机器人通讯

本章会详细介绍机器人和DaoAI机器人视觉认知系统之间的通讯协议。

备注

DaoAI机器人程序所用的计量单位为毫米-mm, 旋转计量单位为度-°
该协议只适用于DaoAI网页版机器人视觉认知系统软件

机器人和DaoAI机器人视觉认知系统之间以发送指令 ↔️ 接收程序回应的模式交换信息，其中机器人充当客户端，DaoAI机器人视觉认知系统充当服务器。机器人向视觉认知系统发送请求，例如进行探测流程，视觉认知系统在完成一系列操作后用相应的指令进行回复。所有请求和等待都是同步的（单线程），在收到前一个等待的回应之前，应确保机器人在此期间不发送任何新请求。

连接详细信息 

类型/Type	TCP/IP socket
端口/Port	6969 (TCP)
字节顺序/Byte order	Network order (big endian)

一旦视觉认知系统启动，它就会侦听TCP端口 6969 并等待，直到机器人发起连接。这是在机器人端通过打开对视觉认知系统的IP地址和给定端口的TCP套接字来完成的。

可以在视觉认知系统的网络设置中找到并更改视觉认知系统系统的IP地址。

协议/Protocol 

视觉认知系统和机器人之间的指令和回应消息都是固定长度的。因为消息协议的长度是固定的，即使机器人短的编程功能有限，也会比较容易实现。

备注

请求和回应消息具有固定长度，并且没有开始和/或结束字符。虽然TCP/IP协议可防止数据丢失，但机器人客户端实现负责通过计算发送/接收的字节数并与预期的消息大小进行比较来跟踪消息之间的边界。

请求和回应消息由多个字段组成，每个字段为一个 int32 (4 bytes)。浮点数据（如距离和角度）将乘以一个恒定系数 MULT = 10000 , 再作为int32发送。然后，接收端通过将接收的值除以该系数来解码此字段。负数使用二进制补码进行编码。

请求消息 

从机器人发送到视觉认知系统的指令消息长度为48个字节，由以下字段组成：

请求消息结构
字段	类型	长度	描述
Position/位置字段	int32[3]	12 bytes	机器人法兰位置 (XYZ，以毫米为单位) 用右手机器人底座表示。每个字段都必须乘以MULT系数.
Orientation/旋转字段	int32[4]	16 bytes	机器人法兰方向用右手机器人底座框架表示。方向编码和单位取决于所选的方向约定。每个字段都必须乘以 MULT系数.
command/指令字段	int32[4]	16 bytes	请求指令
payload/载荷字段	int32[2]	8 bytes	可选的有效载荷字段。
meta	int32[2]	8 bytes	meta_1，即消息的倒数第二个字段，应发送机器人的类型，meta_2，即消息的最后一个字段，应发送机器人协议版本。详细信息请参阅本文Meta消息说明。

所有字段都是必填的，并且必须为每个请求设置合理的值。有效载荷字段只对某写流程和指令有效。无效的字段请赋予零。

指令字段command可以控制视觉认知系统执行不同的流程。下面将更详细地解释可能的指令及其对应的回应消息。

回应消息 

除姿势更新请求外，所有请求指令都使用64字节长的回应消息进行应答，其结构如下：

回应消息结构
字段	类型	长度	描述
Position/位置字段	int32[3]	12 bytes	物体位置或拾取点偏移平移(XYZ，单位为毫米)，具体取决于回应状态。另请参阅更详细的指令说明。每个值都必须除以MULT。
Orientation/旋转字段	int32[4]	16 bytes	物体方向或拾取点偏移旋转，具体取决于回应状态。另请参阅更详细的指令说明。编码和单位取决于所选的定向约定，并且必须用MULT除以。
payload/载荷字段	int32[6]	24 bytes	可选的有效载荷字段。编码和单位取决于所选的定向约定，并且必须用MULT除以。
status/状态字段	int32	4 bytes	定义的状态值之一。
meta	int32[2]	8 bytes	meta_1，即消息的倒数第二个字段，应发送机器人的类型，meta_2，即消息的最后一个字段，应发送机器人协议版本。详细信息请参阅本文Meta消息说明。

