anticipated expiration: 2039-02-25
Also published as: CN109917705A

Abstract

本发明涉及机器人控制技术领域，尤其涉及一种多任务调度方法，应用于一机器人，机器人中包括多个资源；包括：步骤S1，按顺序依次获取若干个任务的资源调度请求；步骤S2，按照一冲突仲裁策略对当前获取的资源调度请求进行冲突仲裁，以使得当前的资源调度请求得到一调度结果；步骤S3，执行当前的资源调度请求对应的调度结果；步骤S4，重复步骤S2～S3，直到得到并执行最后一个任务的资源调度请求对应的调度结果；步骤S5，结束；能够完成机器人的复杂资源环境下的多任务调度，实现对机器人的资源的最优化利用，有利于实现机器人的最优化控制，保证了机器人产品形成高质量的用户体验。

Description

一种多任务调度方法

技术领域

本发明涉及机器人控制技术领域，尤其涉及一种多任务调度方法。

背景技术

机器人是一套复杂的软硬件***，要让它的行为表现得更加智能化、拟人化等，需要它具备多种基础能力，比如运动能力、视觉能力、听说能力、屏幕展示能力、联网能力等，而要把这些基础能力有效地结合起来形成更为复杂多变的机器人应用，以及让机器人同时完成多项应用功能时，就需要开发出一套机器人应用与基础能力之间的调度***，来解决多任务同时访问资源时的冲突及共享问题。

目前类似的多任务调度***包括四类：

第一类是传统的计算机操作***，如windows，linux等，以及嵌入式实时操作***，如uCos，RTOS等，这一类是传统的图灵架构计算机操作***，它们要解决的问题中最主要的一项是完成多个应用程序对有限个中央处理器的内核资源的共享使用的调度，其中核心的原理是分时复用，即中央处理器的时间片的轮转；第二类是机器人操作***提供的状态机，它提供了一种状态机机制的应用开发框架，针对于解决复杂机器人应用的开发，它需要清晰的机器人的状态以及状态切换的定义；第三类是类似车载娱乐交互***这一类***，它们提供了有限的多应用间的调度，比如导航与音乐播放两个应用同时播放声音时，音乐播放的声音会暂时调低音量以让更重要的导航的声音更突出；第四类为广泛应用于互联网服务器中的集群资源调度中调度方法，主要解决并发访问时，对有限的资源进行调度的问题。

但是，第一类传统计算机操作***的多任务调度能力是在固有的图灵架构下针对中央处理器这一资源的调度，它的核心思想在于中央处理器的分时复用，而不处理多个任务对多个资源的冲突访问问题，因此它并不具有多任务与多资源之间的强偶合的调度能力，并且它的调度方法也不适用于机器人的资源的多变性；第二类机器人操作***提供的状态机应用开发机制，这一方案的本质是提供了一套更方便的基于状态机机制的应用开发工具，通过此工具来开发实现机器人行为的状态定义与转换，因此本质上它不是一个多任务调度***，也并不具有多任务同时访问多种资源时的冲突解决能力；第三类车载娱乐交互***提供的音量自动调节，这类***的多任务应用场景与机器人的场景最为相似，但是由于应用场景的相对简单，这一功能通常是通过应用间通讯的方法来实现的，这样的方案只适合任务间具有低偶合程度，比如只是实现导航与音乐播放之间的对音量的冲突问题，当应用任务变多，相冲突的资源变多时，这一方法就不适用，因为应用之间的高偶合度，应用开发除了关注应用本身的业务逻辑之外，还需要处理与别的应用之间的资源冲突关系，极大降低了应用的可扩展性，增大了维护成本；另外在一些复杂的场景下，这种任务通讯的方式甚至无法解决其中复杂的冲突关系；还存在第四类服务器集群资源调度方法，此类方法使用优先级的方式对多个任务进行优先顺序排列来解决有限的资源冲突访问问题，但是同样由于机器人的资源的多样性，以及机器人应用的复杂性，单一的通过应用的优先级这一维度已经不能满足机器人应用开发的需求。

