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我也要
在上一篇命令模式实践前奏篇中对业务场景进行描述，对业务需求进行了抽象的分析，并简述了第一版的实现。接下来使用设计模式中的思想对硬件控制模块进行重构，目标是达到易扩展，便于维护。
也可能算作详细设计吧
基于上一篇的场景和需求的分析，对整个硬件控制过程可以抽象为以下部分：
过程中需要记录关键日志以及审计日志。
任务获取可以分为两种形式：主动获取、被动获取。差异点体现如下：
| - | 主动获取 | 被动获取 |
|---|---|---|
| 特点 | 自主调度 识别自身压力 |
实现逻辑简单 需要识别自身压力，并反馈到外部 |
在这里，重构过程中通过被动方式实现，代码对外提供任务读取接口，需要外部业务方实现接口，共WCS内部调度读取。接口代码如下：
设计模式-命令模式实战之WCS核心控制重构（四）
基于命令模式实现的硬件控制框架，解决命令的可靠执行和顺序执行，以及横向扩展等
AGV的地图管理，wcs调度系统，wms系统。
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立体仓库WCS控制系统-AGV通信代码
string str = "任务下发,WCS->NT8000(q-Message),ikey:" + p.ikey.ToString() + "fromStation:" + p.fromStation.ToString() + "toStation:" + p.toStation.ToString();if (nt8000.Connect(_ServerAddr, _ServerPort)) QueueSpeech.AddQueue(string.Format("与NT8000重连成功"));
智能仓储WCS调度监控系统设计与实时可视化实战
为提升调度逻辑的灵活性与可维护性，越来越多企业选择将部分调度策略外置于规则引擎中，实现业务规则与核心代码分离。以Drools为例，可定义如下规则片段：whenthenendwhenthenend逻辑分析- 第一条规则确保高优先级任务优先执行；- 第二条防止低电量AGV被指派长距离任务，避免途中耗尽。规则引擎与自定义调度器通过Java API集成：// 触发规则过滤与优先级调整之后将规则输出的结果传递给路径规划模块进行最终决策。
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一文看懂—Agent多智能体协作
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电机传动机构的转矩与惯量折算
参考《工业运动控制》
NVIDIA Jetson Orin Nano Super刷机避坑指南：从虚拟机配置到NVMe烧录实战
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