并非每个指令回应都传达姿态信息或附加有效载荷。状态字段可以用来控制position、orientation和payload字段的解读方式。在以下各节中，将更详细地说明各个指令及其对应的回应。

备注

Orientation字段四位整数顺序说明：: 目前视觉认知系统对支持机器人所用的 Orientation/定位字段收发顺序为
ABB: 四元数，字节分别是[x, y, z, w] 或 (q2,q3,q4,q1)；WeRobotics视觉认知系统的四元数顺序为 [x, y, z, w]，部分系统使用四元数的顺序为 [w, x, y, z]，所以在发送和接收四元数时需要注意顺序。
UR: AxisAngle(轴线角) [rx, ry, rz, 0]
Staubli, Aubo, Dobot, Mitsubishi: Euler(欧拉角) XYZ旋转，字节分别是[rx, ry, rz, 0]
Hanwha, Kuka, Yaskawa: Euler(欧拉角)ZYX旋转，字节分别是[rx, ry, rz, 0]
Efort: Euler(欧拉角)ZYZ旋转顺序，字节分别是[rz, ry, rz, 0]

可用指令(Command)

RC_NO_COMMAND = -1 (机器人姿势更新)

将当前的机器人法兰姿势发送给视觉认知系统。视觉认知系统使用此信息来确定机器人是否仍处于连接状态，以及更新视觉认知系统网络界面中的3D视图。

RC_START_MANUAL_CALIBRATION = 1 

发送校准模式开始指令到视觉，此指令属于机器人和视觉认知系统的握手。视觉认知系统可以处于CALIBRATION 模式

当视觉发送的指令并非以下的指令时，视觉所在的流程与机器人不符，机器人需重新发送 RC_START_MANUAL_CALIBRATION = 1 ，并重新进行此握手。

回应

字段

模式

描述

状态

DAOAI_MODE_CALIBRATION= 10

视觉认知系统处于手动、引导校准流程

RC_STOP_MANUAL_CALIBRATION = 2 

触发视觉认知系统停止校准板图像采集和累积流程。请注意，发送此指令时，视觉认知系统必须处于校准模式。

回应

字段

模式

描述

状态

DAOAI_DONE_CALIBRATION = 33

视觉认知系统终止校准模式

RC_START_AUTO_CALIBRATION = 4 

发送校准模式开始指令到视觉，此指令属于机器人和视觉认知系统的握手。视觉认知系统可以处于自动校准模式。

当视觉发送的指令并非以下的指令时，视觉所在的流程与机器人不符，机器人需重新发送此指令进行握手。

回应

字段

模式

描述

状态

DAOAI_MODE_AUTO_CALIBRATION = 11

视觉认知系统处于自动校准图像采集和累计流程。

RC_MANUAL_ACCUMULATE_POSE = 6 

请求视觉认知系统进入图像采集和累计流程，进行校准。若视觉发送的指令非以下指令，则机器人与视觉处于不同的模式/流程，机器人将发送 RC_START_MANUAL_CALIBRATION = 1（手动校准），并重新回到校准流程的握手状态。

回应

字段

模式

描述

状态

DAOAI_MODE_CALIBRATION = 10

视觉认知系统处于手动校准模式

RC_AUTO_ACCUMULATE_POSE = 7 

请求视觉认知系统进入图像采集和累计流程，进行校准。若视觉发送的指令非以下指令，则机器人与视觉处于不同的模式/流程，机器人将发送 RC_START_AUTO_CALIBRATION = 4（自动校准），并重新回到校准流程的握手状态。

回应

字段

模式

描述

状态

DAOAI_MODE_AUTO_CALIBRATION = 11

视觉认知系统处于自动校准图像采集和累计流程。

状态

DAOAI_DONE_AUTO_CALIBRATION = 33

视觉认知系统以获得足够多的校准点位，回馈机器人停止校准

RC_GUIDANCE_CALIBRATION = 10 

机器人发送此指令到视觉用以发送引导校准的位姿，视觉会接收位姿信息，不会给予回应。

RC_DAOAI_CAPTURE_AND_PROCESS = 20 

请求视觉认知系统进行探测流程，让视觉拍照并识别流程。此消息必须含有机器人目前的位姿信息。

回应

字段

模式

描述

状态

DAOAI_DETECTION_MODE = 5

视觉认知系统回馈握手信息，认知目前处于拍照并识别流程。

RC_DAOAI_PICK_POSE = 21 

请求视觉认知系统发送物体位姿；此指令只出现在 DAOAI_DETECTION = 5 之后。当视觉探测并发送了位姿给机器人后，机器人进行抓取，然后重复回复视觉 RC_DAOAI_PICK_POSE = 21 请求下一个物体的位姿。