发明内容

针对上述问题，本发明提出了一种多任务调度方法，其中，应用于一机器人，所述机器人中包括多个资源；包括：

步骤S1，按顺序依次获取若干个任务的资源调度请求；

步骤S2，按照一冲突仲裁策略对当前获取的所述资源调度请求进行冲突仲裁，以使得当前的所述资源调度请求得到一调度结果；

步骤S3，执行当前的所述资源调度请求对应的所述调度结果；

步骤S4，重复所述步骤S2～S3，直到得到并执行最后一个所述任务的所述资源调度请求对应的所述调度结果；

步骤S5，结束。

上述的多任务调度方法，其中，每个当前获取的所述任务均具有一预设的执行优先级；

所述步骤S2中，所述冲突仲裁策略包括一执行优先级判断子策略；

所述执行优先级判断子策略的判断机制具体为，判断当前获取的所述任务的所述执行优先级是否高于正在执行的其他所述任务；

若是，则所述调度结果为进行调度；若否，则所述调度结果为不进行调度。

上述的多任务调度方法，其中，所述步骤S2中，若判断当前获取的所述任务的执行优先级高于正在执行的其他所述任务时，则按照所述执行优先级的从大到小的顺序重新依次对其他正在执行的所述任务进行所述冲突仲裁，直到其他正在执行的所述任务中所述执行优先级最小的完成所述冲突仲裁，形成一稳态。

上述的多任务调度方法，其中，所述步骤S1中，每个所述任务分别来自于一个应用；

所述步骤S3中，执行当前的所述资源调度请求对应的所述调度结果的同时，还将所述调度结果反馈至对应的所述应用中。

上述的多任务调度方法，其中，所述步骤S3中，所述调度结果为不进行调度时生成有与冲突的任务的相关的冲突信息；

所述调度结果为不进行调度时，还将所述冲突信息反馈至对应的所述应用中。

上述的多任务调度方法，其中，所述资源中包括至少一个共享资源，每个所述共享资源具有一控制权焦点；

每个所述任务对应每个所述共享资源具有一预设的焦点优先级；

所述步骤S2中，所述冲突仲裁策略包括一焦点优先级判断子策略；

其中，所述焦点优先级判断子策略的判断机制具体为，判断当前获取的所述任务的对应所述共享资源具有的所述焦点优先级是否高于正在执行的其他所述任务；

上述的多任务调度方法，其中，每个所述共享资源预设有一共享任务数量上限。

上述的多任务调度方法，其中，所述步骤S4～S5中，当前获取的所述任务的冲突处理执行过程中，当多个正在运行的所述任务受到影响时，则把受到影响的所述任务按照所述执行优先级的高低从大到小的顺序放入冲突任务队列中，重新依次对这些受冲突任务进行所述冲突仲裁，直到所述冲突队列中为空，形成一稳态。

上述的多任务调度方法，其中，所述步骤S2中，采用一任务调度器完成所述冲突仲裁。

上述的多任务调度方法，其中，所述步骤S1中，若干所述任务的所述资源调度请求均串行排列在一消息列表中。

上述的多任务调度方法，其中，所述步骤S1中，每个所述任务均具有一新任务属性；

所述步骤S3中，当冲突产生时，所述冲突仲裁策略包括一新任务优先仲裁子策略；

所述新任务优先仲裁子策略的仲裁机制为：

判断当前获取的所述任务的所述执行优先级是否等于正在执行的其他所述任务，并且当前获取的所述任务是否是用户最新指派需要执行的任务；

若均是，则所述调度结果为进行调度；若任一为否，则所述调度结果为不进行调度。

上述的多任务调度方法，其中，每个当前获取的所述任务均已预先设置了需要占用的资源是否为对应的所述任务的核心资源，以及处所述核心资源以外的非核心资源；

所述冲突仲裁策略包括一核心资源冲突仲裁子策略；

所述核心资源仲裁子策略的仲裁机制为：

判断当前获取的所述任务的所有需要的所述核心资源是否均已获取到使用权；

若是，则无论其它所述任务需要的所述非核心资源是否获取到所述使用权，都将当前所述任务的调度结果设置为进行调度。

上述的多任务调度方法，其中，每一个所述资源均具有一预先设定的共享型属性值，用于指明对应的所述资源是否能够被多个任务共享使用。

有益效果：本发明提出的一种多任务调度方法，能够完成机器人的复杂资源环境下的多任务调度，实现对机器人的资源的最优化利用，有利于实现机器人的最优化控制，保证了机器人产品形成高质量的用户体验。

附图说明

图1为本发明一实施例中多任务调度方法的步骤流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行进一步说明。

在一个较佳的实施例中，如图1所示，提出了一种多任务调度方法，其中，可以应用于一机器人，机器人中包括多个资源；该多任务调度方法可以包括：

步骤S1，按顺序依次获取若干个任务的资源调度请求；

步骤S2，按照一冲突仲裁策略对当前获取的资源调度请求进行冲突仲裁，以使得当前的资源调度请求得到一调度结果；

步骤S3，执行当前的资源调度请求对应的调度结果；

步骤S4，重复步骤S2～S3，直到得到并执行最后一个任务的资源调度请求对应的调度结果；

步骤S5，结束。

上述技术方案中，由于机器人所要调度的资源环境更为复杂，因此，机器人在进行多个任务调度的时候，就需要对每个任务的资源调度请求进行冲突仲裁，从而在多个任务中决定需要优先执行的任务，或者能够对资源进行共享的任务，从而保证多任务环境下的机器人的稳定性和可靠性。

在一个较佳的实施例中，每个当前获取的任务均具有一预设的执行优先级；

步骤S2中，冲突仲裁策略包括一执行优先级判断子策略；

执行优先级判断子策略的判断机制具体为，判断当前获取的任务的执行优先级是否高于正在执行的其他任务；

若是，则调度结果为进行调度；若否，则调度结果为不进行调度。

上述技术方案中，举例来说，假设当前获取的是任务A，正在执行的是任务B，如若任务A的执行优先级的值为50，任务B的执行优先级的值为35，则可以判断任务A的执行优先级要高于任务B，此时的调度结果应为进行调度，执行该调度结果后，任务A可以打断任务B优先执行，任务B则延后执行；调度结果应具有至少两种状态，即进行调度状态和不进行调度状态。

上述实施例中，优选地，步骤S2中，若判断当前获取的任务的执行优先级高于正在执行的其他任务时，则按照执行优先级的从大到小的顺序重新依次对其他正在执行的任务进行冲突仲裁，直到其他正在执行的任务中执行优先级最小的完成冲突仲裁，形成一稳态。

上述技术方案中，完成上述的冲突仲裁循环后，每个任务都不再受到影响，此时可以认为形成了稳态或均衡，这个循环的过程可以视为是递归循环的过程。

上述实施例中，优选地，步骤S1中，每个任务分别来自于一个应用；

步骤S3中，执行当前的资源调度请求对应的调度结果的同时，还将调度结果反馈至对应的应用中。

上述技术方案中，应用该可以包括：后台应用、自动回充应用、舞蹈控制应用、语音聊天应用、安防警报应用等。

上述实施例中，优选地，步骤S3中，调度结果为不进行调度时生成有与冲突的任务的相关的冲突信息；

调度结果为不进行调度时，还将冲突信息反馈至对应的应用中。

上述技术方案中，收到反馈的应用可以根据冲突信息进行分析，选择重新发起任务的时机。

在一个较佳的实施例中，资源中包括至少一个共享资源，每个共享资源具有一控制权焦点；

每个任务对应每个共享资源具有一预设的焦点优先级；

步骤S2中，冲突仲裁策略包括一焦点优先级判断子策略；

其中，焦点优先级判断子策略的判断机制具体为，判断当前获取的任务的对应共享资源具有的焦点优先级是否高于正在执行的其他任务；

上述技术方案中，由于针对的是共享资源，假设当前获取的任务C的焦点优先级高于正在执行的任务D，则调度结果应为进行调度，执行后任务D并未停止，而是与任务C共享至少一个同样的资源，但此时任务C取得该资源的控制权焦点；举例来说，收音机的控制权焦点即为收音机的音量，焦点优先权大的任务可以占用收音机这一资源的较大音量，但不会打断正在执行的其他任务占用收音机的较小音量。

上述实施例中，优选地，每个共享资源预设有一共享任务数量上限，从而避免过多的任务占用同一个资源。

上述实施例中，优选地，步骤S4～S5中，当前获取的任务的冲突处理执行过程中，当多个正在运行的任务受到影响时，则把受到影响的任务按照执行优先级的高低从大到小的顺序放入冲突任务队列中，重新依次对这些受冲突任务进行冲突仲裁，直到冲突队列中为空，形成一稳态。