回应

字段

模式

描述

状态

DAOAI_OBJECTS_FOUND = 2

视觉认知系统探测到物体并把物体抓取位姿回复到机器人，机器人将根据位姿进行抓取。

状态

DAOAI_NO_OBJECT_FOUND = 3

视觉认知系统探测不到物体回复到机器人，机器人将根据当前脚本进入下一阶段。

状态

DAOAI_NO_COLLISION_FREE_POSE= 4

视觉认知系统回馈错误信息，避碰模块无法找到任何安全位姿，机器人将根据脚本进入不同的阶段。

RC_DAOAI_DROP_POSE = 22 

请求视觉认知系统发送物体位姿；此指令只出现在 DAOAI_DETECTION = 5 之后。当视觉探测并发送了位姿给机器人后，机器人进行抓取，然后回复视觉 RC_DAOAI_GET_NEXT_OBJECT = 21 请求下一个物体的位姿。

回应

字段

模式

描述

状态

DAOAI_OBJECTS_FOUND = 2

视觉认知系统探测到物体并把物体抓取位姿回复到机器人，机器人将根据位姿进行抓取。

状态

DAOAI_NO_OBJECT_FOUND = 3

视觉认知系统探测不到物体回复到机器人，机器人将根据当前脚本进入下一阶段。

状态

DAOAI_NO_COLLISION_FREE_POSE= 4

视觉认知系统回馈错误信息，避碰模块无法找到任何安全位姿，机器人将根据脚本进入不同的阶段。

RC_SWITCH_CONFIG = 69

请求视觉认知系统切换相机配置；此指令发送到视觉端时，视觉会根据消息中的载荷字段1（payload_1）的整数，切换相机配置。此相机配置会在视觉端上设置好，根据整数切换用户预设的配置。如：payload_1 = 1，切换 config_1；payload_1 = 3，切换 config_3等。

回应

字段

模式

描述

状态

DAOAI_SWITCH_CONFIG_SUCCESS = 66

切换相机配置成功

状态

DAOAI_SWITCH_CONFIG_FAIL = 67

切换相机配置失败

载荷字段 Payload 

载荷字段在抓和放时，所表示的意思并不相同：payload_1会被用作基本的抓放信息交换，抓的时候payload_1 代表的是剩余物体数量：如在场景中探测到了5个物体，第一个位姿发送时payload_1 = 5；放的时候payload_1 代表的是物体的种类（在没有分类时此payload可被忽略或者用于其他用途）：如在场景中会出现5类物体，此次抓取到的是第四类物体 payload_1 = 4。

警告

在抓取时：

DaoAI机器人视觉认知系统给机器人发送的payload_1：代表 物体的剩余数量。

机器人给 DaoAI机器人视觉认知系统发送的payload_1：代表 执行task的id。

例：DaoAI机器人视觉认知系统有2个task; task_1 的id 为0，task_2的id为1。想要执行task_1时，机器人的payload_1就应该为0。想要执行task_2时，机器人的payload_1就应该为1。

其他的payload可根据用户具体案例自由使用。

全局常量 

机器人发送指令常量 

RC_DAOAI_NO_COMMAND                               = -1

# Manual Calibration/ Guidance Calibration
RC_START_MANUAL_CALIBRATION                       = 1
RC_STOP_MANUAL_CALIBRATION                        = 2
RC_MANUAL_ACCUMULATE_POSE                         = 6
# Auto Calibration
RC_START_AUTO_CALIBRATION                         = 4
RC_AUTO_ACCUMULATE_POSE                           = 7
RC_GUIDANCE_CALIBRATION                           = 10

# Picking
RC_DAOAI_CAPTURE_AND_PROCESS_ASYNC                = 19
RC_DAOAI_CAPTURE_AND_PROCESS                      = 20
RC_DAOAI_PICK_POSE                                = 21
RC_DAOAI_DROP_POSE                                = 22

#Teach
RC_SEND_POSE                                      = 30

#Camera Config
RC_SWITCH_CONFIG                                  = 69

机器人视觉认知系统回应常量 

DAOAI_UNKNOWN_COMMAND                              = -1

#视觉认知系统抓取校准流程
DAOAI_OBJECTS_FOUND                                = 2
DAOAI_NO_OBJECT_FOUND                              = 3
DAOAI_NO_COLLISION_FREE_POSE                       = 4
DAOAI_CAPTURE_SUCCESS                              = 5
DAOAI_DROP_OFF_POSE                                = 6

#视觉认知系统处于手动校准流程
DAOAI_MODE_CALIBRATION                             = 10
#视觉认知系统处于自动校准流程
DAOAI_MODE_AUTO_CALIBRATION                        = 11

#Teach pose status
DAOAI_REAL_TEACH_POSE                              = 14
DAOAI_DONE_TEACH_POSE                              = 15

#终止指令
DAOAI_DONE_CALIBRATION                             = 33

#相机配置更换
DAOAI_SWITCH_CONFIG_SUCCESS                        = 66
DAOAI_SWITCH_CONFIG_FAIL                           = 67

接口/Interface 

下文提出了一个应用程序接口，供程序员在集成新机器人时使用。从高层次来看，应用程序接口包括以下功能：

Global Variables/全局变量
Initialization/初始化设置
Networking/收发和通讯
Calibration/校准函数
Pick & Place/抓放函数

以下为机器人端的脚本函数示例，均为伪代码：

Global Variables/全局变量 

所有的接口函数都会使用以下所以的全局变量：

mult=10000
#UR Robot type = 7
DAOAI_ROBOT_TYPE = 7
DAOAI_META_VERSION = 1

#Pose Object
daoai_tcp_pose = p[0,0,0,0,0,0]
daoai_payload_1 = 0
daoai_payload_2 = 0
daoai_payload_3 = 0
daoai_payload_4 = 0
daoai_payload_5 = 0
daoai_payload_6 = 0
daoai_socket_name = "daoai"
daoai_socket

daoai_status = 0
daoai_r_command = 0

daoai_task_id = 0
daoai_num_remaining_objects = 0

Initialization 

daoai_init(IP, port)

Parameters:

IP: string（字符串） → 连接目标的IP地址

port: int （整数）→ 连接目标的端口，通常默认为：“6969”

Info:

机器人使用此函数建立Socket，设置IP和端口

Return type:

Boolean（布尔值）：成功打开Socket后返回True。

Pseudo-code:
def daoai_init(ip, port):
        if (not socket_open(daoai_ip, daoai_port, daoai_socket_name)):
            #if open socket failed, return false
            return False
        end

        return True
end

Networking/收发和通讯 

send_robot_data()

Parameters:

N/A

Info:

机器人发送数据至视觉

Return type:

Void

Pseudo-code:

def send_robot_data():
    sync()
    #synchronization for multi-threading

    pose = actual_pose
    #assign actual robot pose to variable "pose"

    acquire_lock
    #lock the block of data, prevent value changes during sending

    assign_data_to_msg_block
    #assign all necessary data to the sending block

    release_lock
    sync()
end

recv_robot_data()

Parameters:

N/A

Info:

机器人发送数据至视觉

Return type:

Void

Pseudo-code:

def send_robot_data():
    sync()
    #synchronization for multi-threading

    pose = actual_pose
    #assign actual robot pose to variable "pose"

    acquire_lock
    #lock the block of data, prevent value changes during sending

    assign_data_to_msg_block
    #assign all necessary data to the sending block

    release_lock
    sync()
end

N/A

Info:

机器人使用此函数引导视觉系统开始手动校准流程。

Return type:

Boolean（布尔值）：成功启动校准程序后返回True。

Pseudo-code:

def daoai_start_manual_calibration():
    #Set command as "Start Manual Calibration"
    daoai_r_command = RC_START_MANUAL_CALIBRATION

    send_robot_data()
    recv_daoai_data()

    if (daoai_status != DAOAI_MODE_CALIBRATION):
        #check rsponse from Vision, if incorrect, terminate the process
        return False
    end

    return True
end

daoai_manual_accumulate_calibration()