在一个较佳的实施例中，步骤S2中，可以采用一任务调度器完成冲突仲裁，独立的任务调度器能够便于对冲突仲裁策略进行调整或更换。

在一个较佳的实施例中，步骤S1中，若干任务的资源调度请求可以均串行排列在一消息列表中。

在一个较佳的实施例中，步骤S1中，每个任务均具有一新任务属性；

步骤S3中，当冲突产生时，冲突仲裁策略包括一新任务优先仲裁子策略；

新任务优先仲裁子策略的仲裁机制为：

判断当前获取的任务的执行优先级是否等于正在执行的其他任务，并且当前获取的任务是否是用户最新指派需要执行的任务；

若均是，则调度结果为进行调度；若任一为否，则调度结果为不进行调度。

在一个较佳的实施例中，每个当前获取的任务均已预先设置了需要占用的资源是否为对应的任务的核心资源，以及处核心资源以外的非核心资源；

冲突仲裁策略包括一核心资源冲突仲裁子策略；

核心资源仲裁子策略的仲裁机制为：

判断当前获取的任务的所有需要的核心资源是否均已获取到使用权；

若是，则无论其它任务需要的非核心资源是否获取到使用权，都将当前任务的调度结果设置为进行调度。

在一个较佳的实施例中，每一个资源均具有一预先设定的共享型属性值，用于指明对应的资源是否能够被多个任务共享使用。

具体地，上述的几个实施例还可以相互结合，形成如下表所示的资源占用情况：

上表中，左侧一列为资源，上侧一行为任务/应用。

综上所述，本发明提出的一种多任务调度方法，应用于一机器人，机器人中包括多个资源；包括：步骤S1，按顺序依次获取若干个任务的资源调度请求；步骤S2，按照一冲突仲裁策略对当前获取的资源调度请求进行冲突仲裁，以使得当前的资源调度请求得到一调度结果；步骤S3，执行当前的资源调度请求对应的调度结果；步骤S4，重复步骤S2～S3，直到得到并执行最后一个任务的资源调度请求对应的调度结果；步骤S5，结束；能够完成机器人的复杂资源环境下的多任务调度，实现对机器人的资源的最优化利用，有利于实现机器人的最优化控制，保证了机器人产品形成高质量的用户体验。

通过说明和附图，给出了具体实施方式的特定结构的典型实施例，基于本发明精神，还可作其他的转换。尽管上述发明提出了现有的较佳实施例，然而，这些内容并不作为局限。

对于本领域的技术人员而言，阅读上述说明后，各种变化和修正无疑将显而易见。因此，所附的权利要求书应看作是涵盖本发明的真实意图和范围的全部变化和修正。在权利要求书范围内任何和所有等价的范围与内容，都应认为仍属本发明的意图和范围内。

Claims

1.一种多任务调度方法，其特征在于，应用于一机器人，所述机器人中包括多个资源；包括：

步骤S1，按顺序依次获取若干个任务的资源调度请求；

步骤S5，结束；

所述资源中包括至少一个共享资源，每个所述共享资源具有一控制权焦点；

若是，则所述调度结果为进行调度；若否，则所述调度结果为不进行调度；

当所述调度结果为进行调度时，将所述共享资源中的所述控制权焦点的大部分占用量调度给当前获取的所述任务，并将所述共享资源中的所述控制权焦点的小部分占用量保留给正在执行的其他所述任务。

2.根据权利要求1所述的多任务调度方法，其特征在于，每个当前获取的所述任务均具有一预设的执行优先级；

3.根据权利要求2所述的多任务调度方法，其特征在于，所述步骤S2中，若判断当前获取的所述任务的执行优先级高于正在执行的其他所述任务时，则按照所述执行优先级的从大到小的顺序重新依次对其他正在执行的所述任务进行所述冲突仲裁，直到其他正在执行的所述任务中所述执行优先级最小的完成所述冲突仲裁，形成一稳态。

4.根据权利要求2所述的多任务调度方法，其特征在于，所述步骤S1中，每个所述任务分别来自于一个应用；

5.根据权利要求4所述的多任务调度方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述调度结果为不进行调度时生成有与冲突的任务的相关的冲突信息；

6.根据权利要求1所述的多任务调度方法，其特征在于，每个所述共享资源预设有一共享任务数量上限。

7.根据权利要求2所述的多任务调度方法，其特征在于，所述步骤S4～S5中，当前获取的所述任务的冲突处理执行过程中，当多个正在运行的所述任务受到影响时，则把受到影响的所述任务按照所述执行优先级的高低从大到小的顺序放入冲突任务队列中，重新依次对这些受冲突任务进行所述冲突仲裁，直到所述冲突队列中为空，形成一稳态。

8.根据权利要求1所述的多任务调度方法，其特征在于，所述步骤S2中，采用一任务调度器完成所述冲突仲裁。

9.根据权利要求1所述的多任务调度方法，其特征在于，所述步骤S1中，若干所述任务的所述资源调度请求均串行排列在一消息列表中。

10.根据权利要求1所述的多任务调度方法，其特征在于，所述步骤S1中，每个所述任务均具有一新任务属性；

所述新任务优先仲裁子策略的仲裁机制为：

11.根据权利要求1所述的多任务调度方法，其特征在于，每个当前获取的所述任务均已预先设置了需要占用的资源是否为对应的所述任务的核心资源，以及处所述核心资源以外的非核心资源；

所述冲突仲裁策略包括一核心资源冲突仲裁子策略；

所述核心资源仲裁子策略的仲裁机制为：

12.根据权利要求1所述的多任务调度方法，其特征在于，每一个所述资源均具有一预先设定的共享型属性值，用于指明对应的所述资源是否能够被多个任务共享使用。