Parameters:

N/A

Info:

机器人使用此函数累计校准位姿。

Return type:

Boolean（布尔值）：成功累计校准数据后返回True。当校准流程结束时、累计失败时返回False。

Pseudo-code:

def daoai_manual_accumulate_calibration():
    #Set command as "Accumulate Calibration poses"
    daoai_r_command = RC_MANUAL_ACCUMULATE_POSE

    send_robot_data()
    recv_daoai_data()

    if (daoai_status != DAOAI_MODE_CALIBRATION):
        #check response from Vision, if incorrect, terminate the process
        return False
    end

    if (daoai_status == DAOAI_DONE_CALIBRATION):
        #check rsponse from Vision, Vision sends "end" command, terminate the process
        return False
    end

    return True
end

daoai_stop_manual_calibration()

Parameters:

N/A

Info:

机器人使用此函数示意视觉系统停止校准。

Return type:

Boolean（布尔值）：成功发送停止信息给视觉系统后返回True。

Pseudo-code:
def daoai_stop_manual_calibration():
    daoai_r_command = RC_STOP_MANUAL_CALIBRATION

    send_robot_data()
    popup("DaoAI Done Calibration.", title = "WARNING", warning = True, blocking = False)
    return True
end

Guidance Calibration:

daoai_guidance_accumulate_calibration()

Parameters:

N/A

Info:

机器人使用此函数与视觉系统进行引导校准流程。每次收集位姿需要运行一次。

Return type:

Boolean（布尔值）：返回True。不需要视觉回应任何消息。

Pseudo-code:
def daoai_guidance_accumulate_calibration():
    daoai_r_command = RC_GUIDANCE_CALIBRATION

    send_robot_data()

    return True
end

Auto Calibration:

daoai_start_auto_calibration()

Parameters:

N/A

Info:

机器人使用此函数请求视觉系统进行拍照和计算。

Return type:

Boolean（布尔值）：成功启动自动校准程序后返回True。

Pseudo-code:

def daoai_start_auto_calibration():
    daoai_r_command = RC_START_AUTO_CALIBRATION

    send_robot_data()
    recv_daoai_data()

    if (daoai_status != DAOAI_MODE_AUTO_CALIBRATION):
        #Not in Auto calibration process, terminate
        return False
    end

    return True
end

daoai_auto_accumulate()

Parameters:

N/A

Info:

机器人使用此函数与视觉系统进行引导校准流程。每次收集位姿需要运行一次。

Return type:

Boolean（布尔值）：返回True。不需要视觉回应任何消息。

Pseudo-code:
def daoai_auto_accumulate():
    daoai_r_command = RC_AUTO_ACCUMULATE_POSE

    send_robot_data()
    recv_daoai_data()

    if (daoai_status == DAOAI_DONE_CALIBRATION):
        #auto calibration done
        return False

    end
    return True
end

Camera Capture 

daoai_capture_and_process_async()

Parameters:

N/A

Info:

机器人使用此函数请求视觉拍照并检测, 该函数不会阻塞机器人脚本，视觉会立即回复并执行拍照和检测。

Return type:

Boolean（布尔值）：请求拍照和物体检测后，视觉认知系统成功开始后返回true。
def daoai_capture_and_process_async():
    daoai_r_command = RC_DAOAI_CAPTURE_AND_PROCESS_ASYNC
    daoai_payload_1 = task_id #specify the vision task id
    send_robot_data()
    recv_daoai_data() #wait the response that the vision started
    if (daoai_status == DAOAI_CAPTURE_SUCCESS):
        return True
    end
    popup("DaoAI Image Capture Failed.", title="WARNING", warning=True, blocking=True)
    return False
end

daoai_capture_and_process()

Parameters:

N/A

Info:

机器人使用此函数请求视觉拍照并检测。机器人在拍照期间会等待。

Return type:

Boolean（布尔值）：请求拍照和物体检测后，视觉认知系统成功开始后返回true。

Pseudo-code:

def daoai_capture_and_process():
    daoai_r_command = RC_DAOAI_CAPTURE_AND_PROCESS
    daoai_payload_1 = daoai_task_id #specify the vision task id
    send_robot_data()
    recv_daoai_data() #wait the response that the vision started
    if (daoai_status == DAOAI_CAPTURE_SUCCESS):
        return True
    end
    popup("DaoAI Image Capture Failed.", title="WARNING", warning=True, blocking=True)
    return False
end

Pick 

daoai_get_picking_pose()

Parameters:

N/A

Info:

机器人使用此函数请求视觉发送抓取位姿。机器人会等待直到视觉认知系统完成物体检测。该函数通常是运行daoai_capture_and_process() 之后使用。每次运行会返回一个抓取位姿。

调用该函数后收到的视觉回复，payload_1 为物体剩余数量（包括当前）；payload_2 为物体标签码，用于区分物体种类。

Return type:

Boolean（布尔值）：成功检测到至少一个物体并获取抓取位姿后返回True。

Pseudo-code:

def daoai_get_picking_pose():
    daoai_r_command = RC_DAOAI_PICK_POSE
    daoai_payload_1 = daoai_task_id #specify the task id for which vision will perform
    send_robot_data()
    recv_daoai_data()
    daoai_num_remaining_objects = daoai_payload_1

    if (daoai_status == DAOAI_NO_OBJECT_FOUND):
        #No objects found, Failed to find pick position, terminate
        popup("NO OBJECTS FOUND.", title="WARNING", warning=True, blocking=True)
        return False
    end

    if (daoai_status == DAOAI_NO_COLLISION_FREE_POSE):
        #No collision free path of pick pose, terminate
        popup("NO Collision-free PICK pose.", title="WARNING", warning=True, blocking=True)
        return False
    end

    if(daoai_payload_1 <= 0):
        #Not enough occurence of objects in scene
        popup("NO OBJECTS FOUND.", title="WARNING", warning=True, blocking=True)
        return False
    end

    #setup pick pose
    pick_pose = daoai_tcp_pose

    return True
end

Place 

daoai_get_placing_pose()

Parameters:

N/A

Info:

机器人使用此函数请求视觉发送放置位姿。机器人会等待直到视觉认知系统完成物体检测。该函数通常是运行daoai_capture_and_process() 之后使用。每次运行会返回一个放置位姿。

Return type:

Boolean（布尔值）：成功检测到至少一个物体并获取放置位姿后返回True。

Pseudo-code:

def daoai_get_placing_pose():
    daoai_r_command = RC_DAOAI_DROP_POSE
    daoai_payload_1 = daoai_task_id #specify the task id for which vision will perform
    send_robot_data()
    recv_daoai_data()
    daoai_num_remaining_objects = daoai_payload_1

    if (daoai_status == DAOAI_NO_OBJECT_FOUND):
        #No anchor found, Failed to find place position, terminate
        popup("NO ANCHOR FOUND.", title="WARNING", warning=True, blocking=True)
        return False
    end

    if(daoai_payload_1 <= 0):
        #Not enough occurence of objects in scene
        popup("NO ANCHOR FOUND.", title="WARNING", warning=True, blocking=True)
        return False
    end

    #setup pick pose
    pick_pose = daoai_tcp_pose

    return True
end

switch camera config 

daoai_cam_config(id)

Parameters:

int: id 代表了在机器人视觉认知系统的任务检测的高级参数中，设置的相机配置id

Info:

机器人使用此函数请求视觉切换相机配置。使用该函数前，需要首先在机器人视觉认知系统对应的任务中启用自适应相机配置，选择并配置根据机器人命令加载配置，配置了相应的相机配置后，才可以调用并进行切换。

Return type:

Boolean（布尔值）：成功检测到至少一个物体并获取放置位姿后返回True。

Pseudo-code:

def daoai_cam_config(id):
payload_1 = id daoai_r_command = RC_SWITCH_CONFIG send_robot_data() recv_daoai_data() #wait the response that the vision started if (daoai_status == DAOAI_SWITCH_CONFIG_SUCCESS): return True end if (daoai_status == DAOAI_SWITCH_CONFIG_FAIL): #Failed to switch config popup(“DaoAI switch camera config failed, please check your configs.”, title=”WARNING”, warning=True, blocking=True) end return False

end

Helper 

daoai_remaining_objects()

Parameters:

N/A

Info:

机器人使用此函数查看剩余的可抓取物体数量，需要先运行daoai_capture_and_process() 和 daoai_get_picking_pose()。

Return type:

Int（整数值）：返回剩余的抓取点位的数量。

Pseudo-code:
def daoai_remaining_objects():
    return daoai_num_remaining_objects
end

daoai_switch_task(id)

Parameters:

Int（整数值）：需要切换到的task id

Info:

机器人使用此函数切换task id，之后的capture_and_process()和daoai_get_picking_pose() 都会对应vision的task id。程序开始时，默认的task_id 为0。

Return type:

Void：无返回值

Pseudo-code:
def daoai_switch_job(id):
    daoai_task_id = id
end

消息元数据/Message metadata 

为保证机器人和视觉认知系统之间对数据的正确解读，以下元数据始终与请求和回应消息一起发送：

Metadata message
字段	值/描述
meta_1	ABB = 0 Fanuc = 1 Hanwha = 2 Kuka = 3 Omron_TM = 4 Siemens_PLC = 5 Staubli = 6 UR = 7 Yaskawa = 8 Efort = 9 Aubo = 10 Dobot = 11 Mitsubishi = 12 Other = 99
meta_2	meta_2，即最后一个字段，代表机器人的版本和视觉认知系统之间的协议版本号. 目前的版本号 = 2

通信流程示例 

手动校准通信示例 

设置好机器人脚本中所有的校准位姿。
机器人使用 RC_START_MANUAL_CALIBRATION 发送开始校准指令到视觉认知系统。
视觉回复 DAOAI_MODE_CALIBRATION 确认正处于手动校准模式。
机器人使用 RC_MANUAL_ACCUMULATE_POSE 指令让视觉认知系统进入累计流程。视觉进行储存并回复 DAOAI_MODE_CALIBRATION 让机器人继续进行下一个位姿移动。
在累计流程结束时机器人发送 RC_STOP_MANUAL_CALIBRATION 表示已结束校准流程。

#Robot Program
    Popup("Start Manual Calibration")
    If daoai_start_manual_calibration()
        MoveJ
            # Waypoints should be setup before running the script
            Waypoint_1

            #Wait 2 seconds in order to minimize the vabration of the
            # calibration board after each movements
            Wait: 2.0
    #Accumulate the pose
    daoai_manual_accumulate_calibration()

    #Repeats
    ......

    MoveJ
        Waypoint_9
        Wait: 2.0
    daoai_manual_accumulate_calibration()
    Wait: 2.0
    daoai_stop_manual_calibration()
    daoai_socket_close()

引导校准通信示例 

设置好第一个校准位姿。
机器人使用 RC_GUIDANCE_CALIBRATION 发送开始引导校准指令到视觉认知系统。
视觉会进行拍摄并计算出下一个位姿，而且会对当前位姿作出提议，用户需根据视觉的提示移动机器人到更理想的位姿：
视觉判定当前校准位姿的成相是优良的，视觉会回复 DAOAI_GUIDANCE_CALIBRATION_GOOD 给机器人，并显示下一个推荐的位姿，用户需移动到推荐位姿；
视觉判定当前校准位姿的成相是较差的，视觉会回复 DAOAI_GUIDANCE_CALIBRATION_BAD 给机器人，并显示该如何改进当前位姿，重新移动并采集和计算；
重复步骤2-3直到视觉收集到足够的校准位姿。
在累计流程结束时视觉向机器人发送 DAOAI_DONE_GUIDANCE_CALIBRATION 使机器人结束校准流程。

Robot Program
  MoveJ
    Waypoint_1
  daoai_guidance_accumulate_calibration()
  daoai_socket_close()

自动校准通信示例 

设置好第一个校准位姿。
机器人使用 RC_START_AUTO_CALIBRATION 发送开始自动校准指令到视觉认知系统，并发送当前机器人位姿。
在确认视觉认知系统处于正确的流程后，回复机器人 DAOAI_MODE_AUTO_CALIBRATION 进入采集图像和累计流程。
机器人使用 RC_ACCUMULATE_POSE 指令让视觉认知系统进入累计流程。视觉进行储存计算出下一个校准位姿，并回复 DAOAI_MODE_AUTO_CALIBRATION 移动机器人到下一个位姿。
在累计流程结束时视觉向机器人发送 DAOAI_DONE_AUTO_CALIBRATION 使机器人结束校准流程。

Robot Program
    Popup("Start Auto Calibration"")
    MoveJ
        center_pose
    If daoai_start_auto_calibration()
        Loop daoai_auto_accumulate_calibration()
            calibra_pose≔daoai_tcp_pose
            MoveL
                calibra_pose
                Wait: 1.0
            Wait: 2.0
    daoai_socket_close()

抓取通信示例 

设置好探测位姿，此位姿是抓取结束后机器人移动到的位姿，该位姿不能阻挡摄像头。
机器人使用 RC_DAOAI_CAPTURE_AND_PROCESS 请求拍照并识别物体。
视觉认知系统拍照成功后回复DAOAI_CAPTURE_SUCCESS，表示视觉处于拍摄探测阶段；
机器人发送 RC_DAOAI_PICK_POSE 请求视觉发送抓取位姿；
视觉认知系统回复三种以下的可能性：DAOAI_OBJECTS_FOUND ；DAOAI_NO_OBJECT_FOUND ； DAOAI_NO_COLLISION_FREE_POSE 。
1. 相机拍摄成功并且视觉成功探测到一个或多个物体时，视觉发送 DAOAI_OBJECTS_FOUND = 2 和抓取位姿。payload_1数值为剩余的需抓取物体数量，此payload会根据每次抓取结束后更新；
2. 相机拍摄成功，视觉探测不成功或者场景中没有物体时，视觉发送 DAOAI_NO_OBJECT_FOUND = 3；
3. 没有安全抓取位姿时，视觉发送 DAOAI_NO_COLLISION_FREE_POSE = 4；
视觉认知系统回复的payload_1 代表物体剩余数量（包括当前发送的物体）； payload_2 代表物体在深度学习中的标签码，用于区分物体种类。
场景内的物体抓取完成时，视觉会在最后一个需要抓取的物体信息中，payload_1 = 1，以此告知机器人剩余一个物体抓取，结束后将需要重新拍照。这时如果再调用daoai_get_picking_pose()则返回的payload_1 就会为0，代表没有可抓取的物体。

Robot Program
    Loop
        If daoai_capture_and_process()
            Loop daoai_get_picking_pose()
                MoveL
                    detection_pose
                MoveL
                    pick_pose
                    Wait: 5.0
                MoveL
                    detection_pose
    daoai_socket_close()

抓取并请求放置通信示例 

抓取部分和纯抓取一样，区别在于放置：抓取并请求放置流程中，放置的点位是机器人请求视觉计算并发送的。
抓取结束后，机器人再次请求 RC_DAOAI_CAPTURE_AND_PROCESS 拍照并识别放置点位。
视觉认知系统回复DAOAI_CAPTURE_SUCCESS，表示视觉处于拍摄探测阶段；
机器人发送 DAOAI_DROP_OFF_POSE 请求视觉发送放置位姿；
视觉认知系统回复三种以下的可能性：DAOAI_DROP_OFF_POSE ；DAOAI_NO_OBJECT_FOUND ； DAOAI_NO_COLLISION_FREE_POSE 。
1. 相机拍摄成功并且视觉成功探测放置点位时，视觉发送 DAOAI_DROP_OFF_POSE = 6 和抓取位姿。payload_1数值为剩余的需抓取物体数量，此payload会根据每次抓取结束后更新；
2. 相机拍摄成功，视觉探测不成功或者场景中放置点位时，视觉发送 DAOAI_NO_OBJECT_FOUND = 3，此处虽然使用同样的状态，但 DAOAI_NO_OBJECT_FOUND 状态意思为：无放置点位；
3. 没有安全抓取位姿时，视觉发送 DAOAI_NO_COLLISION_FREE_POSE = 4；

Robot Program
    Loop
        If daoai_capture_and_process()
            Loop daoai_get_picking_pose()
                MoveJ
                    detection_pose
                MoveJ
                    pick_pose
                    Wait: 5.0
                MoveJ
                    detection_pose
                If daoai_capture_and_process()
                    If daoai_get_placing_pose()
                        MoveJ
                            pick_pose
                            Wait: 5.0
                        MoveJ
                            detection_pose
        daoai_socket_close()